Podejście oparte na diagramach wpływu

Influence Diagrams Approach (IDA) to technika stosowana w dziedzinie oceny niezawodności człowieka (HRA) w celu oceny prawdopodobieństwa wystąpienia błędu ludzkiego występujące w trakcie wykonywania określonego zadania. Na podstawie takich analiz można następnie podjąć środki w celu zmniejszenia prawdopodobieństwa wystąpienia błędów w systemie, a tym samym doprowadzić do poprawy ogólnego poziomu bezpieczeństwa. Istnieją trzy główne powody przeprowadzania HRA; identyfikacja błędów, kwantyfikacja błędów i redukcja błędów. Ponieważ istnieje wiele technik wykorzystywanych do takich celów, można je podzielić na jedną z dwóch klasyfikacji; techniki pierwszej generacji i techniki drugiej generacji. Techniki pierwszej generacji działają w oparciu o prostą dychotomię „pasuje/nie pasuje” w dopasowywaniu sytuacji błędu w kontekście powiązanej identyfikacji i kwantyfikacji błędów, a techniki drugiej generacji są bardziej oparte na teorii w ocenie i kwantyfikacji błędów . „Techniki HRA zostały wykorzystane w wielu gałęziach przemysłu, w tym medyczny , inżynieryjny , jądrowy, transportowy i biznesowy; każda technika ma różne zastosowania w różnych dyscyplinach.

Diagram wpływu (ID) jest zasadniczo graficzną reprezentacją probabilistycznej współzależności między czynnikami kształtującymi wydajność (PSF), czynnikami, które stwarzają prawdopodobieństwo wpłynięcia na powodzenie lub niepowodzenie wykonania zadania. Podejście to wywodzi się z dziedziny analizy decyzji i w swoich sformułowaniach wykorzystuje ocenę ekspercką. Zależy od zasady ludzkiej niezawodności i wynika z połączenia czynników, takich jak czynniki organizacyjne i indywidualne, które z kolei dają ogólny wpływ. Istnieje łańcuch wpływów, w którym każdy kolejny poziom wpływa na następny. Rolą ID jest przedstawienie tych wpływów i charakteru wzajemnych relacji w bardziej zrozumiałym formacie. W ten sposób diagram może być wykorzystany do przedstawienia wspólnych przekonań grupy ekspertów na temat wyniku określonego działania oraz czynników, które mogą, ale nie muszą, wpływać na ten wynik. Dla każdego ze zidentyfikowanych wpływów obliczane są wartości ilościowe, które są następnie wykorzystywane do uzyskania ostatecznych szacunków prawdopodobieństwa błędu ludzkiego (HEP).

Tło

IDA to ramy oparte na analizie decyzji, które są opracowywane poprzez uzyskiwanie opinii ekspertów podczas warsztatów grupowych. W przeciwieństwie do innych HRA pierwszej generacji, IDA wyraźnie uwzględnia współzależność PSF operatora i organizacji. Podejście IDA zostało po raz pierwszy nakreślone przez Howarda i Mathesona [1], a następnie opracowane specjalnie dla przemysłu jądrowego przez Embreya i in. [2].

Metodologia IDA

Metodologia IDA jest prowadzona w serii 10 kroków w następujący sposób:

1. Opisz wszystkie istotne zdarzenia warunkujące. Eksperci, którzy mają wystarczającą wiedzę na temat ocenianej sytuacji, tworzą grupę; dogłębna wiedza jest niezbędna do wykorzystania optymalnego potencjału techniki. Wśród wybranych osób jest wielu ekspertów – zwykle tych, którzy mają doświadczenie z pierwszej ręki w rozważanym kontekście operacyjnym – takich jak kierownicy zakładów, osoby oceniające niezawodność, specjaliści od czynnika ludzkiego i projektanci. Grupa wspólnie ocenia i stopniowo rozwija reprezentację najbardziej znaczących wpływów, które będą miały wpływ na powodzenie sytuacji. Otrzymany diagram jest przydatny, ponieważ identyfikuje zarówno bezpośrednie, jak i leżące u podstaw wpływy rozważanych czynników pod względem ich wpływu na ocenianą sytuację i na siebie nawzajem.

2. Doprecyzuj definicję zdarzenia docelowego Zdarzenie będące podstawą oceny wymaga jak najdokładniejszego zdefiniowania.

3. Bilans dowodowy Kolejnym etapem jest wybranie zdarzenia średniego poziomu w danej sytuacji i przy użyciu każdego z wpływów dolnego poziomu ocena ciężaru dowodu, zwanego również „bilansem dowodów”; oznacza to ekspercką analizę prawdopodobieństwa istnienia określonego stanu wpływu lub kombinacji różnych wpływów w rozważanej sytuacji.

4. Oceń wagę dowodów dla tego wpływu średniego poziomu, który jest uzależniony od wpływów dolnego poziomu 5. Powtórz 3 i 4 dla pozostałych wpływów średniego i dolnego poziomu Te trzy kroki są przeprowadzane w celu określenia zakres, w jakim wpływy występują w procesie, pojedynczo iw różnych kombinacjach, oraz ich warunkowe skutki.

6. Ocenić prawdopodobieństwo zdarzenia docelowego pod wpływem wpływów średniego szczebla

7. Oblicz bezwarunkowe prawdopodobieństwo zdarzenia docelowego i bezwarunkową wagę dowodów wpływów średniego poziomu Dla różnych rozważanych kombinacji wpływów eksperci określają bezpośrednie oszacowania prawdopodobieństwa sukcesu lub porażki.

8. Porównaj te wyniki z holistycznymi ocenami HEP dokonanymi przez asesorów. Popraw, jeśli to konieczne, aby zmniejszyć rozbieżności. Na tym etapie prawdopodobieństwa wynikające z zastosowania tej techniki są porównywane z całościowymi szacunkami ekspertów, które zostały uzyskane w procesie oceny prawdopodobieństwa bezwzględnego (APJ). Rozbieżności są omawiane i rozwiązywane w ramach grupy zgodnie z wymaganiami.

9. Powtarzaj powyższe kroki, aż asesorzy zakończą doprecyzowywanie swoich osądów. Powyższe kroki są powtarzane, w ramach których wszyscy eksperci dzielą się opiniami, zwracają uwagę na nowe aspekty problemu i weryfikują wstępnie dokonane oceny sytuacji. Proces uznaje się za zakończony, gdy wszyscy uczestnicy osiągną konsensus, że wszelkie wątpliwości dotyczące rozbieżności zostały rozwiązane.

10. Wykonaj analizy wrażliwości Jeśli poszczególni eksperci nadal nie są pewni rozbieżności co do dokonanych ocen, można zastosować analizę wrażliwości w celu określenia stopnia, w jakim indywidualne oceny wpływu wpływają na zdarzenie docelowe HEP. Na tym etapie możliwe jest również przeprowadzenie analizy kosztów i korzyści.

Przykład

Poniższy diagram przedstawia diagram wpływu, który można zastosować do dowolnej oceny niezawodności człowieka [3].

Ten diagram został pierwotnie opracowany do użytku w HRA scenariusza w ustawieniach sytuacji związanej z energią jądrową. Diagram przedstawia bezpośredni wpływ każdego z czynników na rozważaną sytuację, a także dostarcza wskazówek co do sposobu, w jaki niektóre czynniki wpływają na siebie.

Istnieje 7 wpływów pierwszego poziomu na wynik zadania wysokiego poziomu, ponumerowanych od 1 do 7. Każdy z nich opisuje aspekt ocenianego zadania, który należy ocenić jako jeden z dwóch stanów.

• Projekt zadania ocenia się jako dobry lub zły
• Sensowność procedur związanych z wykonaniem zadania jest po prostu znacząca lub nie znacząca
• Operatorzy albo pełnią rolę w zadaniu, która ma pierwszorzędne znaczenie, albo nie jest uważana za rolę pierwszorzędną
• Na potrzeby wykonania rozważanego zadania mogą one stanowić lub nie formację zespołów indywidualnych
• poziomy stresu związane z zadaniem mogą wpływać na wydajność i sprawić, że osoby będą funkcjonalne lub niefunkcjonalne
• otaczająca etyka pracy i środowisko, w którym odbywa się zadanie, zapewni albo dobry poziom morale, albo niski poziom motywacji
• kompetencje osób odpowiedzialnych za wykonanie zadania są albo na wysokim, albo na niskim poziomie

Różne kombinacje tych wpływów pierwszego etapu wpływają na stan tych na drugim poziomie.

• Jakość informacji, którą można sklasyfikować jako dobrą lub złą, zależy od sensowności procedur zadania i projektu zadania.
• Organizacja, niezależnie od tego, czy jest wymagana, czy nie, jest określana na podstawie roli funkcji operacyjnych w wykonaniu zadania, sensowności procedur oraz tego, czy do wykonania zadania tworzone są zespoły.
• Osobisty aspekt zadania można ocenić albo jako sprzyjający pomyślnemu wykonaniu, albo jako niekorzystny. Sposób, w jaki jest to oceniane, zależy od poziomu kompetencji zainteresowanych osób, obecnego poziomu stresu, poziomu morale/motywacji poszczególnych osób oraz tego, czy do wykonania zadania zostaną utworzone zespoły.

Oceniając stan wpływów drugiego poziomu, jakość informacji, organizację i czynniki osobowe, można obliczyć ogólne prawdopodobieństwo powodzenia lub niepowodzenia zadania za pomocą obliczeń prawdopodobieństwa warunkowego.

Zalety IDA

• Zależność między PSF jest wyraźnie uznana i modelowana [3]
• Można go używać na dowolnym „poziomie” zadania, tj. można go wykorzystać w przeglądzie strategicznym lub w bardzo dokładnym rozbiciu elementu zadania [3]
• Wymagania dotyczące danych są niewielkie i nie jest wymagana kalibracja [3]
• PSF są dokładnie zdefiniowane, a ich wpływ jest dogłębnie zbadany [3]
• PSF i inne czynniki powodujące powstawanie błędów są traktowane priorytetowo iw razie potrzeby mniej istotne mogą zostać zignorowane
• Dzięki tej technice możliwa jest analiza wrażliwości [3]
• Możliwe jest wygenerowanie dużej ilości danych jakościowych poprzez proces dyskusji grupowej

Wady IDA

• Budowanie IDA jest bardzo pracochłonne pod względem organizacji i wspierania obszernej sesji grupowej z udziałem odpowiedniego grona ekspertów [3]
• Wywołanie bezstronnych HEP wymaga dalszych badań w odniesieniu do ich dokładności i uzasadnienia [3]

Zobacz też

• Drzewo obecnej rzeczywistości (teoria ograniczeń)

[1] Howard, RA i Matheson, JE (2005) Diagramy wpływu. Analiza decyzji. 2(3) 127-143.

[2] EMBREY, DE i in., e. (1985) Dodatek D: Społeczno-techniczne podejście do oceny niezawodności człowieka (STAHR) w ocenie szoku termicznego pod ciśnieniem w Calvert Cliffs Unit 1, Nuclear Power Plant. Raport badawczy dotyczący kontraktu DOE 105840R21400, Selby, D. (wyd. Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN.

[3] Humphreys, P. (1995). Przewodnik osoby oceniającej niezawodność. Czynniki ludzkie w grupie niezawodności.

[4] Ainsworth, LK i Kirwan, B. (1992). Przewodnik po analizie zadań. Taylora i Franciszka.