民航維修班組可靠性分析模型研究

高　揚，崔文建

(中國民航大學民航安全科學研究所，天津 300300)

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民航維修班組可靠性分析模型研究

高揚，崔文建

(中國民航大學民航安全科學研究所，天津 300300)

摘要：提高民航維修班組操作可靠性,可以有效降低維修過程中發生差錯的概率。根據民航維修班組人員的行為特點，構建維修班組可靠性分析行為框架，應用CREAM模型分析事件發生序列，確定共同績效條件(CPC)，合理選擇IDAC模型給出的比較全面的績效影響因子(PIF)對CPC進行修正，并在總結利用CREAM模型和IDAC模型的基礎上，提出基于人的認知可靠性適用于民航維修班組的I-D-P-A模型。通過分析維修班組操作過程發生差錯機理，為維修過程中風險管理提供更客觀的數據支持，以實現概率風險評價中的人誤事件發生概率的量化。

關鍵詞：民航維修班組；可靠性分析模型；共同績效條件(CPC)；績效影響因子(PIF)；概率風險評價；I-D-P-A模型

根據航空維修數據統計，航空器每飛行1小時，要有12人工小時的維修工作發生。雖然航空維修工作對于保持民航系統可靠性做出了至關重要的貢獻，但是維修也是造成系統失效的一個重要原因。維修差錯不僅威脅飛行安全，還會造成航班延誤、取消、改行，打亂飛行計劃，顯著增加財務成本。隨著自動化系統越來越普及，人類對設備和系統實施直接手工控制的機會越來越少，但是航空維修工作由于其性質成為人類與技術設備之間直接接觸的一個保留點，人類能力局限性會通過這個點對系統的安全性和可靠性產生重大的影響[1]。因此，為了提高航空安全性，必須對維修人員工作的可靠性進行研究。然而，現代化企業發展進程中，企業的規模更大，發展形勢更加復雜，更需要團隊來完成組織的工作。尤其針對民航這一類高風險系統，組織服務的形式將更加復雜，存在的風險形式也將更加多樣化。而在民航機務維修行業，要完成以可靠性為指導的先進維修概念，是具有挑戰性的工作，不僅需要維修個體扎實的維修技術，還需要維修團隊之間不斷地溝通與協作[2]。

當前對人的可靠性分析主要運用各類HRA(Human Reliability Analysis)模型，HRA模型可以很好地對人的認知習慣和特點進行分析，對人在操作過程中所產生的失誤類型進行分類，并對人的失效概率進行預測和計算。在民航機務維修行業，對維修人員的可靠性進行研究時，可以利用HRA可靠性模型，形成結合民航自身特點的HRA分析技術，對維修班組人員的可靠性進行分析[3]。CREAM模型，即認知可靠性和失誤率分析方法，也即CREAM分析方法[4]，是一種基于認知心理學的HRA方法，特點是對操作人員所在的環境條件進行分析，給出了影響人操作行為的權重，即我們稱為共同績效條件(CPC)，同時能夠對操作人員的失誤類型進行全面、詳細的分類，提供應用于人的可靠性分析的基本失效模式以及對應的基本失效概率值。隨著技術科學的不斷發展，計算機仿真技術在人的可靠性分析中得到了應用，Kondo等人用計算機仿真建立了班組認知過程模型，通過對班組內部信息的溝通和處理，用建立的計算機網絡對班組的可靠性進行合理的量化，首次采用動態流程圖模擬班組任務執行的過程[5]。但是，在模擬過程中，用動態流程圖很難考慮班組的行為特征，也不好查找組織因素、環境因子對于可靠性的影響。個人因素很容易對班組人員造成影響，成員之間的溝通和協作直接導致了班組差錯的產生，因此在對維修班組可靠性進行研究時，在班組維修環境下采用信息輸入、決策和行為模型(Information Decision and Action in Crew Context)，即為IDAC模型[6]。IDAC模型定義了一系列的績效影響因子(PIF)及其相互依賴關系[7]，如果單獨使用IDAC模型，則缺少對認知失誤的分析工具[8]。為此，本文在綜合運用CREAM模型和IDAC模型且在不破壞原有模型分析框架的基礎上，根據民航維修班組操作的特點，建立了適用于民航維修班組可靠性分析的I-D-P-A模型。

1構建維修班組可靠性分析行為框架

在對民航維修班組進行可靠性分析時，需要建立民航維修班組的行為模型，包括任務模型、事件模型、班組模型、環境模型，其基本框架見圖1。

圖1　民航維修班組的行為模型Fig.1　Model of civil aviation maintenance team behavior

任務模型主要是指維修班組需要完成的任務，通過完成任務的要求來確定班組成員每個人所承擔的任務。組織中，每個成員都是獨立的個體，因為共同的責任和維修任務有機的組合在一起，但是個體之間會因為教育、性格、認知的不同，造成個體之間差異很大。當維修班組成員共同執行維修任務時，各個班組成員都會有自己的責任和分工，維修任務被分配到個體成員。維修班組的認知都是由個體所處的環境以及擔任的角色、所承擔的責任所決定的。按照信息加工模型[9]，民航機務維修班組成員在處理維修信息時，根據具體維修任務將處理信息的過程分成：對維修故障信息的感知、對故障信息進行計劃和決策、實施具體的維修行為[10]。任務模型直接決定維修班組的任務量、維修信息處理的復雜程度，進而對維修任務的處理過程及對維修結果差生影響。

班組模型定義了班組成員組成、職責和權限分配、凝聚力、合作度、成員交流質量、協調性等因素，確定了個體之間相互交流與協作。每個成員操作方式不是靜止的，會因為任務關注程度、情緒、疲勞感、內在素質的改變而發生變化，班組成員之間的協作方式決定了事件的發展[2]。

事件模型主要是說明事件的發生與變化，這里的初始失效主要是指人員的操作失誤，任務模型直接決定了事件模型中事件發生的序列。對于在操作和決策中出現的多個任務的選擇事件模型有多個事件序列發展和分化，通過層次任務分析來構建事件序列。維修行業根據具體維修任務執行過程，將維修任務細分成不同的子任務，并通過確定事件發生的序列，以此構建維修任務過程中的事件模型。

環境模型用來描述事件發生時周圍環境的基本情況，主要涉及到工作場所的物理環境以及維修操作過程中的人機交互界面。

2識別維修班組認知行為并確定失效模式

2.1確定維修班組認知行為類型

Hollnagel[11]在研究CREAM模型時，提出人在完成一項任務過程中涉及的重要的認知行為包括16種類型，詳見表1;人的認知過程分為觀察、解釋、計劃和執行4個模塊，每個認知過程都有對應的認知失效模式。對民航維修工作進行分析時，將維修班組認知行為分為故障辨識(Identification)、診斷并做出決策(Decision)、制定維修計劃(Plan)、執行動作(Action),即I-D-P-A過程,維修人員在完成一項維修任務涉及到的認知行為類型也在這16種行為之列，維修班組執行任務的過程是對維修工作的認知過程，包括4個認知功能，每個認知功能都涉及到多種行為類型。關于認知行為類型與認知功能的關系，見表1。

表1　認知行為類型與認知功能的關系

2.2確定維修班組認知失效模式

根據已知的維修差錯分類結果，對提出的I-D-P-A 4個認知過程所對應的認知功能失效模式進行了分類，詳見表2。

表2　認知功能失效模式及解釋和失效概率基本值

注：表中認知功能失效模式的失效概率基本值數據主要來源于當前人的可靠性評估中人的認知失效概率評估數據，這些數據的獲得是各行業比較認可的人因數據，為人的失效概率值。

3建立維修班組認知可靠性分析模型

在維修班組行為模型分析框架下，對維修工作進行分析時將維修班組認知過程分為故障辨識(Identification)、診斷并做出決策(Decision)、制定維修計劃(Plan)、執行動作(Action)4個過程，并對維修差錯可能導致的航空事件進行分析，明確維修班組發生差錯所屬的操作階段，將事件進行任務分解。進行任務分析的原則是將分析的目標事件以整化散，任務分解到維修班組每一個動作，每一個動作與前面提到的認知行為類型和認知功能相匹配，構建維修班組I-D-P-A模型框架，見圖2。

圖2　維修班組I-D-P-A模型框架Fig.2　Framework of I-D-P-A model of maintenance team

運用建立的I-D-P-A模型分析民航維修班組可靠性的基本思路是：①對維修任務進行分析，構建分析序列；②識別維修班組認知行為，并確定失效模式；③對PIFs進行分類與評價，確定共同的績效影響因子(CPC)；④對維修過程中的維修班組差錯進行概率計算，并確定維修操作可靠性。

3.1確定I-D-P-A模型中的影響因子及其權重

運用I-D-P-A模型分析維修班組可靠性，對維修可靠性研究的班組層面進行分析，并根據對維修可靠性研究中所獲得的實際資料，選擇合適的行為影響因子(民航維修人員的行為受到許多因素的影響，把影響維修從業人員認知及動作行為的因素稱為績效影響因子，PIFs)[8]，研究確定各個PIF之間相互影響關系，最后確定各個PIF的權重值，以此對維修班組認知功能失效概率進行修正，從而得到當時情景環境的認知行為失效模式概率。

3.1.1確定I-D-P-A模型中的影響因子

目前研究人員普遍認為，人為差錯是人所處的情景環境所誘發的，但差錯的發生與所處的環境有關，具體到與哪些情景環境因素相關還沒得到確切的結論。人為差錯模式的發生是人的認知功能失效產生的，因此可以通過分析情景環境對人的認知功能失效模式的影響來確定維修差錯與情境環境的關系。即使用可靠性影響因子描述維修班組情景環境，通過分析PIF對維修班組認知功能的影響，構建PIF與維修班組之間的關系，合理選擇影響維修班組可靠性的PIF因子，并對PIF值進行修正，以此量化可靠性分析中的人誤事件發生的概率[12]。

為進一步確定在運用I-D-P-A模型中PIF的合理性和可靠性，首先編制“民航維修班組可靠性影響因子”問卷，發放給民航機務維修領域的專家，專家根據自己的知識以及實踐經驗對影響維修班組可靠性的因素進行修改、增補，共回收20份有效問卷；然后篩選初定的PIF，確定對維修班組可靠性有影響作用的PIF，并對影響因子利用Delphi法分析，依據維修專家給出的建議對影響維修可靠性的影響因子進行篩選，剔除不符合條件的影響因子[13]；最后根據篩選結果保留45個影響因子，詳見表3。

表3　CPC與績效可靠性對應的PIFs及權重因子

注：表中每個CPC所包含的PIF值是民航機務維修專家根據具體事件給出的數值，取值范圍在1～10之間。

3.1.2I-D-P-A模型中影響因子的量化

對I-D-P-A模型每一個過程中的PIF進行定性分析，確定了維修班組PIF的影響關系后，按照事件發生時的情景環境，由專家對I-D-P-A模型中每個PIF進行影響度評價，即對PIF的影響程度進行打分記為P，標準分記為1～10分。考慮到專家主觀因素的干擾，聘請10位專家對每個PIF進行評價打分，然后取平均值。

確定影響I-D-P-A模型中各個過程影響因子的權重值，并根據CREAM模型給出的失效概率基本值和CPC因子水平，可以確定事件發生的實際失效概率值。CREAM模型提供了CPC因子對各個認知功能失效的權重因子，見表3[14]。利用CREAM模型，CPC是影響失效模式的權重，模型中的PIFs是影響I-D-P-A過程失效模式的權重，即CPC是對PIF的總結，可通過下式確定CPC因子水平的范圍:

(1)

式中：Ci是CPC因子的簡寫，Ci為I-D-P-A模型中各部分基本失效概率的影響因子權重值;ω為績效影響因子(PIF)對應的權重;n為I-D-P-A過程中的PIF數量;p為對應的PIF值。

3.2確定I-D-P-A模型各個階段的實際失效效率

根據表3提供的CPC因子對I-D-P-A 4個認知功能失效所對應的權重因子進行修正，進而得到每個認知活動的CPC權重因子，再分別求得每個認知活動下所有CPC因子的權重因子的乘積，可得到該認知活動的總權重因子，即主要人誤因素總影響為

(2)

通過計算得到的Ci對基本失效概率進行修正，可計算得到認知過程中實際失效概率，故

實際失效概率=基本失效效率×總權重因子

(3)

(4)

(5)

(6)

與實際失效概率對應的I、D、P、A 4個認識過程中可靠性為RI、RD、RP、RA，則每個過程對應的可靠性為

(7)

將維修班組每執行一個維修任務的可靠性記為f(t)，則在完成維修任務的過程中其可靠性為

f(t)=RI·RD·RP·RA

(8)

4應用實例與分析

本文以某航空公司技術維修中心3名維修班組人員對一架B737-300執行工程指令B737.GZ.99057R1“更換加油活門作動器的抑制二極管”為例[15]，將上述構建的維修班組可靠性分析模型進行具體應用。

根據任務描述以及認知功能(見表2)對該維修班組任務進行失效模式分析(見表4)，并對維修事件進行任務分解，任務分解及其調整后的人誤模式概率見表5。

表4　維修班組任務失效模式分析

注：表中字體加黑部分表示失效模式。

表5　任務分解及其調整后的人誤模式概率

注：每種認識功能的各CPC影響因子權重值是根據表3確定的。

對于I-D-P-A 4個認知過程，由公式(3)至(6)可計算得到各個過程發生維修差錯的概率為

FI=FI1+FI2=1.12×10-2

FD=FD1+FD2=8.0×10-3

FP=FP1+FP2=6.0×10-2

FA=FA1+FA2=0.998 32×10-3

由公式(7)可計算得到每個過程對應的可靠性為

RI=0.988 8,RD=0.992,RP=0.940,RA=0.998 32

由公式(8)可計算得到維修班組可靠性為

f(t)=0.927 5

根據I-D-P-A模型和表5數據構建事件樹，得到事件發生序列，并確定維修班組整個任務的失效概率，詳見圖3。

圖3　事件發生序列Fig.3　Sequence of incident occurred

由此可得,該維修班組發生維修差錯的概率為

1-f(t)=0.072 5

可見，根據相應的失誤概率計算，可確定整個任務中各個過程發生的概率，并計算在此次維修班組操作過程中維修的可靠性。通過分析圖3計算結果可知，整個任務發生差錯的概率在10-1～10-2數量級，失效概率很高，達到了0.072 5。其中，在按照標準維修程序制定維修計劃(包括對具體工作沒有優先計劃和不適當的計劃兩種失效模式)對應的失效概率最大為6.0×10-2；其次是故障辨識階段(包括對故障沒有辨識和錯誤的辨識兩種失效模式)對應的失效概率為1.12×10-2；在決策階段(包括決策失誤和不適當決策兩種失效模式)對應的失效概率為8.0×10-3;在動作執行階段(包括執行動作方式錯誤和接線目標錯誤兩種失效模式)對應的失效概率為1.68×10-3。

5結論

本文在總結CREAM和IDAC方法的基礎上，提出了適用于民航維修班組可靠性分析的I-D-P-A模型，該模型應用IDAC模型中給出的比較全面的績效影響因子(PIF)對CREAM模型中的共同績效條件(CPC)進行修正，使CPC的影響等級更加符合客觀事實,并通過實例應用與分析，給出了具體情境下的PIFs，系統地說明了該方法的使用過程，計算出了維修班組各個過程中對應的失效概率，為維修過程中風險管理提供了更客觀的數據支持，可實現對民航維修班組可靠性定量化評價。

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文章編號：1671-1556(2016)03-0171-06

收稿日期：2015-08-12修回日期：2016-03-21

基金項目：2016年中國民航安全能力建設專項項目

作者簡介：高揚(1962—)，女，碩士，研究員，主要從事航空安全管理方面的研究。E-mail:gycauc@hotmail.com

中圖分類號：X949;V267

文獻標識碼：A

DOI：10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2016.03.030

Reliability Analysis Model of Civil Aviation Maintenance Team

GAO Yang,CUI Wenjian

(ResearchInstituteofCivilAviationSafety,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)

Abstract:Improving the operational reliability of civil aviation maintenance team can reduce the error probability during maintenance process.According to behavior characteristics of civil aviation maintenance team,this paper creates the behavior frame for the reliability analysis of civil aviation maintenance team.Then the paper applies CREAM models to analyzing incident sequence and determining the common performance condition (CPC),and properly chooses performance influencing factor (PIF) from IDAC model to adjust CPC.On the basis of summarizing the models of CREAM and IDAC,the paper also proposes the I-D-P-A model applicable for civil aviation maintenance team in terms of human cognitive reliability.Through analyzing the error mechanism during operation,the paper provides a more objective data support for risk management during maintenance so as to quantify the probabilistic of human error events in probabilistic risk assessment.

Key words:civil aviation maintenance team;reliability analysis model;common performance condition (CPC);performance influencing factor (PIF);probabilistic risk assessment;I-D-P-A model