鄧明明， 朱郭奇

(1. 陜西科技大學(xué) 機電工程學(xué)院, 陜西 西安 710021; 2. 西安交通大學(xué) 管理學(xué)院,

基于ACT-R模型的汽車冷媒加注工序人因防錯研究

鄧明明1, 2, 3， 朱郭奇2, 3

(1. 陜西科技大學(xué) 機電工程學(xué)院, 陜西 西安 710021; 2. 西安交通大學(xué) 管理學(xué)院,

陜西 西安 710049; 3. 過程控制與效率工程教育部重點實驗室, 陜西 西安 710049)

為了對汽車裝配中冷媒加注工序進行有效的人因防錯設(shè)計，應(yīng)用ACT-R認知模型分析操作行為的人因失誤。對汽車冷媒加注操作進行ACT-R認知行為建模，并運用CogTool軟件仿真，得出空調(diào)類型與車型不匹配的錯誤和管路辨識錯誤是冷媒加注工序中的主要人因失誤，驗證了ACT-R認知模型應(yīng)用到冷媒加注操作人因失誤分析的有效性。并結(jié)合防錯設(shè)計的消除、檢測、替代、簡化、減少等思路，對冷媒加注生產(chǎn)工序進行了人因防錯設(shè)計。企業(yè)的反饋評價說明了本防錯設(shè)計的可行性和有效性。

人因； 防錯； ACT-R模型； 認知模型

人的可靠性指在規(guī)定的最小時間限度內(nèi)，在系統(tǒng)運行的任一要求階段，由人成功地完成工作或任務(wù)的概率[1]。提高人的可靠性的重要方法是降低人因失誤，減少差錯的發(fā)生。Swain等[1]給出的人因失誤的定義為：任何超過系統(tǒng)正常工作所規(guī)定的標準或容許范圍的人的行為或動作。

防錯法是指運用一些技術(shù)、裝備和標準去預(yù)測、阻止或發(fā)現(xiàn)差錯以實現(xiàn)產(chǎn)品的零缺陷的過程方法[2]。Nakajo等[3]分析了在軟件開發(fā)中設(shè)計工程師間的信息傳遞錯誤，并提出一種界面設(shè)計文件系統(tǒng)來預(yù)防這種錯誤。Chase等[4]將Shingo的防錯概念擴展到了服務(wù)領(lǐng)域。目前，防錯法的應(yīng)用范圍從產(chǎn)品制造過程延伸到產(chǎn)品壽命周期的各個階段，其應(yīng)用過程中也注重了與其他學(xué)科技術(shù)的結(jié)合。本研究以某汽車裝配工序為背景，應(yīng)用認知模型理論進行人因防錯研究。

ACT-R (adaptive control of thought-rational)是一個認知架構(gòu)，能夠通過建模仿真人的一些認知活動，例如知覺、注意、記憶、判斷、決策等，揭示人在進行這些活動時內(nèi)部的認知過程和認知步驟。ACT-R區(qū)別于其他同類理論的重要特征之一是已有的大量實驗信息可以直接被研究工作使用[5]。基于ACT-R開發(fā)了一系列工具，目前已有ACT-R 6.0版本可以方便使用。通過使用編程語言，編寫的程序符合了ACT-R內(nèi)部的認知預(yù)設(shè), 從而能夠和真人實驗的認知過程一致, 達到仿真的效果。ACT-R在心理學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并逐漸在人機交互、駕駛、航天等領(lǐng)域應(yīng)用。例如Byrne[6]提出了一個認知概念框架，運用ACT-R模型對高績效的人機交互進行了分析處理。王天欣等[7]以用戶行為中心的交互設(shè)計理念，提出了基于ACT-R認知模型的新型交互模式庫的組織方法，并給出相應(yīng)的界面評估方法和界面效率。Salvucci[8]運用ACT-R駕駛行為模型模擬了高速公路環(huán)境下的駕駛行為，包括控制、監(jiān)控、決策等環(huán)節(jié)。張紹堯等[9]構(gòu)建了航天員人控交會對接任務(wù)的認知集成模型，在ACT-R認知結(jié)構(gòu)中實現(xiàn)了感知、決策和控制3個主要的認知過程，并集成了任務(wù)仿真平臺。說明了認知集成模型可以模擬人的認知過程，預(yù)測任務(wù)績效，評估任務(wù)風(fēng)險，從而指導(dǎo)人機交互設(shè)計。認知模型逐步在人的可靠性技術(shù)中得到應(yīng)用，如蔣英杰等[10]分析了典型認知模型及其在人因可靠性分析中的應(yīng)用，指出認知模型已經(jīng)成為解釋人為差錯機理最有效的工具。 Byrne等[11]應(yīng)用ACT-R模型分析導(dǎo)致民航客機控制艙操作失誤的可能原因，并通過實驗進行了分析驗證。Kontogiannis等[12]提出了一個適用航空行業(yè)基于認知策略的人因錯誤發(fā)現(xiàn)的框架。

將ACT-R認知模型用于人因防錯研究，國內(nèi)外文獻尚無涉及。ACT-R認知模型可以有效地解釋人的認知過程，把ACT-R認知模型引入人因防錯研究，可以有效地從認知過程的本質(zhì)出發(fā)，分析人因失誤，并科學(xué)地進行人因防錯設(shè)計。本研究將以汽車裝配中的冷媒加注工序為例，運用ACT-R對冷媒加注操作進行建模仿真，分析主要的人因失誤，并與企業(yè)實際人因失誤的統(tǒng)計結(jié)果進行比較；針對主要的人因失誤，提出人因防錯設(shè)計思路。

1 冷媒加注工序的人因失誤分析

冷媒加注是某企業(yè)汽車內(nèi)飾裝配過程中的重要工序，冷媒加注的質(zhì)量決定了車載空調(diào)的質(zhì)量。經(jīng)企業(yè)現(xiàn)場調(diào)研，冷媒加注工序的主要操作動作有：操作1，空調(diào)高低壓管路與加注機高低壓管路對接；操作2，空調(diào)類型辨識；操作3，依據(jù)空調(diào)類型選擇相對應(yīng)車型(車型對應(yīng)加注量)；操作4，按下按鈕進行加注。冷媒加注工序依靠主要的4個操作保證加注的完成，其中任何環(huán)節(jié)出現(xiàn)失誤都將導(dǎo)致加注失敗或者質(zhì)量問題，甚至?xí)?dǎo)致生產(chǎn)延遲。經(jīng)調(diào)研，該企業(yè)裝配線冷媒加注工序中在一個月發(fā)生的平均操作失誤次數(shù)統(tǒng)計如圖1所示，可知操作3和操作1的操作失誤較多。

圖1 冷媒加注工序中一個月內(nèi)平均操作失誤統(tǒng)計Fig.1 Statistics of average operation errors in refrigerant filling process within one month

下面對在冷媒加注過程中可能發(fā)生的人因事件序列進行描述。

1)在冷媒加注過程中，管路對接、空調(diào)類型辨識、車型選擇和按按鈕均正確完成操作，加注工序順利完成。

2)在整個工序中，失誤在車型選擇環(huán)節(jié)開始出現(xiàn)，操作人員錯誤地選擇了車型，導(dǎo)致加注工序失敗。

3)操作人員將空調(diào)類型辨識錯誤，在后續(xù)的正常操作情況下使加注量錯誤，加注失敗產(chǎn)生產(chǎn)品質(zhì)量問題。

4)操作人員未能將高低壓管路正確對接，導(dǎo)致高低壓管路完全接反，在后續(xù)加注過程中出現(xiàn)報警。

依據(jù)冷媒加注工序中操作描述和人因事件序列，清晰了解在整個工序中主要的故障問題，據(jù)此建立失效樹模型[13]來分析整個加注工序中的人因失誤，如圖2所示。

圖2 冷媒加注工序加注失敗或質(zhì)量問題失效樹Fig.2 Failure tree of refrigerant filling process failure or quality problem

根據(jù)人因事件序列分析和失效樹建模，得到在整個冷媒加注工序中可能出現(xiàn)的4個人因失誤：空調(diào)類型識別錯誤；空調(diào)類型與車型不匹配錯誤；加注器高低壓管識別錯誤；空調(diào)高低壓管識別錯誤。其中，空調(diào)高低壓管識別由于有明確的字母標識(H和L兩個字母分別代表高壓管路和低壓管路)，在實際的操作中不會出現(xiàn)失誤，所以在實際的加工操作中主要的人因失誤是前3種。下面基于ACT-R模型對汽車冷媒加注行為進行建模與仿真。

2 基于ACT-R模型的冷媒加注工序建模與仿真

2.1 冷媒加注行為描述

1)管路對接。管路對接主要是將空調(diào)高低壓管路與加注機高低壓管路進行對接。其中，在空調(diào)高低壓管路上已經(jīng)存在高低壓標識，H和L兩個字母分別代表高壓管路和低壓管路；而加注機的高低壓管路沒有運用字母進行標識，其用管路顏色進行區(qū)分。黑色管路代表高壓管路，咖啡色管路代表低壓管路。操作人員在操作時，首先要對加注機的管路進行辨識，辨識完成后手動對接即可，然后擰緊螺母。

2)空調(diào)類型辨識?？ㄜ嚨能囕d空調(diào)主要是頂置空調(diào)，對其進行辨識主要是視覺觀察空調(diào)銘牌，確認空調(diào)所屬品牌。

3)車型選擇(加注量選擇)。車型選擇是操作人員依據(jù)空調(diào)類型(品牌)選擇其所對應(yīng)的車型(車型對應(yīng)一定的加注量)。在確認了空調(diào)的類型之后，操作人員需要根據(jù)長時記憶中存儲的信息選擇出空調(diào)類型所對應(yīng)的車型，然后手動在加注機上進行選擇。

4)按下按鈕進行加注。在前面的操作完成之后，操作人員只需要按下加注機上開關(guān)按鈕即可進行加注。

冷媒加注行為的描述主要有3個組成部分：操作執(zhí)行的任務(wù)、完成任務(wù)操作所使用的操作部件、操作任務(wù)中具體化的認知。

操作任務(wù)包括觀察、判斷、決策。

1)觀察。觀察管路顏色，有黑色管路和咖啡色管路兩種；觀察空調(diào)銘牌，有5種不同的空調(diào)品牌。

2)判斷。判斷管路類型，需要操作人員識別高壓管路或低壓管路；判斷空調(diào)類型，需要操作人員從空調(diào)銘牌上注意到空調(diào)品牌或生產(chǎn)廠家；判斷車型及加注類型，需要操作人員將各空調(diào)類型與車型之間的匹配關(guān)系存儲在大腦中，并在識別空調(diào)類型后及時調(diào)用存儲信息并作出反應(yīng)，選擇正確的車型；判斷加注量，需要操作人員判斷加注量的多少；判斷按鈕開關(guān)。

3)決策。決策管路對接，如何對接；決策操作開關(guān)，何時按下加注開關(guān)等。

操作部件包括空調(diào)高低壓管路、加注機高低壓管路、加注器、按鈕開關(guān)等。

具體認知包括對管路、車型、空調(diào)信息的感知，對空調(diào)類型與車型對應(yīng)的記憶儲存，根據(jù)信息作出一些判斷和決策等。

2.2 冷媒加注行為ACT-R建模

圖3是基于ACT-R建立的冷媒加注行為模型的框圖。2.1節(jié)中的3種操作任務(wù)在ACT-R認知處理器中按順序執(zhí)行，并形成緊密相連的操作的循環(huán)。整個模型是冷媒加注行為相關(guān)的程序性知識和描述性知識，以及加注操作的ACT-R產(chǎn)生系統(tǒng)的實現(xiàn)。冷媒加注行為ACT-R模型包括視覺模塊、操作模塊、描述性知識模塊和目標模塊。視覺模塊用來識別視野中的對象或物體；操作模塊用于對雙手的控制；描述性知識模塊用于在記憶中搜索信息；目標模塊用于對當(dāng)前目標或目的的注意動向。中心的產(chǎn)生系統(tǒng)用來對各個模塊的行為進行協(xié)調(diào)，通過緩沖來實現(xiàn)。各個模塊括號內(nèi)對應(yīng)的是大腦的各個部位。

圖3 冷媒加注行為的ACT-R模型Fig.3 ACT-R model of refrigerant filling behavior

2.3 仿真實現(xiàn)

下面運用ACT-R 認知體系下的建模工具CogTool[14]進行仿真實現(xiàn)。其建模界面如圖4所示。

圖4 冷媒加注行為的建模界面Fig.4 Modeling interface of refrigerant filling behavior

仿真可視化結(jié)果如圖5所示。圖5中左半部分給出了視野、眼動、認知、右手的時間進程，右半部分給出了對人的認知過程的詳細的追蹤結(jié)果。

圖5 CogTool仿真可視化結(jié)果Fig.5 CogTool simulation visualization results

從冷媒加注行為ACT-R建模仿真結(jié)果來看，在冷媒加注工序的操作中，空調(diào)類型與汽車類型之間匹配的判斷時間最長，認知負荷最大，最易出現(xiàn)失誤；其次是加注器高低壓管路辨識的判斷。因此，得出冷媒加注工序中的主要人因失誤有：空調(diào)類型與車型不匹配的錯誤、加注器高低壓管路辨識錯誤。這與圖1中的企業(yè)實際統(tǒng)計結(jié)果基本一致。

以上對汽車冷媒加注行為進行ACT-R建模與仿真，分析了主要的人因失誤，下面將針對空調(diào)類型與車型不匹配的錯誤、加注器高低壓管路辨識錯誤這兩個人因失誤，結(jié)合防錯設(shè)計思路，進行有效的人因防錯設(shè)計。

3 人因防錯設(shè)計及評價

3.1 人因防錯設(shè)計

針對操作中主要的人因失誤，結(jié)合防錯設(shè)計的ECRSD五大思路(消除、檢測、替代、簡化、減少)[15]，對冷媒加注生產(chǎn)工序進行人因防錯設(shè)計。

針對空調(diào)類型與車型不匹配的錯誤，提出如下人因防錯建議：將車型選擇操作去除，把空調(diào)類型和車型的匹配關(guān)系進行綁定，使操作人員直接選擇空調(diào)類型相當(dāng)于選擇了車型。在操作過程中避免了對空調(diào)類型與汽車類型間匹配關(guān)系的記憶，使得操作人員的認知過程變得簡單，任務(wù)單一明確，不易出錯。

針對加注器高低壓管識別的錯誤，提出如下人因防錯建議：在管路對接操作中，將加注機的兩條管路分別用字母H和L標記高壓和低壓管路。在操作過程中簡化高低壓管路辨識的認知過程，簡化認知環(huán)節(jié)，防止出錯。

3.2 防錯設(shè)計的評價

將3.1節(jié)冷媒加注工序的人因防錯建議提供給企業(yè)，由該企業(yè)的專家小組對防錯建議提供反饋評價。

該企業(yè)由裝配線人員、質(zhì)檢人員、生產(chǎn)工藝設(shè)計人員、生產(chǎn)管理人員各一名組成專家小組對防錯建議進行評價。專家小組對防錯建議進行了打分，主要是對防錯建議的經(jīng)濟性和技術(shù)性進行評價。經(jīng)濟性主要參考制造成本、改進效果和制造效率3個方面；技術(shù)性主要參考可行性、可靠性和功能性3個方面。由4位專家對各項進行打分，每項分值為1-10分，1分最低，10分最高。結(jié)果見表1。

表1 專家小組對防錯建議的評價結(jié)果Tab.1 The evaluation results of the expert group on error prevention recommendations

由表1的評價結(jié)果可以看出，專家小組對防錯建議的評價總體上是肯定的。

4 結(jié)論

人因防錯對于提高人機系統(tǒng)可靠性、保障產(chǎn)品質(zhì)量和操作安全具有十分重要的意義。本研究以汽車裝配中的冷媒加注工序為例，運用ACT-R模型對冷媒加注操作進行認知行為建模仿真，分析操作中主要的人因失誤，并針對性地提出人因防錯建議，經(jīng)企業(yè)反饋，建議可行。

將ACT-R模型用于人因防錯研究，國內(nèi)外文獻尚無涉及。本研究運用ACT-R認知模型對汽車裝配中的冷媒加注操作進行認知行為建模，并運用Cogtool軟件仿真，得出空調(diào)類型與車型不匹配的錯誤和管路辨識錯誤是冷媒加注工序中的主要人因失誤，與企業(yè)實際人因失誤的統(tǒng)計結(jié)果基本一致，說明了ACT-R認知模型應(yīng)用到冷媒加注操作人因失誤分析的有效性。

對于裝備制造業(yè)來說，人因失效的表現(xiàn)形式一般分為工作績效和安全績效的降低[16]。科學(xué)有效地人因防錯，可以提高工作績效和安全績效。由于人的特性極其復(fù)雜，欲對人的可靠性作出準確的分析與預(yù)測是很困難的[17]，很多專家學(xué)者試圖來找到更好的分析和預(yù)測方法。例如人的認知可靠性(human cognitive reliability，HCR)模型[18]，以認知心理學(xué)為基礎(chǔ)，著重研究人在應(yīng)急情景下的動態(tài)認知過程，包括探查、診斷、決策等意向行為，探究人的失誤機理并建立模型[19]。

隨著行為科學(xué)和認知心理學(xué)的發(fā)展，人們對人認知過程的理解越來越深刻，各種認知模型應(yīng)運而生，認知模型已經(jīng)成為解釋人為差錯機理最有效的工具[10]。 HCR方法的著眼點在與時間密切相關(guān)的認知行為上[20]。ACT-R對認知行為的時間進程有很詳細的跟蹤，這對人的可靠性的分析帶來更充足的證據(jù)。如何把ACT-R認知模型與人的可靠性研究很好地結(jié)合起來，將是一個很好的研究方向。今后將對ACT-R在人因防錯、人的可靠性研究上作進一步的推廣與應(yīng)用。

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A Study of Human Factor Error-proofing in Truck Refrigerant Filling Process Based on ACT-R Model

DENG Mingming1,2,3， ZHU Guoqi2,3

(1. School of Mechanical and Electrical Engineering, Shaanxi University of Science and Technology, Xi′an 710021， China；2. School of Management, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049， China；3. The Key Laboratory of the Ministry of Education for Process Control and Efficiency Projects, Xi′an 710049， China)

To effectively design human factor error-proofing, ACT-R model is used to analyze the human errors in operation behavior. The human cognitive behavior in the truck refrigerant filling process is modeled by ACT-R, and simulated by applying CogTool software. The main human errors are the air-conditioning type mismatching with the truck type and pipeline identification error. The effectiveness of analyzing human errors by ACT-R model is verified. Combining with the ideas of human factor error-proofing design, such as eliminate, combine, rearrange, simplify and decrease, the human factor error-proofing is designed in the truck refrigerant filling process. The feasibility and effectiveness of this error-proofing design are illustrated by the feedback evaluation of the enterprise.

human factor; error-proofing; ACT-R(adaptive control of thought-rational)model; cognition model

2016- 04- 26

國家自然科學(xué)基金資助項目(71471144)； 陜西科技大學(xué)博士科研啟動基金資助項目(BJ15-36)

鄧明明(1977-)，男，陜西省人，博士，博士后，主要研究方向為工業(yè)工程、人因工程.

10.3969/j.issn.1007- 7375.2016.06.012

F406

A

1007-7375(2016)06- 0077- 06