亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于HFACS-ISM的空管不安全事件人因分析

        2020-09-23 03:02:26高自亮張建平田小強
        關(guān)鍵詞:分析模型

        高自亮,張建平,田小強

        基于HFACS-ISM的空管不安全事件人因分析

        高自亮1,張建平2,田小強2

        (1. 中國民用航空局,空中交通管理局,北京 100000;2. 中國民用航空局第二研究所,成都 610041)

        為研究空管不安全事件發(fā)生過程中人為因素的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),提升空管不安全事件預(yù)防水平,為空管不安全事件提供事后調(diào)查參考依據(jù),通過人因分析與分類系統(tǒng)(HFACS)模型的分析思路總結(jié)了17項空管不安全事件人為因素,利用解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)建立了空管不安全事件人為因素5級遞階層次結(jié)構(gòu),最后從組織層面和個人層面分別提出了空管不安全事件的預(yù)防對策。結(jié)果表明,技能差錯、決策差錯、知覺差錯、習(xí)慣性違規(guī)、偶然性違規(guī)是空管不安全事件的直接影響因素;資源管理、組織氛圍和組織過程是重要的組織因素;運行準備、運行計劃、風(fēng)險防范、監(jiān)督檢查及管制環(huán)境等是誘導(dǎo)發(fā)生不安全事件的核心因素。

        空中交通管制;不安全事件;人因分析;人因分析與分類系統(tǒng);解釋結(jié)構(gòu)模型;預(yù)防對策

        0 引 言

        安全是民航可持續(xù)發(fā)展的重要前提,而人是整個民航安全運行的主體,隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展,由于設(shè)施設(shè)備問題引起的不安全事故變得越來越少,相反,空管人為差錯所引起的事故越來越多。根據(jù)國際民航組織(ICAO)的調(diào)查結(jié)果,人為因素在航空事故中的占比高達76%,其中管制員的指揮失誤在人為差錯中占據(jù)了約80%[1-4],因此系統(tǒng)化的分析人為因素在不安全事件形成過程中的相關(guān)關(guān)系,將有助于更加深入的理解整個系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),然后有針對性的采取有效的風(fēng)險防范措施,以提升民航空管運行的安全管理水平。

        目前,已有研究通過多種方法對空管不安全事件和人為因素進行分析,主要包括SHELL[5]、REASON[6]、TEM[7]、HFACS[8]等方法。此外,孫瑞山等[9]通過構(gòu)建航空人為差錯事故/事件分析(ECAR)模型對航空事故中的人為差錯進行了分析;田小強等[10]通過構(gòu)建空管安全解釋結(jié)構(gòu)模型分析了整個空管運行系統(tǒng)的影響因素,并分析空管系統(tǒng)安全管理的層次結(jié)構(gòu);Cui等[11]通過BOWTIE模型分析了不確定環(huán)境中航空不安全事件發(fā)生的結(jié)構(gòu)機理及分析方法,為分析不安全事故提供思路。但總的來說,目前的研究缺乏對空管不安全事件發(fā)生的系統(tǒng)性分析,特別是人為因素的影響,以及相應(yīng)的改善預(yù)防手段。

        基于此,本文將著重從空管不安全事件人為因素的系統(tǒng)性分析出發(fā),通過民航不安全事件的實例分析、文獻研究及專家訪談,基于人因分析與分類系統(tǒng)的基本框架,系統(tǒng)、全面地總結(jié)空管不安全事件人為因素,再利用系統(tǒng)工程理論中的解釋結(jié)構(gòu)模型對其進行系統(tǒng)化分析,總結(jié)出整個人為因素的相互影響關(guān)系,構(gòu)建系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)模型。最后結(jié)合系統(tǒng)結(jié)構(gòu),有針對性的從組織和個人層面分別提出有效的預(yù)防對策,為空管運行安全管理提供重要參考依據(jù)。

        1 空管不安全事件人為因素識別

        1.1 HFACS簡介

        HFACS模型是美國聯(lián)邦航空管理局基于Reason教授的事故致因模型而提出的,是一種綜合的人因分析與分類系統(tǒng)[12]。它為人為因素理論與實踐應(yīng)用長期分離的問題提供了解決思路,在航空飛行事故調(diào)查中常被作為人為因素識別分析工具,為人為因素研究提供了具有較強操作性的理論框架。HFACS模型從多個方面描述了包括不安全行為、不安全行為前提、不安全的監(jiān)督與組織影響四個層次的失效情況,其中不安全行為是顯性因素,不安全行為前提、不安全的監(jiān)督與組織影響是隱性因素。

        1.2 空管不安全事件人為因素識別

        為系統(tǒng)全面地識別空管不安全事件人為因素,提升對整個系統(tǒng)的認識和理解,在深入研究上海虹橋“1011”等典型事件之后,基于HFACS模型四個層次的理論框架,通過文獻查閱及專家訪談的形式對空管不安全事件人為因素進行了詳細的總結(jié)。結(jié)合空中交通管制的工作特點,從不安全行為、不安全行為前提、運行管理與組織管理四個方面識別出17項關(guān)鍵影響因素,如表1所示。

        表1 基于HFACS的空管不安全事件人為因素識別

        2 空管不安全事件人為因素系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        2.1 ISM介紹

        解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)作為一種系統(tǒng)化分析手段,是目前在影響因素分析類問題中應(yīng)用最為廣泛的一種方法,該模型通過將復(fù)雜的系統(tǒng)進行拆分,轉(zhuǎn)化為多個相關(guān)子系統(tǒng),融合了人們主觀的社會實踐經(jīng)驗和客觀的計算機定量分析技術(shù)[13-18]。通過將不同因素間的有向關(guān)系轉(zhuǎn)化為矩陣,進而通過定量化方法來分析要素間的相互關(guān)系,并通過一系列矩陣運算之后得到整個系統(tǒng)的多級遞階層次結(jié)構(gòu)模型,系統(tǒng)地提升對問題的認識和理解。

        2.2 構(gòu)建鄰接矩陣

        圖1 鄰接矩陣確立流程

        表2 初始鄰接矩陣

        2.3 生成可達矩陣

        在鄰接矩陣基礎(chǔ)上,通過計算可達矩陣來反映不同因素間的所有相關(guān)關(guān)系,包括直接關(guān)系和間接關(guān)系。通過將鄰接矩陣進行若干次布爾代數(shù)運算后即可得到可達矩陣,表3是經(jīng)過3次布爾代數(shù)運算后得到的空管不安全事件人為因素可達矩陣。該矩陣中1和1*分別表示人為因素之間的直接關(guān)系以及間接關(guān)系。

        表3 可達矩陣

        2.4 繪制遞階層級結(jié)構(gòu)

        對空管不安全事件人為因素S1~S17進行級別分配計算之后,得到的結(jié)果為:L1={S13, S14, S15, S16, S17},L2={S10, S11, S12},L3={S5, S6, S8, S9},L4={S4, S7},L5={S1, S2, S3}。結(jié)合鄰接矩陣和可達矩陣中的因素相關(guān)關(guān)系,得到空管不安全事件人為因素的層次結(jié)構(gòu)圖,即解釋結(jié)構(gòu)模型,如圖2所示。

        3 空管不安全事件人為因素分析

        3.1 遞階層級結(jié)構(gòu)分析

        如圖2所示,空管不安全事件人為因素解釋結(jié)構(gòu)模型共分為5個層級。

        5:資源管理(1)、組織氛圍(2)和組織過程(3)是第5層因素,該層因素屬于整個解釋結(jié)構(gòu)模型的最底層因素,是整個空管不安全事件人為因素系統(tǒng)的基礎(chǔ)要素,具有強大的驅(qū)動力,影響上層因素。

        4:運行準備(4)、監(jiān)督檢查(7)是第4層因素,該層因素同樣屬于底層因素,說明運行準備是否充分及監(jiān)督檢查工作是否落實對整個空管不安全事件的產(chǎn)生有重要影響。

        3:運行計劃(5)、風(fēng)險防范(6)、不良心理因素(8)、管制環(huán)境(9)是第3層因素。該層因素屬于中層因素,運行計劃影響班組資源的規(guī)劃及不同班組間的協(xié)調(diào),不良心理狀態(tài)和管制環(huán)境會影響管制員的生理和心理狀態(tài),風(fēng)險防范水平的提升是重要的不安全事件緩解措施。

        2:精神狀態(tài)(10)、生理狀態(tài)(11)、身體/智力局限(12)是第2層因素。該層因素屬于不安全事件發(fā)生的誘因,如精神狀態(tài)不佳、管制員患病、管制員能力欠缺等,可誘發(fā)不安全行為的因素。

        1:技能差錯(13)、決策差錯(14)、知覺差錯(15)、習(xí)慣性違規(guī)(16)、偶然性違規(guī)(17)是第1層因素。該層因素對空管不安全事件的產(chǎn)生有決定性作用,主要包括差錯和違規(guī)兩類因素,兩者差別在于實際行為是否有意或無意的無視規(guī)則。

        總的來說,在空管不安全事件人為因素系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,資源管理、組織氛圍和組織過程方面的問題是造成空管不安全事件的基礎(chǔ)性因素,運行準備、運行計劃、風(fēng)險防范及監(jiān)督檢查等組織管理方面的松懈是誘發(fā)管制員精神狀態(tài)不佳、無法勝任管制工作的重要因素,從而會引起一系列威脅空管安全的違規(guī)行為和差錯行為。此外,監(jiān)督檢查是整個系統(tǒng)的中堅力量,有效的監(jiān)督檢查制度可以及時緩解運行中出現(xiàn)的漏洞,并且讓管制員處于最佳的工作狀態(tài);風(fēng)險防范是緩解不安全事件發(fā)生的主要措施,在組織內(nèi)部應(yīng)該形成高效的風(fēng)險防范管理制度;良好的管制環(huán)境設(shè)計可以讓管制工作事半功倍。

        3.2 預(yù)防對策

        基于空管不安全事件人為因素解釋結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合空管運行實際情況,從組織層面和個人層面分別提出空管不安全事件人為因素的預(yù)防對策。

        3.2.1 組織層面

        (1)強化空管安全管理制度,加強安全管理文化建設(shè)。制定專門的風(fēng)險管理制度和程序,明確職責(zé)、權(quán)限和工作制度,由專門的風(fēng)險管理小組定期查找、分析危險源,制定相應(yīng)風(fēng)險緩解措施,并將其融入日常運行安全保障模式。

        (2)加強資源管理,改善管制相關(guān)的軟、硬件條件,優(yōu)化管制環(huán)境。包括加強人力資源、資金、裝備和設(shè)施等方面的分配及維護,并組織人員在系統(tǒng)運行中持續(xù)進行安全排查。

        (3)加強監(jiān)督檢查,強化懲獎制度。在日??展苓\行工作中,加強人、機、環(huán)的監(jiān)督檢查力度,特別是人為因素相關(guān)的準備工作、人員精神狀態(tài)等,落實安全檢查制度,同時建設(shè)管制運行品質(zhì)監(jiān)控平臺,有效實施運行品質(zhì)懲獎制度。

        3.2.2 個人層面

        (1)降低技能、決策和知覺差錯發(fā)生的可能性。管制工作本身對管制員的精神、生理及個人能力有特殊要求,所以一方面在管制員的選拔過程中就需要層層把關(guān),重點考慮管制員的情緒控制能力、個人身體狀況、應(yīng)變決策能力、溝通協(xié)調(diào)能力、情景意識能力及專業(yè)知識掌握能力;另一方面,加強管制員的培訓(xùn)及考核,強化安全意識,培養(yǎng)良好的工作習(xí)慣。

        (2)杜絕違規(guī)行為的發(fā)生。管制室主任應(yīng)加強管制監(jiān)督工作,及時發(fā)現(xiàn)疏漏并糾正;加強管制員安全教育,提高思想認識,不得帶疲勞上崗;鼓勵管制員分享良好工作習(xí)慣,以提高工作效率,避免發(fā)生違規(guī)行為。

        4 結(jié)束語

        基于空管不安全事件的實際案例及大量的文獻研究,以HFACS模型框架為核心進行了空管不安全事件人為因素的識別,總結(jié)歸納了17項空管不安全事件人為因素。通過解釋結(jié)構(gòu)模型的系統(tǒng)研究方法對不同因素間的相關(guān)關(guān)系進行了深入分析,得到空管不安全事件人為因素遞階結(jié)構(gòu)模型。其中技能差錯、決策差錯、知覺差錯、習(xí)慣性違規(guī)、偶然性違規(guī)是空管不安全事件的直接影響因素;資源管理、組織氛圍和組織過程是重要的組織因素,運行準備、運行計劃、風(fēng)險防范及監(jiān)督檢查等是誘導(dǎo)發(fā)生不安全事件的核心因素。最后從組織層面和個人層面對降低空管不安全事件人為因素的影響提出了相應(yīng)的預(yù)防對策。

        [1] 王永剛, 董保健. 管制員人為差錯影響因素及指標權(quán)重分析[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011 (2): 28-33.

        [2] INSUA D R, ALFARO C, GOMEZ J, et al. Forecasting and assessing consequences of aviation safety occurrences [J]. Safety Science, 2019, 111: 243-252.

        [3] RIOS INSUA D, ALFARO C, GOMEZ J, et al. A framework for risk management decisions in aviation safety at state level[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2018, 179: 74-82.

        [4] NI X, WANG H, CHE C, et al. Civil aviation safety evaluation based on deep belief network and principal component analysis[J]. Safety Science, 2019, 112: 90-95.

        [5] 張曉全, 于露, 曹鈞. 基于不安全事件等級的空管風(fēng)險管理研究[J]. 中國民航大學(xué)學(xué)報, 2012, 30 (2): 39-42.

        [6] 霍志勤, 謝孜楠. Reason模型在空中交通管制中的應(yīng)用[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2008 (1): 154-159..

        [7] 趙嶷飛, 華閃閃, 劉波韜. 基于TEM模型的空管運行不正常事件案例分析[J]. 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報, 2015, 33 (2): 89-92

        [8] WIEGMANN D A, SHAPPELL S A. Human error analysis of commercial aviation accidents using the human factors analysis and classification system (HFACS) [J]. Aviation Space & Environmental Medicine, 2001, 72 (11): 80-91.

        [9] 孫瑞山, 趙青. 航空人為差錯事故/事件分析 (ECAR) 模型研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2012 (2): 19-24.

        [10] 田小強, 張建平. 基于ISM的空管安全影響因素研究[C]// 第一屆空中交通管理系統(tǒng)技術(shù)學(xué)術(shù)年會論文集. 2018.

        [11] CUI L, ZHANG J, REN B. Research on a new aviation safety index and its solution under uncertainty conditions [J]. Safety Science, 2018, 107: 55-61.

        [12] 許素睿. 基于HFACS 的電梯事故人因分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2019 (7): 70-75.

        [13] 廖海燕, 田小強, 馮春. 人道物流敏捷性影響因素研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2018, 28 (7): 20-26.

        [14] 宋亮亮, 李啟明, 陸瑩等. 城市地鐵系統(tǒng)脆弱性影響因素研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2016 (5): 64-69.

        [15] 劉家國, 姜興賀, 趙金樓. 基于解釋結(jié)構(gòu)模型的供應(yīng)鏈彈性系統(tǒng)研究[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報, 2015, 24 (4): 617-623.

        [16] 吳海濤, 羅霞. 基于ISM-FCM的地鐵運營風(fēng)險因素演化分析與權(quán)重計算[J]. 交通運輸工程與信息學(xué)報, 2017 (3): 41-48.

        [17] 牟能冶, 李遠輝, 徐海晶, 等. 基于解釋結(jié)構(gòu)模型的綠色供應(yīng)鏈驅(qū)動研究[J]. 交通運輸工程與信息學(xué)報, 2015 (2): 23-26.

        [18] BEIKKHAKHIAN Y, JAVANMARDI M, KARBASIAN M, et al. The application of ISM model in evaluating agile suppliers selection criteria and ranking suppliers using fuzzy TOPSIS-AHP methods[J]. Expert Systems with Applications, 2015, 42 (15-16): 6224-6236.

        Analysis of Air Traffic Control Accidents Using the Human Factors Analysis and Classification System – Interpretative Structural Modeling (HFACS-ISM)

        GAO Zi-liang1, ZHANG Jian-ping2, TIAN Xiao-qiang2

        (1. Air Traffic Management Bureau, Civil Aviation Administration of China, Beijing 100000, China; 2. The Second Research Institute of the Civil Aviation Administration of China, Chengdu 610041, China)

        In order to research the structure of human factors affecting Air Traffic Control (ATC) safety, improve the prevention efforts for ATC operations, and provide investigation methods for ATC accidents, 17 human factors were identified using the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) method. Based on the Interpretative Structural Modeling (ISM) method, a 5-layer hierarchical structure was proposed to interpret how human factors impact ATC operation. Finally, preventive measures for avoiding ATC accidents were proposed from the perspective of the organization and the individual. Results showed that skill error, decision error, perception error, habitual violation, and accidental violation are direct factors associated with ATC accidents. Resource management, organizational climate, and organizational process were important organizational factors, while preparation, planning, risk prevention, supervision inspection, and environment were core competencies.

        air traffic control; unsafe events; human factors analysis; human factors analysis and classification system (HFACS); interpretative structural modeling (ISM); preventive measures

        X949

        A

        10.3969/j.issn.1672-4747.2020.03.007

        1672-4747(2020)03-0057-07

        2019-12-05

        四川省重大科技專項項目(2019YFG0390);中國民航局安全能力建設(shè)項目(AADSA2019041)

        高自亮(1977—),男,北京人,高級工程師,主要研究領(lǐng)域為空中交通安全管理、安全績效、應(yīng)急管理等,E-mail:898704619 @qq. com

        張建平(1976—),男,安徽南陵人,研究員,博士,主要研究領(lǐng)域為空中交通安全管理,E-mail:zhangjp@caacsri. com

        高自亮,張建平,田小強. 基于HFACS-ISM的空管不安全事件人因分析[J]. 交通運輸工程與信息學(xué)報,2020,18(3):57-63

        (責(zé)任編輯:劉娉婷)

        猜你喜歡
        分析模型
        一半模型
        隱蔽失效適航要求符合性驗證分析
        重要模型『一線三等角』
        重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計的漸近分布
        電力系統(tǒng)不平衡分析
        電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:24
        電力系統(tǒng)及其自動化發(fā)展趨勢分析
        3D打印中的模型分割與打包
        FLUKA幾何模型到CAD幾何模型轉(zhuǎn)換方法初步研究
        中西醫(yī)結(jié)合治療抑郁癥100例分析
        在線教育與MOOC的比較分析
        一本色道久久88综合日韩精品| 风流少妇一区二区三区91| 亚洲av高清一区二区三区| 成人网站在线进入爽爽爽| 人妻丰满熟妇av无码区免| 欧美性一区| 亚洲一区二区av免费观看| 久久亚洲中文字幕精品一区 | 亚洲色精品aⅴ一区区三区| 婷婷九月丁香| 中文字幕精品乱码一区| 丝袜美腿av在线观看| 国产成人精品123区免费视频| 91亚洲无码在线观看| 精品人妻夜夜爽一区二区| 午夜天堂一区人妻| 狠狠色噜噜狠狠狠888米奇视频| 在线观看国产一区亚洲bd| 人妻熟女中文字幕av| 九九影院理论片私人影院| 天躁夜夜躁狼狠躁| 亚洲VR永久无码一区| 国产天堂av在线播放资源 | 激情五月开心五月麻豆| 亚洲精品久久久久久久久久吃药| 国产啪精品视频网站丝袜| 久久精品中文字幕免费| 中文无码av一区二区三区| 亚洲欧美在线观看| 91精品国产91久久久无码色戒 | 一区二区三区中文字幕p站| 夜夜欢性恔免费视频| 精品国产AⅤ一区二区三区V免费| 亚洲国产日韩一区二区三区四区 | 综合激情中文字幕一区二区| 日韩在线观看入口一二三四| 少妇人妻偷人精品免费视频| 911国产在线观看精品| 日韩有码在线一区二区三区合集 | 中国一级免费毛片| 人妻av不卡一区二区三区|