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    基于改進HFACS-SPA的地鐵運營人因風險評價
    ——以青島地鐵3號線項目為例*

    2018-11-15 11:17:08趙金先武丹丹李堃蔣克潔
    項目管理技術 2018年11期
    關鍵詞:人因因素指標

    趙金先 武丹丹 李堃 蔣克潔

    (1.青島理工大學管理工程學院,山東 青島 266520; 2.山東省智慧城市建設管理研究中心,山東 青島 266520)

    0 引言

    隨著地鐵建設運營的不斷加快,地鐵事故逐年攀升。海因里希通過統(tǒng)計分析55萬件事故,得到“人”這一因素對事故發(fā)生的“貢獻率”高達88%[1]。Andrew W. Evans在總結1980—2009年間歐洲軌道交通事故的基礎上,得到人因因素占74%[2]。可見,人因因素是引發(fā)地鐵運營安全事故最關鍵的因素。深度剖析地鐵運營人因風險因素并對其進行客觀評價十分必要。

    目前,國內(nèi)學者對地鐵運營人因風險進行了一定的研究。在風險來源方面,主要分析了地鐵行調人員[3-5]、地鐵司機[6]、乘客[7]、站務[8]等給地鐵運營系統(tǒng)帶來的不安全性。在人因風險因素分析方面,王潔等從人與任務、車輛、人機交互、環(huán)境、運營線路等因素的耦合界面出發(fā),構建人誤影響因素分析模型[3];陸瑩等從人、機、組織管理、任務、工作環(huán)境及運營環(huán)境角度歸納48個地鐵運營人因失誤影響因素,通過隸屬度篩選出15個關鍵因素[6]??傮w來看,國內(nèi)關于地鐵運營人為風險因素的研究取得了一定的成就,但存在研究對象較為單一、局限在特定崗位等問題。地鐵運營事故的發(fā)生往往是眾多人為因素交互作用的結果,且與運營環(huán)境、應急管理等具有較為緊密的聯(lián)系,這就需要對人因風險因素間的相互作用機理進行探討,從而系統(tǒng)化、結構化地分析地鐵運營安全人因風險因素。

    鑒于此,本文引入人因分析與分類系統(tǒng)(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)模型對導致地鐵運營安全事故的人為因素進行歸納分析,構建基于改進HFACS模型的地鐵運營人因風險評價指標體系。王黎靜等[9]采用一致矩陣法分析了HFACS-MM模型,但仍局限于風險因素的權重計算,沒有衡量風險等級。鑒于此,本文在考慮地鐵運營人因風險因素不確定性的基礎上,引入C-OWA算子對評價指標進行賦權,運用集對分析理論的聯(lián)系度,從整體上評價地鐵運營人因風險等級,為地鐵運營人為風險的控制和管理提供理論依據(jù)。

    1 基于改進HFACS模型的地鐵運營人因風險評價指標體系

    1.1 HFACS模型

    Reason于1990年提出“瑞士奶酪”模型[10],見圖1。該模型雖然能較好地區(qū)別出顯性差錯與隱性差錯,但是很難考量“奶酪中的洞”被突破時事故發(fā)生的概率,在實踐中的推廣價值不大[11]。為此,Shappell等提出了HFACS[12]。4個層次完全被突破是事故發(fā)生的條件。HFACS模型最早應用于航空領域,隨后逐漸被廣泛應用于鐵路安全、采礦業(yè)、海上安全等領域,用以分析造成事故的根本原因。

    圖1 事故致因理論的“瑞士奶酪”模型

    1.2 基于改進HFACS模型的指標體系構建

    HFACS模型是基于航空飛行事故建立的,地鐵運營事故與航空事故既有相似之處,也有其獨特性,都是人、機、環(huán)等多種因素相互耦合的結果,但在地鐵運營系統(tǒng)中,乘客的不安全行為是引發(fā)事故的關鍵因素。將HFACS模型引入地鐵運營中,需對其進行改進。本文在分析事故的基礎上,結合GB/T 50438—2007《地鐵運營安全評價標準》及專家訪談,對HFACS框架進行改進,增加適用于地鐵運營的相關條目,得到地鐵運營改進HFACS模型,具體內(nèi)容如下:

    (1)組織影響。HFACS模型將組織影響劃分為資源管理、組織氛圍、運行過程三個方面。結合地鐵運營的特點,本文認為資源管理主要是對地鐵運營工作人員的任務分配,任務分配的合理程度影響員工的狀態(tài)及工作效率;組織氛圍主要是地鐵工作人員之間的溝通和交流狀況;將運行過程替換為運營過程。

    (2)不安全的監(jiān)督。圖2可以看出HFACS模型中分析了4種不安全的監(jiān)督。在地鐵運營人因分析與分類系統(tǒng)中,監(jiān)督不充分指的是在地鐵運營系統(tǒng)中對地鐵運營工作人員提供指導和培訓的機會不充分,未制定恰當?shù)恼呒畈僮魅藛T;運行計劃不恰當指的是行車計劃安排不合理;

    圖2 HFACS模型框架圖

    沒有糾正問題指的是無視人機安全隱患;監(jiān)督違規(guī)是指對制定的規(guī)章制度的不執(zhí)行或執(zhí)行不力。

    (3)不安全行為的前提。結合地鐵運營的特點,選用“人-機-環(huán)”方法,從人員狀態(tài)、機械設備和環(huán)境條件三個方面進行分析。其中,人員狀態(tài)從員工的生理狀態(tài)、精神狀態(tài)、教育水平狀態(tài)和專業(yè)水平狀態(tài)4個方面分析,具體包括教育水平低、專業(yè)技能差、安全意識低、疲勞程度高;設施設備主要包括自動化水平低、維護頻率低、顯示信息錯誤、帶病工作率高;環(huán)境條件主要從自然環(huán)境條件和地鐵運營環(huán)境條件兩個方面分析,具體包括自然災害、客流量大、線路復雜、通信干擾。

    (4)不安全行為。HFACS模型中只考慮了操作人員的不安全行為,但是在地鐵運營系統(tǒng)中,乘客的不安全行為,如:跳下站臺、攜帶危險品等行為也是地鐵運營事故發(fā)生的最主要原因之一。因此,在改進HFACS模型中同時考慮地鐵操作人員的不安全行為和乘客的不安全行為。

    (5)應急管理能力。本文主要考察事前應急管理能力,即預防危險事件的發(fā)生、降低危險事件發(fā)生的可能性、對即將發(fā)生的危險事件進行預警。

    根據(jù)改進HFACS模型構建地鐵運營人因風險評價指標體系見圖3。

    圖3 地鐵運營人因風險評價指標體系

    2 基于C-OWA算子的指標權重確定

    考慮到地鐵運營人因風險評價指標數(shù)量較多且多數(shù)呈現(xiàn)出模糊不確定性,本文選用C-OWA (Combination Ordered Weighted Averaging) 算子對人因風險評價指標進行賦權。既能有效避免諸如AHP、熵值法等帶來的主觀偏好性,又能降低數(shù)據(jù)極值造成的影響。

    權重計算步驟如下[13]:

    (1)從地鐵運營庫中隨機抽取n位專家,在[0,10]對各個指標的重要程度進行打分,記初始決策數(shù)據(jù)集(a1,a2,…,aj,…,an),按照從小到大的原則從0開始對數(shù)據(jù)進行編號,得結果為b0≥b1≥…≥bj≥…≥bn-1,即(b1,b2,…,bj,…,bn)。

    (2)

    式中,m表示評價指標的個數(shù)。

    (4)計算評價指標的相對權重ωi,即

    (3)

    3 基于SPA的地鐵運營人因風險評價

    集對分析理論(SPA)是趙克勤等于1989年提出的研究系統(tǒng)確定性和不確定性的重要理論[14]。

    3.1 人因風險等級界定

    GB/T 50438—2007《地鐵運營安全評價標準》中對風險水平做了規(guī)定,具體內(nèi)容見表1。

    表1 地鐵運營基礎安全風險水平表

    表1中等級3的評判區(qū)間較大,在具體風險管理時難以把握,本文將等級3進行拆分,其評判區(qū)間也相應拆分為[60,88)和[0,60)。故本文將地鐵運營人因風險水平劃分為低、中、較高、高4個等級。另外,考慮地鐵運營人因風險的特點及集對分析應用的條件,將評判區(qū)間修改為十分制并規(guī)定分值越高風險等級越大,各等級取值區(qū)間見表2。

    表2 地鐵運營人因風險等級劃分區(qū)間標準

    3.2 單聯(lián)系度的計算

    在進行人因風險評價時,先計算出各指標相對于不同風險等級的單因素聯(lián)系度。計算公式如下

    式中,sk為評價標準等級的限值(k=1,2,3,4)。

    3.3 總聯(lián)系度的計算及風險等級評判分析

    總聯(lián)系度具體計算公式為

    (4)

    式中,ωij為一級指標Xi下的m個二級指標的權重;μijk為各指標對應的單因素聯(lián)系度。

    根據(jù)最大聯(lián)系度原則,人因風險等級評價的最大聯(lián)系度為

    μ(X,Rk)=max{μ(X,Rl),l=1,2,3,4}

    (5)

    因此,X的人因風險評價等級為k級。

    4 算例分析

    為驗證上文所構建模型的可行性和有效性,以青島市地鐵3號線項目為例,進行計算和分析。青島地鐵3號線自2015年底試運行,全長25.2km,設置車站22座,為青島東岸城區(qū)內(nèi)的骨干線路。

    4.1 確定人因風險因素的權重

    為確定各指標權重,從地鐵運營專家?guī)熘谐槿?位專家對各評價指標進行評分,根據(jù)C-OWA算子對評價指標賦權,以組織影響指標為例,打分結果見表3。

    表3 一級指標專家打分值

    0.312 5,0.312 5,0.156 25,0.031 25)T=10.187 5

    根據(jù)式(3)得到各評價指標的相對權重ωC11=0.329 8,ωC12=0.361 1,ωC13=0.309 1。

    同理可求出其他指標的相對權重。

    4.2 單層次SPA地鐵運營人因風險評價

    根據(jù)表1的風險分級標準建立評語集{Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ},其中,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ分別對應的風險等級為低、中、較高、高,其對應的風險等級區(qū)間是{[0,6),[6,8.8),[8.8,9.5),[9.5,10]}。

    本文邀請5位地鐵運營方面的專家對人因風險評價的24個二級風險因素指標進行初始風險評價,假設5位專家權重相等,以組織影響為例,專家打分結果及綜合評分見表4。

    表4 專家評分結果

    組織影響指標下各二級指標的單因素風險聯(lián)系度計算結果見表5。

    表5 各指標的單因素風險聯(lián)系度

    根據(jù)式(4)可計算出各一級指標的總聯(lián)系度。以組織影響C1為例,具體結果如下

    0.361 2×(-0.142 9)+0.309 1×(-1)=-0.690 5

    同理可計算出其他各一級指標的總聯(lián)系度:

    C2總聯(lián)系度為

    μ(C2,R1)=-0.511 4

    μ(C2,R2)=0.993 5

    μ(C2,R3)=0.511 4

    μ(C2,R4)=-0.993 5

    C3總聯(lián)系度為

    μ(C3,R1)=-0.756 8

    μ(C3,R2)=0.840 3

    μ(C3,R3)=0.756 8

    μ(C3,R4)=-0.840 3

    C4總聯(lián)系度為

    μ(C4,R1)=-0.802 0

    μ(C4,R2)=0.968 7

    μ(C4,R3)=0.802 0

    μ(C4,R4)=-0.968 7

    C5總聯(lián)系度為

    μ(C5,R1)=-0.960 6

    μ(C5,R2)=0.796 8

    μ(C5,R3)=0.960 6

    μ(C5,R4)=-0.796 8

    計算結果顯示,組織影響、不安全的監(jiān)督、不安全行為的前提、不安全行為都與R2具有明顯的同一度,根據(jù)最大聯(lián)系度原則和式(5),四者的風險級別都為“中等”。而應急管理能力與R3具有較高的同一性,其聯(lián)系度接近1,故該因素屬于“較高”的風險,屬于風險管控的關鍵。

    5 結語

    (1)結合地鐵運營的特點,對HFACS模型進行改進,構建包含組織影響、不安全的監(jiān)督、不安全行為的前提、不安全行為和應急管理能力的地鐵運營人因風險分析與分類模型,深化地鐵運營風險管理理論。

    (2)利用C-OWA 算子對指標進行賦權,可減少由指標決策數(shù)據(jù)端值造成的影響,確保指標權重的合理性。結合SPA評價模型,計算待評價指標集合和等級標準集合的聯(lián)系度,從而準確體現(xiàn)出兩者的同一性、差異性以及對立性。

    (3)通過實例計算,得到青島地鐵3號線項目運營人因風險因素的單因素聯(lián)系度和總聯(lián)系度,其中組織影響、不安全的監(jiān)督、不安全行為的前提、不安全行為對應的風險等級為“中等”,應急管理能力因素等級屬于“較高”風險。因此,要降低地鐵運營人因風險等級,可從提高應急管理能力方面著手。

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