基于改進Reason模型的航空事故人為維修差錯解析與預防

鄭嘉韜 丁溢周

摘?要：當今航空工業發展迅猛，航空器制造管理技術日趨成熟，重大航空事故發生率逐年下降，但維修差錯相關事故占比卻不降反升。本文首先利用數組數據，證明了因維修差錯造成的事故在航空事故中的占比在逐漸提高。其次利用Reason模型提出了一種歸納方法，利用歷史航空事故數據進行分析，通過討論各類維修差錯致因在航空事故Reason模型中的占比，給出減少維修差錯的建議。

關鍵詞：Reason模型；瑞士奶酪模型；航空事故；人為差錯

在科技快速發展的今天，各型航空器層出不窮，其維修手段也日新月異。一方面，在對航空理論研究不斷發展的今天，航空器的設計制造越發成熟，相應的技術標準與制造技術工藝越發規范，航空事故發生的概率逐步減小；另一方面，由于維修中人的參與度無法降低，維修管理法規與技術規范研究相對滯后，維修人員素質、技能參差不齊，使得維修差錯導致的航空事故占比不斷升高。現在，航空維修差錯已是航空器飛行事故與地面事故的重要原因之一，有必要將其事故數據進行整合梳理，進行進一步分析。

1?飛行事故統計數據

2007年，中國航空學會對我國建國后五十年內的航空事故統計得出如下結論：國內民用運輸航空器事故主要分為三種，一是以飛行機組或維修人員為主要因素的人為因素占到了79%；二是以航空器為主要因素的機械因素占到了17.5%；三是以天氣為主的環境因素占到2.6%［1］。由此可以看出，和航空制造與修理相關的機械因素占據了相當一部分比例，達到了10%～30%。

在我國民用航空運輸飛行事故中，因維修（維護）不當造成的飛行事故率，從前40年的7.9%上升到九十年代的16.7%［2］。說明至少在國內范圍內，航空器由于維修原因所造成的各種事故比例在大幅上升。

航空運輸協會（ATA）與國際航空運輸協會（IATA）的調查報告顯示，從20世紀90年代的這段時間里，有15%～26%的航空事故與維修差錯有關［3］。美國空軍在一項調查中，使用HFACSME模型（即改進型Reason模型）分析了470起航空事故案例。調查報告指出，在約80%的事故中發現了維修差錯，40%的事故中發現了違規行為［4］。

結合上述文獻所統計的數據來看，很明顯，人為責任已超過機械故障成為航空器事故發生的第一大原因。這其中，維修差錯占著相當重要的比重，且維修差錯對航空器在事故發生時所處的狀態（可控或失控）起主要作用，這種差錯導致的飛行事故往往無法挽回，也更加致命。

2?在事故中引入Reason模型

在過去，國內外的事故分析僅局限于直接導致事故發生的責任人或行為，對于事故后面潛在的、系統的原因并未深入分析，此類分析方法無法找到真正的事故致因，采取的措施也起不到系統性的預防作用。后來，為改變這一局面，航空專業人士分析事故差錯時經常引入Reason模型SHEL模型等［5］，進行系統性的分析，提出管理層面的方法措施，對于事故預防有著比較好的效果。

2.1?Reason模型基本概念

Reason模型又被稱為“瑞士奶酪模型”，該模型由英國曼徹斯特大學精神醫學教授James?Reason于1990年在其心理學專著一書中提出的概念模型，有時也會被稱為累積的行為效應。這個模型主要用于事故致因分析，迄今為止依然是航空領域建立飛行安全管理系統的理論框架之一［6］。

該模型認為，一個組織中事故的發生有四個層級的因素，分別為“組織因素”層級、“不安全的監督”層級、“不安全行為的前提”層級、“不安全行為”層級。這四個層級又被分為兩個部分——潛在失效：間接導致事故發生的、遠離事故的行為或人員；現行失效：直接導致事件發生的、和事故直接相關的行為或人員。

2.2?Reason模型漏洞解析

Reason模型本身具有較好的致因分析功能，但也有其局限性，比如沒有給出一個層級中漏洞的具體含義，不便于模型的實際應用。因此，美國航空實驗心理學家Shappell和Wiegmann基于Reason模型和大量的美國軍用民用航空器事故調查報告，采用了分類學的方法，給出了Reason模型中漏洞的具體內涵，提出了人因分析和分類系統（HFACS）［6］。該模型被美國聯邦航空局（FAA）采納并進行推廣使用。

我們可認為HFACS模型為Reason模型的延伸，也是對Reason模型漏洞缺陷的詮釋和解析，兩種模型相結合可以給事故分析人員一個層次分明、邏輯清晰、條理化的事故分析方法。

相較于Reason模型的四個層次，HFACS模型對每個層級可能出現的人因差錯都進行了歸納總結，讓其可以進行操作性強的事故人因分析，通過各種應用案例表明，它是一個有效的分析事故致因的模型［7］。需要提醒的是，本文將對HFACS模型的部分層級致因進行優化，以達到更適應統計需要的目的。為了對人為責任事故中各層級有個簡單認識，下面分層次對其各層級漏洞進行簡單解析：

（1）不安全行為是指直接誘發事故發生的操作失誤、人員差錯，是典型的直接誘因，總體可分為兩個部分，差錯與違規。

（2）不安全行為的前提是導致不安全行為發生的各種主、客觀條件的統稱，HFACS模型將其分為了三個部分。而本文將對這個層面進一步優化與完善，如圖1所示，將其分為主觀、客觀兩個部分。主觀部分又包括操作者不利的生理、心理狀態，操作者生理心理狀態受限等。客觀部分包括物理環境（硬件環境）、技術環境（軟件環境）和機組資源管理等。

（3）不安全的監督會導致不安全行為的前提直接演變成不安全行為，是作為一個組織制止不安全行為最直接的手段。不安全的監督主要包含以下幾種：不安全的監管、計劃的不當操作、未能糾正已知問題、違規監管。

（4）組織影響一般是導致維修差錯的最根本誘因，往往是事故發生的根源。一般認為其被分為資源管理不當、組織氛圍不良、組織過程缺失三個部分。

圖1?不安全行為的前提致因分類改進圖

2.3?Reason模型歸納統計表

根據上文所介紹的Reason模型中各層級漏洞的歸納與解析，我們可以很清晰地對人為責任差錯的致因有一個比較簡要的認識。為了方便下文統計分析，我們可以將人為差錯致因簡單制成表格，將在下一節展示。

該表格將事故中維修差錯的致因簡單的歸類，既可以對單個事故進行責任分析，也可以對多個問題進行數據歸納，使研究者進行事故統計時對事故致因分布情況有基本的掌握。

由于事故致因的并發性，一起事故并不取決于每個層級的單個條件，條件之間也相互關聯。所以，本文中關于事故致因的統計采取以下方法：對于每個層級中的詳細致因，將分為主要和次要兩種。對于主要致因我們給予1的權值，對于其他狀態，我們給予0的權值，即只統計事故中每個層級的主要致因，這樣方便我們對事故致因的條件進行歸納統計。

3?基于改進的Reason模型飛行事故分析

根據plianecrashinfo網站與部分文獻［5，8，9］提供的數據，本文篩選并整理了有記錄以來72起地面維修差錯所引起的事故和由于維修差錯導致機械故障所引起的事故，由于網站所給出的部分事故的事故原因與事故調查較為籠統，所以統計時有部分是根據事故描述的合理推測。

3.1?事故歸納統計

根據所統計數據，將每一起事故的事故致因進行梳理加權統計后，得到歸納統計表如下：

上表可見，表格可以將事故中每個層級的主要致因比較直觀地表現出來。為了更清晰地看出每個層級中詳細致因在事故中的占比，以便下一步我們在討論如何預防維修差錯時提供必要的數據支撐，我們將分層級進行討論。

3.2?占比分析

從圖2（a）可看出決策錯誤和習慣性違規幾乎占據了相同比例，而且兩者相加占到了大半部分。行為人在產生維修差錯時，對情況的錯誤決斷和不良的維修習慣是導致維修差錯的最主要致因。占比第三大的是技術差錯和感知差錯，說明注意力分散導致的認知錯誤和記憶錯誤在維修差錯的比例也占較大一部分。

圖2（b）不利的心理狀態/心理狀態限制是誘發不安全行為最主要因素，說明在產生維修差錯之前，行為人一般會產生不利于修理的心理狀態。其次占比較高的是不利的生理狀態/生理狀態限制，說明行為人如果處于疾病、人體機能下降等不利于維修的狀態，也有較大概率出現維修差錯。上述兩項致因均為主觀因素，也就是說在維修差錯發生前，最主要的誘因來自行為人本身。

從圖2（c）可以得知，在不安全的監督層級，違規監管和不安全的監管占到相當大的比例，即監管人的不負責任是該層級的主要致因。監管人員在一般維修中本身也會進行維修作業，即兼職監管人員。這種監管方式不僅沒能有效完善監管體制，反而會產生監管漏洞，致使監管人員分心引發不安全監管或自身維修作業出現差錯。所以，提高監管人員素質，或者培養專職監管人員可以對該層級事故致因進行有效改善。

從圖2（d）可看出，出現維修差錯的最根本原因大概率是組織過程出現問題，即法規制度不完善，組織形式和管理機構設立不全面，建立的監督監管體系有漏洞等。一般情況下，出現維修差錯的單位在法規制度建立不完善的方面概率較大。其次是組織氛圍，也是該層級導致維修差錯主要致因之一，即該組織的組織文化等存在問題。

4?預防維修差錯的建議

上文對各層級事故致因進行歸納統計和分析，歸類出每一層級最容易導致事故發生的條件，下面將對各層級為何會出現上述條件進行推測并給出預防性建議。

4.1?提高維修水平，改善維修作風

由上文可知，錯誤的決斷和習慣性違規占到了不安全行為的大半部分。一方面，行為人維修水平達不到維修要求導致對于問題的發生與發展沒有清醒的認識，也沒有認識到自身的錯誤決斷帶來的消極影響，在業務不精的情況下盲目蠻干導致的維修差錯是致命的。因此，提高人員業務水平是十分必要的，且對維修差錯的預防效果較好。另一方面，行為人的習慣性違規對于維修作業同樣危險，法規明令禁止的事項是經過實踐證明極易產生危險的。雖然習慣性的違規行為在次數較低時可能不會出現差錯，但根據墨菲定律，一旦該行為的基數累積起來，形成在統計學上的較大數據，那么無論產生差錯的概率多低，它也一定會發生。所以，養成良好維護氛圍、改善單位維護作風、讓習慣性違規大幅減少是杜絕違規導致的維修差錯的首選做法之一。

4.2?改善環境，關注人員狀態

從上文可知，導致不安全行為發生的前提中，不利的心理狀態/心理狀態限制占接近一半的比例，不利的生理狀態/生理狀態受限占到了近三分之一，兩者相加導致了引發事故的75%的不安全行為，說明行為人在維修差錯發生時，其所處的狀態其實是不適合工作的。

一方面，如果相關人員在單位內和行為人經常接觸的話，這種心理、生理狀態在單位是很容易被發現的。這就要求單位內部形成相互關心、相互關注的氛圍，在工作之外也要帶著對工作負責、對同事負責的態度，及時發現同事的不安全狀態。

另一方面，這也要求管理人員不僅要注重業務工作層面的管理和監督，在工作之外也要時常關心工作人員的生理、心理狀態，對于生理、心理狀態不適合參與維修工作的人員及時進行調整和更換，并及時幫助解決限制其狀態的問題。另外，對工作人員生活與工作場所環境的改善，對于提高人員的生理、心理狀態的健全程度也是有益的［10］，也可以較為根本地解決人員工作時狀態不佳的問題。

4.3?壓緊監管責任，提升監管質效

從上文分析可以看到，不安全的監管與違規監管是不安全的監督層級占比最大的兩項，多于全部致因的四分之三。說明了監管人員履行監管職責不到位的現象較為明顯。所以，利用抽查、問責、培訓、考核等制度，有效支撐起監管人員的崗位責任與其監管技能。管理人員也要時常履行監管責任，深入維修一線進行監督和調研，對于監管環境的改善與工作計劃的制訂都是有益的。

另外，不少監管人員在自身負責監管的同時也要負責維修工作，對于監管制度的落實和維修工作的完成度都有不利的影響，對于業務骨干來說基本都要擔負本機組本專業的監管責任，但這樣的情況給不安全的監管帶來了滋生的溫床。對此，可以培養專職的監管人員，或者對業務骨干進行輪換，以避免違規監管或者不負責監管的發生。

4.4?完善維修法規，注重作風建設

在組織層級，不安全因素的根源一般都來自組織行為和組織氛圍，接近了80%的占比。所以，改善單位的組織架構、完善安全法規制度、通暢決策制度落實流程都是可以降低維修差錯發生概率的有效方式。比如建立業務骨干的風險預測制度，預測預想可能會發生的安全問題，及時完善相應的規章制度。再比如對于組織架構中沒有必要的部分進行精簡，流暢管理指令由上到下的執行程序與工作反饋由下到上的報告流程。同時，建立維修人員的危險問題上報通道，建立危險問題及時發現的獎勵制度，激勵維修人員對環境與自身的安全隱患糾正的積極性。

另外，在單位工作氛圍建設方面的改善也要加大力度抓好。對于單位的機務文化氛圍建設一直以來也是改善維修環境、提高維修質效的傳統方法，對于機務維護作風的建設一定要繼續常抓不懈，對于個人維護作風的養成也要一以貫之。

對于維修差錯的預防是一個長期的、艱難的、反復的過程，這與維修過程中人的參與程度息息相關，而維修技術、維修工藝、法規制度的改進也是一個相對進步較慢的領域。所以，做好對維修差錯引發事故的統計與分析，不斷提出對維修差錯的預防方法，才能有效降低維修差錯的發生。

結語

本文對Reason模型進行了部分優化，提出了歸納維修差錯的統計方法，制作了基于致因加權的維修差錯歸納統計表。利用此表，統計分析了歷史上發生的72起典型維修差錯事故案例，同時給出了幾點對于預防維修差錯的改進措施。今后將對每個層級的各項致因進一步細化與量化，使模型更加的完善與客觀，這也是以后的一個研究方向。

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作者簡介：鄭嘉韜（1994—?），男，漢族，河南開封人，助理工程師，研究方向：航空維修。