7.3. Принципы формирования баз об ошибках человека

Базы данных об ошибках человека необходимы для анализа и прогнозирования

безопасности рассматриваемой системы, предупреждения опасных

ситуаций. Их можно разделить на следующие три категории.

Базы экспериментальных данных: содержат результаты лабораторных

экспериментов и заслуживают большего доверия, чем базы данных иного

типа, поскольку в меньшей степени подвержены влиянию субъективных

оценок, способных приводить к ошибкам. Однако необходимо иметь

в виду, что с какой бы тщательностью ни формировались подобные базы

данных, в них всегда присутствует значительный элемент субъективности.

Базы эксплуатационных данных: являются более реальными, чем базы

экспериментальных данных, однако сформировать такие базы довольно

трудно, поскольку для этого требуется тщательная регистрация действий

в реальных условиях эксплуатации. Подобные базы данных дают более

удовлетворительные результаты, чем лабораторные исследования, поскольку

в лабораторных условиях часто ставятся надуманные задачи.

Известны [69] крупные базы эксплуатационных данных о параметрах

эксплуатации оборудования. Одной из них является «Система регистрации

и оценок данных о качестве работы (OPREDS)», позволяющая автоматически

следить за всеми действиями оператора. Однако она приемлема только

в некоторых ситуациях (например, в системах коммутации). Другим примером

является «Банк данных о частоте ошибок по вине человека (SHERB)»,

созданный фирмой Sandy. Ниже, в качестве примера, приведены оценки

ошибок операторов из документа WASH-1400 [69].

1. Выбор не простого переключателя, а управляемого с помощью ключа

(это значение не учитывает ошибки принятия решения в случае, когда оператор

неправильно воспринимает ситуацию и полагает, что данный ключ

выбран правильно) — частота ошибок 10–5.

2. Выбор переключателя (или двух переключателей), непохожего

по форме или по расположению на нужный переключатель при условии отсутствия

ошибки в принятии решения; например, оператор включает переключатель

с большой рукояткой вместо малого переключателя — частота

ошибок 10–4.

3. Обычная ошибка человека при выполнении операции (например,

неправильное считывание таблички и в результате выбор ошибочного переключателя)

— частота ошибок 310–3.

4. Обычная ошибка (упущение) человека, если в зале управления отсутствует

сигнализация о состоянии параметра, упущенного оператором

(например, отказ, связанный с невозвращением испытательного клапана

с ручным переключением в исходное положение после завершения технического

обслуживания) — частота ошибок 10–2.

5. Простые арифметические ошибки при проведении самопроверки,

но без выполнения повторных вычислений — частота ошибок 310–2.

264

Г Л А В А 7

6. Частота ошибок 1/Х — при условии, что оператор дотягивается до неправильного

переключателя (или пары переключателей) и выбирает похожий

переключатель (или пару переключателей). Здесь Х — число неправильных

переключателей (или пар переключателей), расположенных рядом

с нужным переключателем. Формула 1/Х применима, если имеется до пяти

или шести переключателей. При большем числе переключателей частота

ошибок уменьшается, так как оператор тратит в этом случае больше времени,

отыскивая нужный вариант. При числе переключателей до пяти или

шести оператор не думает об ошибке, и поэтому более вероятно, что он

не ведет тщательный поиск.

7. Персонал другой рабочей смены не проверяет оборудование, если

только не дается письменной директивы или специального перечня для

проверки — частота ошибок 10–1.

8. Обычная частота ошибок при условии напряженной работы оператора,

при которых очень быстро происходят опасные действия, — частота

ошибок 0,2—0,3.

Базы субъективных данных: составляются на основе экспертных оценок.

Создание таких баз обходится сравнительно дешево и не вызывает особых

трудностей, поскольку большой объем информации может быть получен

от небольшого числа опрошенных экспертов.

Чтобы базы субъективных данных можно было использовать при анализе

надежности работы человека, необходимо:

— обеспечить требуемую точность данных; для баз субъективных данных

характерны определенные погрешности, поэтому нужно иметь в виду,

что их точность всегда меньше, чем точность баз экспериментальных

данных;

— гарантировать представительность экспертных оценок.

Субъективные данные должны поступать только от тех лиц, которые

считаются высококвалифицированными специалистами, способными справиться

с этой работой и которые, кроме этого, могли бы наблюдать за

выполнением подобных заданий другими экспертами. Например, лучше получать

данные от операторов, чем от специалистов по инженерной психологии;

учитывать конкретный характер работы. Необходимо очень тщательно

выбирать используемый метод оценки с учетом характера оцениваемой работы;

правильно установить уровень экспертного оценивания. Факторы,

определяющие качество оцениваемой работы, должны выявляться на начальном

этапе оценочной деятельности. Кроме того, необходимо четко определить

типы ошибок, характерных для рассматриваемого процесса выполнения

задания; четко определить процедуру оценивания. Для получения

субъективных оценок необходимо четко описать применяемую процедуру;

например, это может быть метод парного сравнения.

Основное преимущество базы субъективных данных состоит в широком

охвате всех параметров, по которым требуется иметь данные об ошибках.

265

Г Л А В А 7