基于CBRM的軌道交通行車調度崗位風險控制分析

吳弘飛 林秀山高級工程師 樊運曉教授 馮珺妍 劉 揚

(1.中國地質大學(北京) 工程技術學院，北京 100083；2.北京市軌道交通運營管理公司安質部，北京 100068)

0 引言

近年來，我國軌道交通運營規模日趨擴大，客流量持續增長，軌道交通事故一旦發生往往會造成嚴重的人員傷亡和財產損失。因此，如何提高軌道交通風險管理水平，減少軌道交通事故傷害，已成為軌道交通風險研究的重點。吳敏杰和侯欣然等分別分析軌道交通電扶梯和屏蔽門的風險；邵小東等辨識軌道交通行車崗位的人因風險；盛依琳引入基于風險管理的運營安全評價方法，以幫助城市軌道交通運營單位進行風險辨識和評價；王凱妮等則基于財務風險預警理論來實現軌道交通項目運營階段的風險識別。可以看出，盡管學者們在軌道交通風險管理方面的研究各有側重，但都停留在風險辨識和風險評價環節。事故風險管理的內涵在于，通過對研究對象進行系統地辨識與控制以確保所面臨風險的可接受性，風險辨識和評價只是風險管理過程中的中間環節，有效的風險控制才是決定風險管理落到實處的關鍵。

生產實踐中，風險控制因其“隱性”特性而成為落實風險管理的難點，Bowtie方法利用Haddon的屏障理論和Reason的瑞士奶酪模型中的“屏障”概念“顯性”地展示了事故預防中的“控制”，其發展和應用不僅推進政府監管中風險管理的成效，也促進各行業事故預防理念從基于風險的管理(Risk-based Management， RBM)向基于控制的(風險)管理(Control-based Risk Management， CBRM)轉變。2015年，澳大利亞率先在礦業領域開發了一套基于控制的風險管理方法，并通過煤礦行業的實踐驗證該方法的可行性。隨后，基于控制的風險管理在航空、化工等領域得到推廣。目前我國行業領域尚未見到基于控制的風險管理研究，基于此，本研究將采用Bowtie方法和CBRM理念，探討基于控制的風險管理方法在軌道交通行業的可行性和適用性，并以行車調度崗位為研究對象，分析其現有風險控制狀況及其有效性，以期提升軌道交通風險管理的有效性。

1 Bowtie方法與CBRM理念

Bowtie方法起源于事故樹與事件樹的結合，是融入因果邏輯圖和屏障思維后形成的一種新型可視化的風險分析方法。Bowtie通過識別諸如危險源、頂事件、威脅、后果和屏障等一系列要素，并根據邏輯關系連接，從而建立Bowtie模型圖用作后續屏障分析。

鑒于對屏障認識的不斷提升，Bowtie方法用類別(Category)、類型(Type)、致命度(Critical)和有效性(Effectiveness)等多個特征參數刻畫屏障的屬性，對參數科學合理的賦值有助于綜合判定屏障/控制的效果，從而確定風險控制的有效性。值得說明的是，Bowtie方法作為一種分析工具，雖為分析人員提供了分析架構，但未提供屏障參數值的判定依據與標準。近年來，隨著CBRM理念的產生和形成，一些行業往往結合各自的分析對象、目標及分析的深入程度來確定屏障的參數值及(或)判定依據，在實踐中不斷分析、落實風險控制的有效性、可靠性和問責性。例如屏障類型是基于“發現—決策—行動”控制模型的作用對象進行分類，化工過程安全中心(Center for Chemical Process Safety，CCPS)劃分為被動硬件(Passive Hardware)、主動硬件(Active Hardware)、主動硬件及人員組合(Active Hardware-human)、主動人員(Active Human)及持續硬件(Continuous Hardware)5類；澳大利亞國際金屬與礦業理事會(International Council on Mining and Metals，ICMM)針對礦業領域生產特點將屏障類型劃分為基于人員的控制(People-based Control)、基于系統的控制(System-based Control)和基于工程的控制(Engineering-based Control)3類并將控制的可靠性分為6級，建立各類控制有效性級別。

CBRM的內涵在于，行業按照一定流程通過一個或多個屏障表征參數的測量結果，以此來綜合反映風險控制的有效性。盡管實踐在多個行業有所嘗試和應用，但遠未形成系統和完整的理論。鑒于此背景條件，本研究將以軌道交通行車調度崗位為研究對象，辨識其日常生產中的不期望事件，應用Bowtie方法和CBRM理念分析崗位風險控制的有效性，主要工作包括：辨識行車調度崗位日常生產中不期望事件及其產生原因和可能導致的后果；針對不期望事件梳理并設置崗位現有屏障；合理選擇屏障參數并對其賦值，設計軌道交通行業CBRM分析方法；應用CBRM方法分析行車調度崗位風險控制的有效性。

2 行車調度崗位的Bowtie分析

Bowtie分析是基于企業風險管理進展及資料進行的，由于未能獲取研究對象崗位風險辨識與分析的基礎數據，因而分析從研究小組的成立開始，分析小組由軌道交通公司安全管理專業人員(安全總監、安全經理和安全管理人員)3人、行車調度崗位經理、一線調度員2名和Bowtie研究人員5人(1名教授及2名博士生和2名碩士生)組成；采用騰訊線上會議、實地訪談與調研的方式開展Bowtie分析，初步分析結果多次反饋給一線崗位及安全管理部門修正形成最終分析結果。

2.1 辨識不期望事件及其產生原因和可能導致的后果

分析小組通過對行業歷史事件數據、行車調度有關行業和企業安全管理規定的梳理，采用頭腦風暴的方式分析行車調度崗位的風險場景，確定不期望事件為列車“運營異常”。在此基礎上，辨識導致不期望事件的所有原因事件(原因)和可能產生的結果事件(后果)，并對其進行梳理和分析，確保事件內涵獨立，最終得到原因事件為異物入侵線路、列車自身故障、惡劣的霧霾雨雪天氣、鐵軌結冰、計軸器故障、道岔故障等共計6項，結果事件為列車晚點和公司聲譽受損共計2項。

2.2 屏障設置

企業對日常運營中可能的“運營異常”情況有著較為全面的分析和總結，已形成企業系列安全管理規章制度并對相關人員進行培訓，但這些管理文件和培訓內容對風險場景并不具有針對性，缺少對風險場景針對性控制措施的辨識和梳理，不利于從崗位角度呈現風險管理的狀況及效果。因此，在屏障設置過程中，分析小組依照事件發生過程的因果邏輯順序，首先通過頭腦風暴法羅列每個事件現有控制措施，之后對照安全管理規章制度進行核對并依據風險控制措施的優先順序進行判定和梳理。在此基礎上，再進一步與行車調度員一對一逐一核對與檢查，形成初始屏障，經項目組多次反饋給崗位和企業修改后，確定最終屏障，最后完成行車調度崗位“運營異常”Bowtie分析，圖1是采用BowtieXP v9.2.3軟件繪制的分析結果。

圖1 行車調度崗位“運營異常”Bowtie圖Fig.1 Bowtie diagram of "abnormal operation" in train dispatching post

3 軌道交通行業CBRM分析方法設計

CBRM分析是基于Bowtie方法對屏障各參數進行分析，以判定風險管理中風險控制的有效性。如前文所述，Bowtie方法僅提供屏障的表征參數，分析人員需結合各自的分析對象及目標，選擇合適的屏障參數及判定準則進行分析。在梳理CBRM思想相關文獻后，本文選擇以屏障的安全功能(Safety Function)、屏障類型和屏障的責任人作為屏障分析的表征參數，并結合其他行業CBRM研究進展及軌道交通行業風險管理現狀對3個參數的有效性進行等級劃分和賦值，形成適合我國軌道交通行業的CBRM分析方案并應用于行車調度崗位。

3.1 以“屏障的安全功能”參數表征屏障控制的有效性

屏障的安全功能是歐盟行業系統事故風險評估方法(Accident Risk Assessment Methodology for Industries System，ARAMIS)項目在應用Bowtie分析中所設置的參數。ARAMIS項目的目標是通過風險管理質量來計算屏障的有效性，屏障安全功能參數是指屏障實現安全功能的程度，反映屏障自身的有效性，依據屏障在風險情境中的作用將其依次分為消除(Elimination，原文中為Avoid)、預防(Prevention)、控制(Control)和減緩(Mitigation)，這4類屏障實現安全功能的程度呈遞減效果。本研究中采用屏障安全功能參數表征屏障控制有效性，并結合軌道交通行業特點對其分別賦值，見表1。

表1 屏障安全功能類別及其賦值Tab.1 Barrier safety function categories and their assignments

3.2 以“屏障類型”參數表征屏障控制的可靠性

屏障類型最初是根據“發現—決策—行動”控制原模型中“發現”的主體和“行動”的主體間的關系進行分類的，該參數反映實施過程中屏障的可靠性。澳大利亞ICMM在礦業CBRM分析中將這一分類簡化，根據“行動”的主體(或主體依據)將屏障類型分為基于人員的控制、基于系統的控制和基于工程的控制3類，并將屏障控制實施的可靠程度分為6級，其中1級表示最弱，6級最強。本研究中采用ICMM屏障類型參數表征軌道交通屏障實施的可靠程度，并結合行業特點對該參數賦值，判定依據及賦值，見表2。

表2 屏障類型及其賦值Tab.2 Barrier types and their assignment

3.3 以“屏障的責任人”參數表征屏障控制的問責性

在Bowtie方法中，責任人(Accountable)并不是屏障的表征參數，而是屏障落實的主體，通常由職位(Job Title)確定。近年來，我國在生產安全領域強化安全責任的落實，但對責任落實的有效性缺少判定依據。本研究中采用表征屏障控制的問責性(Accountability)。在軌道交通行車調度運營實踐中，屏障的落實通常由3類人員完成，按人員的歸屬屬性分為崗位人員、崗位人員以外的企業人員(簡稱崗外人員)和企業人員之外承包商人員，根據屏障落實責任人與崗位的關聯程度對屏障控制問責性賦值，對3類人員問責性的賦值結果分別為高、中和低。

4 行車調度崗位CBRM分析及建議措施

基于控制的風險管理是根據屏障的表征參數從不同的維度表征控制的有效性，盡管“屏障”和“控制”并不陌生，但實踐中對“控制”的理解很多時候僅存在“控制措施”的建議層面，鮮有研究明確地采用“發現—決策—行動”這一機理來表達控制的功能。因此，在行車調度CBRM分析中，項目小組以“發現—決策—行動”結構按“(發現)何種信息—(決策)判斷—(執行)行為”方式修正圖1中各屏障命名，然后分別依據屏障安全功能、屏障類型及屏障責任人3個維度對每一個屏障有序進行分析及賦值，如圖2。

圖2 表征屏障有效性、可靠性和問責性的Bowtie圖Fig.2 Bowtie diagram indicating barriers' effectiveness，reliability and accountability

圖2直觀呈現所有行車調度崗位在行車運營中針對“運營異常”已經存在的屏障(以“1 已存在屏障”標識)，每塊屏障的有效性、可靠性和問責性的級別、代碼和名稱通過屏障名稱下三層信息表示。另一方面，圖2也從整體上呈現屏障的作用和效果，分析小組基于崗位現有屏障整體效果提出改進建議。

屏障的安全功能參數是指屏障功能實現后，該類別屏障能保障安全的程度，圖2“運營異常”左部分(事故樹)的原因事件中，主要是“預防”和“控制”2類屏障，安全功能為“較高級”和“中級”；右部分(事件樹)2個結果事件均是“控制”屏障，安全功能為“中級”。可以看出整個崗位安全保障的程度普遍不高，有必要提升，據此，分析小組在崗位現有控制措施的基礎上，增加2項“擬增加屏障”，分別為“惡劣霧、霾、雨雪天氣”第一個屏障和“鐵軌結冰”第一個屏障。另外，屏障類型參數表征實施控制的可靠程度，圖2中大部分屏障類型屬于“基于系統的控制”，說明崗位現已形成較為完善的管理制度，只要行車調度過程中能嚴格按現有的規章制度或程序作業，就能夠保障屏障的可靠性。結合屏障責任人參數，今后需要加強的方面在于提升對“異物入侵線路”的預防和控制，加強對承包商員工的培訓，提升他們的安全知識、技能與經驗，形成良好的習慣與工作程序。

行車調度崗位CBRM分析不僅直觀展示每一個屏障的參數屬性，還可從全局判定屏障的整體效果與作用，可為后續有效性、可靠性和問責性改進提供具體的、針對性的建議。研究表明基于風險控制的管理方法在行車調度崗位具有可行性和適用性，可進一步在其他崗位和行業應用。

5 結論

(1)利用Bowtie方法識別軌道交通行車調度崗位的風險情境，構建“運營異常”Bowtie圖，系統梳理并直觀展示崗位現有的風險控制現狀。

(2)選擇屏障的安全功能、類型和落實屏障責任人3個參數作為表征軌道交通行業CBRM分析的維度，結合其他行業做法和軌道交通行業特點，對各參數進行分類及賦值，設計軌道交通行業CBRM分析方法，該方法可測量屏障的有效性、可靠性和問責性。

(3)將軌道交通行業CBRM分析方法應用于行車調度崗位，不僅可以識別已有各屏障的參數屬性，而且可通過Bowtie圖從整體上判定風險控制的作用，并進一步從控制的有效性、可靠性和問責性為崗位風險管理提供針對性改進建議，提升風險管理的效果。研究結果表明軌道交通CBRM分析方法在行車調度崗位合理可行，今后可在其他崗位進一步嘗試。

本研究由北京軌道交通燕房線、大興機場線運營安全與應急提升項目(地鐵多線共用運營安全字2019-B122)支持。