王興海

（蘭州鐵路局 武威南車務(wù)段，武威 733000）

自動(dòng)化駝峰的生產(chǎn)環(huán)境較以往有了較大的改善，自動(dòng)化程度也不斷提高。但自動(dòng)化駝峰調(diào)車作業(yè)中仍有相當(dāng)多的作業(yè)環(huán)節(jié)需要人工完成。比如編制解體作業(yè)計(jì)劃、到達(dá)列車?yán)L(fēng)作業(yè)、峰頂提鉤作業(yè)、長(zhǎng)軸距車溜放作業(yè)等。雖然自動(dòng)化駝峰設(shè)備的可靠性較高，但大量的人工作業(yè)環(huán)節(jié)帶來(lái)的生產(chǎn)作業(yè)人員的種種不安全行為仍是駝峰調(diào)車事故發(fā)生的重要原因。因此，利用人的可靠性分析方法對(duì)駝峰解體作業(yè)人因失誤概率做定量的研究，揭示人因失誤在駝峰作業(yè)安全中的作用規(guī)律，提高駝峰作業(yè)安全控制中對(duì)“人的不安全行為”的預(yù)防和控制具有重要意義。

人的可靠性分析（Human Reliability Analysis,HRA）是以分析、預(yù)測(cè)、減少與防止人的失誤為研究核心，對(duì)人的可靠性進(jìn)行定性與定量分析和評(píng)價(jià)的一門新興學(xué)科，是在人因工程學(xué)與系統(tǒng)可靠性理論相結(jié)合的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的已經(jīng)相對(duì)獨(dú)立的學(xué)科。其中最具代表性的方法是Eric Hollnagel于1998年提出的CREAM（Cognitive Reliability and Error Analysis Method）和美國(guó)核管會(huì)（NRC）提出的ATHEANA方法。

1 CREAM簡(jiǎn)介

CREAM，即認(rèn)知可靠性和失誤分析方法。它是基于一種情景依賴認(rèn)知模型（COCOM）建立起來(lái)的。COCOM模型如圖1，它構(gòu)成了CREAM的基礎(chǔ)。

圖1 COCOM模型

CREAM的核心思想是強(qiáng)調(diào)人的績(jī)效輸出不是孤立的隨機(jī)行為，是依賴于人完成任務(wù)時(shí)所處的情景環(huán)境，通過(guò)影響人的認(rèn)知控制模式和其在不同認(rèn)知活動(dòng)中的效應(yīng)，最終決定人的響應(yīng)行為。CREAM將這些影響因素歸納成9大因素，稱為共同績(jī)效條件（CPC），每個(gè)因素稱為一個(gè)CPC因子，每個(gè)CPC因子有不同的幾個(gè)水平等級(jí)，會(huì)對(duì)人的績(jī)效產(chǎn)生3種不同水平的影響：改進(jìn)、降低和不顯著。

CREAM的分析技術(shù)有兩種，即回溯性分析和預(yù)測(cè)性分析?；厮菪苑治鲋饕糜谑鹿屎褪录治?。預(yù)測(cè)性分析主要用于人員可靠性分析，其功能就是對(duì)一項(xiàng)人的認(rèn)知活動(dòng)的任務(wù)可能發(fā)生失誤的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)?；痉A(yù)測(cè)分析的基本思想就是按任務(wù)所處的情景環(huán)境確定CPC因子水平，由CPC因子水平的綜合，確定人完成該任務(wù)的認(rèn)知控制模式，進(jìn)而確定人誤概率。擴(kuò)展法預(yù)測(cè)分析的基本思想是進(jìn)一步分析人在完成任務(wù)過(guò)程中的認(rèn)知活動(dòng)和可能的認(rèn)知功能失誤（認(rèn)知功能歸納為觀察、解釋、計(jì)劃、執(zhí)行4大類功能，每類功能有若干個(gè)失誤模式），首先得到認(rèn)知功能失誤概率的基本值，然后考慮所處情景環(huán)境的CPC因子水平對(duì)基本值進(jìn)行修正，從而對(duì)人在完成任務(wù)時(shí)可能發(fā)生失誤的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 駝峰調(diào)車作業(yè)人因失誤概率預(yù)測(cè)

2.1 任務(wù)分析

根據(jù)駝峰解體列車作業(yè)流程、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和對(duì)相關(guān)作業(yè)人員的調(diào)研，將解體列車過(guò)程中峰頂提鉤作業(yè)和駝峰樓作業(yè)描述如下：調(diào)車長(zhǎng)、調(diào)車區(qū)長(zhǎng)和駝峰值班員互相核對(duì)調(diào)車作業(yè)計(jì)劃無(wú)誤后，駝峰值班員通過(guò)工作站存儲(chǔ)調(diào)車作業(yè)計(jì)劃，溜放條件具備后開(kāi)放駝峰調(diào)車信號(hào)；調(diào)車長(zhǎng)根據(jù)駝峰調(diào)車信號(hào)指示，指揮調(diào)車機(jī)車推峰，隨時(shí)目測(cè)推送速度，指揮調(diào)車機(jī)車調(diào)整推峰速度，并指揮連結(jié)員選擇合適的提鉤點(diǎn)按調(diào)車作業(yè)計(jì)劃提開(kāi)車鉤，使車組按計(jì)劃分離溜下駝峰；進(jìn)路控制系統(tǒng)按照調(diào)車作業(yè)計(jì)劃的鉤序自動(dòng)控制溜放進(jìn)路，駝峰值班員監(jiān)控溜放作業(yè)，隨時(shí)觀察命令光帶、打靶距離及溜放車組速度，出現(xiàn)異常情況時(shí)積極采取手動(dòng)方式合理處置，使溜放車組按計(jì)劃安全溜入分類線。

上述事件可以進(jìn)一步分解為更小的活動(dòng)：（1）調(diào)車長(zhǎng)核對(duì)調(diào)車作業(yè)計(jì)劃；（2）駝峰值班員核對(duì)調(diào)車作業(yè)計(jì)劃；（3）駝峰值班員存儲(chǔ)計(jì)劃；（4）駝峰值班員開(kāi)放駝峰調(diào)車信號(hào)；（5）調(diào)車長(zhǎng)確認(rèn)駝峰調(diào)車信號(hào)；（6）調(diào)車長(zhǎng)指揮調(diào)車機(jī)車推峰；（7）調(diào)車長(zhǎng)目測(cè)推送速度；（8）調(diào)車長(zhǎng)指揮調(diào)車機(jī)按要求速度推峰；（9） 調(diào)車長(zhǎng)指揮連結(jié)員選擇合適地點(diǎn)提開(kāi)車鉤；（10）駝峰值班員（駝峰作業(yè)員）監(jiān)控溜放車組；（11）駝峰值班員（駝峰作業(yè)員）發(fā)現(xiàn)異常情況及時(shí)手動(dòng)合理處置。

2.2 評(píng)估CPCs

CREAM中如何確定共同績(jī)效條件（CPC）因子的水平，是一個(gè)關(guān)鍵待研究的問(wèn)題。目前由專家根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)人員的訪談結(jié)果、設(shè)計(jì)和規(guī)程的資料、作業(yè)人員作業(yè)記錄以及運(yùn)行和事故報(bào)告等進(jìn)行主觀判斷，確定CPC因子水平。通過(guò)對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的作業(yè)人員及技術(shù)人員的訪談，查閱相關(guān)資料，確定駝峰調(diào)車作業(yè)中CPC因子水平，如表1。

表1 駝峰解體作業(yè)CPCs

2.3 確定工作現(xiàn)場(chǎng)控制模式

根據(jù)表1中CPC因子水平統(tǒng)計(jì)出各種效應(yīng)的結(jié)果，“降低”共1次，“不顯著”共6次，“改進(jìn)”共2次，即：

圖2 CPC分?jǐn)?shù)和控制模式之間的關(guān)系

根據(jù)CPC因子的評(píng)價(jià)結(jié)果以及圖2所示的CPC分?jǐn)?shù)和控制模式之間的關(guān)系，該情境環(huán)境下作業(yè)人員完成任務(wù)所處的認(rèn)知控制模式在戰(zhàn)術(shù)型區(qū)域內(nèi)，即為戰(zhàn)術(shù)型。

表2 控制模式和失效概率區(qū)間的關(guān)系

表2為控制模式和實(shí)效概率區(qū)間的關(guān)系，根據(jù)確定的認(rèn)知控制模式，得到完成任務(wù)時(shí)可能發(fā)生失誤的概率區(qū)間：

0.001

2.4 識(shí)別認(rèn)知功能可能失誤模式

由基本法得到的事件失誤概率范圍較大，是粗略的人誤概率。為更精確地進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)考察、訪談，進(jìn)一步辨識(shí)事件每一項(xiàng)活動(dòng)的認(rèn)知行為，由此得到對(duì)應(yīng)的COCOM中的基本認(rèn)知功能，再按CREAM中提供的13類認(rèn)知功能失誤模式，參考CPC因子水平找到每個(gè)認(rèn)知活動(dòng)中最可能發(fā)生的認(rèn)知失誤模式，得出每項(xiàng)活動(dòng)認(rèn)知失誤概率（cognitive failure probability 記為CFP0）的基本值，如表3。

表3 各項(xiàng)活動(dòng)認(rèn)知行為、最有可能發(fā)生的認(rèn)知功能失誤模式和對(duì)應(yīng)的失誤概率

2.5 計(jì)算作業(yè)失誤概率

考慮情景模式對(duì)每個(gè)活動(dòng)失誤概率的影響，需要對(duì)認(rèn)知活動(dòng)的基本失誤概率加以修正。CREAM提供了每種控制模式下的“平均權(quán)重因子”，根據(jù)CPC因子水平確定控制模式后即可查得平均權(quán)重因子，則修正后的CFP值為：

CFP=CFP0×平均權(quán)重因子

前文已經(jīng)確定事件控制模式為“戰(zhàn)術(shù)型”的。“戰(zhàn)術(shù)型”的平均權(quán)重因子為1.9，代入可計(jì)算出每項(xiàng)活動(dòng)的CFP值，如表3最后一列所示。

該事件包含若干個(gè)認(rèn)知活動(dòng)，總的失誤概率需要根據(jù)事件中各活動(dòng)的邏輯關(guān)系來(lái)確定。通過(guò)分析，事件中各活動(dòng)的邏輯關(guān)系如圖3。

圖3 事件中各活動(dòng)邏輯關(guān)系

事件總體失誤概率計(jì)算如下：

3 結(jié)束語(yǔ)

CREAM的預(yù)測(cè)分析精確地說(shuō)明了溜放作業(yè)過(guò)程中作業(yè)人員每個(gè)操作具體的失誤概率和總的失誤概率。通過(guò)量化后的對(duì)比以及各個(gè)活動(dòng)的邏輯關(guān)系可以直觀地發(fā)現(xiàn)，在駝峰調(diào)車作業(yè)過(guò)程中核對(duì)計(jì)劃、調(diào)車機(jī)車推峰速度、駝峰值班員手動(dòng)處理異常情況等是確保安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是出現(xiàn)人為失誤概率極高的環(huán)節(jié)。認(rèn)真執(zhí)行調(diào)車作業(yè)計(jì)劃核對(duì)制度，提高調(diào)車長(zhǎng)業(yè)務(wù)水平，精確觀速和測(cè)距是提高駝峰作業(yè)安全的有效手段。在這些方面制定安全控制措施所需成本不高，但取得的安全效益卻非常可觀。

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