探究CREAM 方法在航空器維護中的應用

■ 周露巖 趙成/中國飛行試驗研究院

1 CREAM 方法簡介

認知可靠性和差錯分析方法（CREAM）預測分析的基本思路是針對一項具體工作，將整個過程中人需要完成的操作進行分解，然后根據任務所處的特定情境環境對常見的績效條件（CPC）因子水平進行量化評價，在此基礎上對各認知功能的失效概率標定值進行修正，最后綜合計算出任務執行過程中的人為失誤概率。具體分析流程如圖1 所示。

圖1 CREAM方法分析流程

2 CREAM 方法的應用

根據CREAM 方法的分析流程，結合大氣數據的氣密性檢查工作進行應用，得出整個操作過程的失誤概率數據，通過數據分析，從而得到相關的維修建議和改進措施。

2.1 任務分析

利用層次任務分析法（HTA）對大氣數據的氣密性檢查進行任務分析，確定該項工作所涉及的子任務。首先是任務的總目標，然后是各個分任務和子任務。按照這種方式，對大氣數據氣密性檢查進行分析，最終分解出10項子任務，結果如圖2 所示。

圖2 大氣數據異常加溫HTA分析

2.2 確定認知行為

CREAM 將認知功能歸納為觀察、解釋、計劃和執行4 類，認知行為包括協調、通信、比較、診斷、評估、執行、識別、保持、監視、觀察、計劃、記錄、調整、掃視、檢驗等。根據大氣數據氣密性檢查每個子任務所對應的認知行為進行分析，確定每個子任務所對應的認知功能，對應結果如表1。

表1 大氣數據異常加溫對應的認知行為與認知功能

2.3 評估績效條件

CREAM 將情景環境分為9 類，稱為常見的績效條件 （CPC），并給出了基本的認知失效概率（CFP），根據環境因素對整個工作過程的影響，從而確定績效條件的水平。因此，根據對工作環境的整體評估，對大氣數據氣密性檢查相關的每一個CPC 水平做出主觀判斷，確定每一個工作項目的CPC 水平，得到如表2 所示的對整個工作任務中相關的績效條件結果。

表2 大氣數據異常加溫的CPC水平與績效可靠性及權重因子

2.4 辨識認知功能失效模式

CREAM 方法提供了13 類認知功能失效模式。結合實際工程經驗，根據對大氣數據氣密性檢查工作子任務進行分析，再參考CPC 因子水平，確定每一項認知活動最可能的認知功能失效模式。表3 是對整個工作任務中每一項認知活動最可能發生的認知功能失效模式進行評估所得的結果。

表3 認知活動最可能的認知功能失效模式

2.5 確定子任務認知失誤概率

CREAM 方法中提供的基本認知功能失效概率，結合對大氣數據氣密性檢查分析所得的失效模式，確定每一個子任務的認知失效概率，此步驟獲得的是該認知活動的標稱值。結合CPC 因子對各個認知功能失效的權重因子，進而可得到每個CPC 因子對每個認知活動的權重因子，再分別求得各認知活動下所有CPC 因子各權重因子的乘積，即可得到該認知活動的“總權重因子”。故計算為

2.6 計算整體失誤概率

由于整個工作過程構成的步驟是串聯的，所以采用串聯計算公式

求得的大氣數據氣密性檢查過程的整體失誤率為0.036。

3 總結

通過以上分析，得出兩個主要結論。

1）本文將CREAM 方法對大氣數據系統氣密性檢查操作過程進行了簡單的應用，得出整體失誤率為3.6%。通過該方法，可以對飛機日常維護工作進行建模分析，得出各項工作的失誤概率矩陣，可以將概率較高的工作通過關鍵過程、互檢機制、業務培訓、領導把關等方式進行把控，保證飛機維護的安全性。

2）針對單獨某一項工作，可通過對各項子任務的失誤概率數據分析，得出該項工作操作步驟中最容易發生失誤的步驟，結合實際的工程經驗總結，分析該步驟失誤概率較高的原因，從而有針對性地對該步驟進行把控。例如，結合表4 數據分析可以得出，“將大氣加溫開關置于‘斷開’位”是整個工作過程中失誤概率最高的操作步驟，經過對一線工作人員進行工程經驗調查，發現大氣加溫開關采用的形式為單級三位撥動開關，有“自動”“斷開”“加溫”三個擋位，該電門在操作過程中存在易發生撥動目標擋位錯誤的問題，導致出現異常加溫的結果，通過更改大氣加溫開關形式，可以大大降低該步驟的失誤概率；再如，“拆除動靜壓設備”失誤率較高的主要原因是存在動作遺漏，拆除氣密附件（膠帶）不完整，后續在氣密附件處懸掛警示標示，防止附件遺漏，即可有效降低失誤率；“準備和檢查動靜壓”的過程存在觀察附件完成性不足，存在設備不齊整問題，可通過提高工作人員的操作規范化，提高整體工作效率和質量。

表4 子任務對應的失誤概率

4 展望

本文結合大氣系統氣密性檢查，進行人因可靠性分析模型的建立和結果分析，但本文還需要在以下幾個方面繼續深入研究，以期改善。

1）通過CREAM 方法進行分析，需根據工作環境進行及時的調整。該方法理論之所以能夠一直與時俱進，不斷發展，就是因為其核心思想是要具體問題具體分析。所以，隨著工作環境的變化，相應的模型和規則也一定要與之匹配。

2）要提高分析結果可靠性，一定要獲取足夠、全面和有效的數據，通過建立人因可靠性數據庫，收集工作的次數與失誤次數的樣本數據，測算失誤概率，與CREAM 方法計算出的數據進行比較，及時對方法進行調整，提高預測數據的準確度。

3）要充分利用電腦的優勢為人為因素的研究服務。隨著航空維修業的不斷發展，數據信息量越來越大，建立相應的人因可靠性模型，通過團隊形式對工作進行評估分析，減少人為主觀因素帶來的影響，提高預測結果的可靠度。