Коэффициент ошибок человека

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационных систем

Время на прочтение
12 мин

Количество просмотров 18K


В статье изложен методологический подход к определению степени влияния человеческого фактора на функционирование больших информационных систем.

Введение

Современные информационные технологии и инновационные компьютерные и телекоммуникационные аппаратно-программные решения позволяют по-новому подойти к проблемам создания, сопровождения и модернизации больших корпоративных информационных систем.

Рассматривая такие системы, нельзя не учитывать роль человека, для облегчения труда которого, собственно, и создаются подобные системы. Человеко-машинная система, в которой человек или группа людей взаимодействует с техническим устройством в процессе производства материальных ценностей, управления, обработки информации, выполняет свои задачи благодаря совместной работе устройств и людей, которые рассматриваются как неотъемлемые составляющие части всей системы. При этом следует отметить, что любая такая система является уязвимой в силу своей зависимости от множества разнородных факторов.

По данным за период с 1996 г. Корпорации по исследованиям в области планирования на случай возникновения чрезвычайной ситуации в банках МВФ 10% угроз отказов информационных систем исходит от обслуживающего персонала. По другим данным американских источников, в целом степень влияния человеческого фактора на информационные системы еще выше и составляет до 30%, причем до 18% из них приходится на небрежное и халатное отношение к обработке или вводу информации.

Не менее важен вопрос защиты информационных систем от угроз, которым они могут подвергаться, и участия человека в этом вопросе. Согласно одному из проводимых опросов, проводимых в 2005 году, в России самой серьезной угрозой названы непреднамеренные ошибки сотрудников [5].

Человеко-машинная система — не автомат, поэтому одним из решающих факторов, влияющих на работу системы, является непредсказуемый человеческий фактор, оценке роли и важности которого и посвящена данная работа.

1. Основные понятия и определения

Любая большая информационная система не может полностью работать в автоматическом режиме. Всегда найдутся операции, которые в силу своей специфики невозможно или слишком «дорого» автоматизировать. Чем больше таких операций, особенно в основной технологической цепочке работы информационной системы, тем более зависимой она становится от индивидуальных свойств человека. Отметим ряд типичных характеристик человека, взаимодействующего с информационной системой, от которых зависит и его способность принимать решения в штатных и аварийных ситуациях.

  • способность к адаптации,
  • способность к утомлению,
  • способность к отдыху,
  • возможность совершения ошибки,
  • способность принимать решения,
  • способность запоминания информации,
  • способность переносить информационную перегрузку,
  • способность к обучению [1].

Рассмотрим количественную оценку влияния человеческого фактора на такое важное свойство, как доступность (или, что то же самое, коэффициент готовности) информационной системы.

Коэффициент готовности

Кг – вероятность того, что система окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени. Это комплексная характеристика безотказности и ремонтопригодности системы, которая характеризуется показателями ремонтопригодности: То – среднее время наработки на отказ и Тв – среднее время восстановления после отказа.
Коэффициент готовности определяется как:

Доступность

(D) обычно в отличие от коэффициента готовности выражается в процентах, или D = Кг * 100 %.

Человеческий фактор влияет также на достоверность, своевременность и полноту обработки информации, вводимой и хранящейся в базе данных информационной системы. При длительном монотонном вводе данных, в процессе утомления человек начинает делать ошибки при вводе, пропускать данные, перестает укладываться во временные регламенты.

Учет такой характеристики, как способность к утомлению оценивается следующим образом. При работе в благоприятных условиях, средняя выработка в последние часы уменьшается на 6-7% за каждый час удлинения рабочего дня свыше 6 часов (т.е. за седьмой час производительность составляет 94%, за восьмой – 88%, за девятый – 81% и т.д.).

Степень влияния человеческого фактора на достоверность данных, вводимых в информационную систему при монотонном выполнении операции ввода, можно оценить, используя значения, приведенные в Таблице 1.

Таблица 1. Влияние человеческого фактора на достоверность ввода информации

  Время работы (часы работы)
1-ый – 6-ой 7-ой 8-ой 9-ый 10-ый 11-ый
Производительность (% от нормы) 100 94 88 81 74 67
Процент безошибочности 0,96 0,9 0,85 0,78 0,71 0,64
Реальное время операции с учетом повторных работ
(часов)
6,25 1,11 1,18 1,28 1,4 1,56
Достоверность результатов ввода
(процент ошибок с учетом логических проверок
и повторного ввода)
0,999 0,996 0,994 0,991 0,988 0,985
Верхняя граница достоверности 0,9995 0,998 0,997 0,995 0,993 0,991
Нижняя граница достоверности 0,997 0,993 0,991 0,987 0,983 0,979

Одним из важных вопросов в обсуждаемой проблеме является вопрос «квалификации» сотрудника, обслуживающего информационную систему. Сотрудники с низкой квалификацией и новички должны обязательно проходить этапы обучения и тренировки работы с системой, которая, в свою очередь, должна быть хорошо документирована.

2. Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационной системы

Человек, как звено любой человеко-машинной системы, безусловно, влияет на показатели надежности и эффективности (полноты, достоверности, своевременности обработки информации) информационной системы в целом и ее отдельных подсистем и задач.Методология оценки влияния человеческого фактора на работу информационной системы является смешанной дисциплиной, в которой необходимо учитывать влияние ошибок человека на ее надежность, а также психологические особенности человека как звена это информационной системы.

Влияние человеческого фактора, а именно операторов, обслуживающего персонала сервисных центров и пр., на работу информационной системы может быть количественно определено степенью воздействия ошибок персонала на безопасность и производительность информационной системы.

Многие процессы в человеко-машинных системах содержат потенциальные возможности для ошибок персонала, в особенности в тех случаях, когда время, которым располагает оператор для принятия решений, ограничено. При этом вероятность того, что проблемы будут развиваться негативным образом, зачастую мала. Порой действия со стороны персонала ограничиваются возможностью предотвращения начальной неисправности, прогрессирующей в направлении аварийной ситуации.

Тем не менее, необходимо идентифицировать разнообразные типы ошибочных действий, которые могут иметь место, в том числе:

а) ошибка по оплошности, недосмотр, выразившийся в невыполнении требуемого действия информационной системы;

б) ошибка несоответствия, которая может предусматривать:

  • положение, когда требуемое действие не выполняется должным образом (например, не выполнение регламента администрирования базы данных);
  • действие, выполняемое слишком большим или слишком малым усилием, либо без требуемой точности (например, неточности при заполнении форм ввода, ошибки неточного ввода данных и т.д.);
  • действие, выполняемое в неподходящее для него время (например, несвоевременный ввод информации, задержка обработки информации и т.д.);
  • действие, выполняемое с нарушением очередности исполнения (например, подготовка итогового аналитического отчета при незавершенном процессе обработки данных);

в) лишнее действие, выполняемое вместо требуемого действия или в дополнение к нему (например, повторные вводы одних и тех же сведений, что может привести к расхождениям в сведениях или появлением дублирующих данных).

Степень влияния человеческого фактора на надежность системы можно оценить по вероятности проявления ошибок в процессе ручного ввода данных. Ошибка оператора всегда связана с неверной интерпретацией поступивших и анализируемых им данных. Считается, что для сложных технических приборов и сложных компьютерных задач вероятность ошибки может достигать 15%, для простых технических устройств и несложных компьютерных задач вероятность ошибки составляет от 1% до 5% [1].

Безошибочность действий оператора зависит от многих факторов:

  • дефицит времени (частота совершения ошибок при обработке информации является логарифмической функцией скорости поступления информации);
  • перегрузка информацией (количество ошибок возрастает при перегрузке, в частности, при увеличении числа источников информации);
  • степень подготовки (более подготовленные специалисты совершают в среднем меньше ошибок);
  • психологические особенности человека (кроме того, работа, выполняемая с интересом, как правило, менее ошибочна);
  • «сенсорный голод» (увеличение частоты ошибок при длительном выполнении монотонной работы из-за малой нагрузки органов чувств).

Важную роль в вопросе уменьшении количества ошибок играет степень подготовленности оператора. Считается [1], что в процессе обучения частота возникновения ошибок имеет тенденцию к уменьшению, причем эту зависимость можно аппроксимировать формулой:

, где

  • q – частота ошибок после обучения;
  • q0 – начальное значение частоты ошибок (до обучения);
  • qc – установившееся стационарное значение частоты ошибок (для обученных операторов);
  • n – накопленная сумма операций ввода, выполненных оператором в предыдущих циклах обучения (работы);
  • N – «постоянная обучения», характеризующая продолжительность обучения оператора.

При n = N, разность (q0> – qc) уменьшается на 63%. Считается [1], что значение qc достигается через 4 – 5 N. При этом если обозначить за n1 – количество вводов информации, при котором выполняется q = qc, то:

Полученное значение N определяет необходимое количество вводов информации, составляющее один цикл обучения (тренировки) работы с информационной системой.
По экспериментальным данным, полученным при отработке операторами зрительных сигналов [3], вычислены следующие значения перечисленных выше параметров:

  • q0 = 0,27 (новички, не умеющие работать с информационной системой),
  • qc = 0,018 (операторы, прошедшие 4 и более тренировок)

В предположении, что совсем не обученных работе с информационной системой операторов, как правило, нет, процент ошибок q0 = 0,27 не достигается. За максимальное значение может быть принят показатель q01 = 0,15 (см. [2]).

Тогда коэффициент учета ошибок этапа ручного ввода можно вычислить по формуле:

, где Pрв – вероятность безошибочности этапа ручного ввода оценивается для каждого ручного процесса отдельно; если процессы последовательные, коэффициенты перемножаются, т.е.

, где

  • M – количество последовательных процессов ручного ввода,
  • Nн.у.– количество операторов, по которым собрана статистика об ошибках.

Вероятность появления ошибки оператора существенно зависит от скорости поступления информации. Согласно [1], вероятность проявления ошибки в зависимости от скорости поступления информации V (бит/с) можно представить следующей формулой:

qрв = 9,7 10-4 V1,77

Важность задачи оценки влияния человеческого фактора может быть проиллюстрирована хотя бы аварийной ситуацией, имевшей место при эксплуатации одной из крупных распределенных информационных систем в августе 2005 года, когда ошибочные действия оператора привели к уничтожению рабочей базы данных, а ее восстановление заняло несколько дней. Ситуация была вызвана тем, что оператор в нарушение инструкции не создавал каждую неделю резервные копии базы данных, мотивируя это тем, операция резервного копирования требует длительного времени. Такого рода аварии (авторам известны более двух десятков подобных ситуаций, возникавших в разное время на реальных больших информационных систем) являются предостережением от тех оценок риска, которые концентрируют внимание исключительно на технических и программных средствах информационных систем и игнорируют ошибки персонала.

Кроме определения возможности возникновения катастрофических ситуаций вследствие влияния человеческого фактора, полезно определить ошибки, снижающие производительность, эффективность решения поставленной задачи в информационной системе.

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора может включать в себя следующие этапы:

  1. анализ задачи или подсистемы информационной системы;
  2. определение степени загруженности задач и подсистем «ручными» операциями, выполняемыми персоналом;
  3. определение возможных ошибок персонала;
  4. количественное или качественное определение влияния человеческого фактора на надежность информационной системы и достоверность хранящейся в ней информации;
  5. рекомендации по автоматизации задач информационной системы, направленные на снижение влияния человеческого фактора.

На стадиях обследования «ручных» операций и выявления ошибок персонала идентифицируются и описываются возможные ошибочные действия при исполнении задачи. Определение ошибок персонала может включать выявление возможных последствий и причин ошибочных действий, а также предложение мер по снижению вероятности этой ошибки, совершенствованию перспектив для исправления и/или уменьшению последствий ошибочных действий. Результаты обследования «ручных» операций и рекомендации по их автоматизации, таким образом, обеспечивают ценный вклад в управление рисками в информационных системах даже в случае, если не проводится никакая количественная оценка влияния человеческого фактора.

Количественная оценка влияния человеческого фактора на надежность и эффективность информационной системы имеет целью оценить вероятности правильного выполнения той или иной задачи (P) или вероятности ошибочных действий (Q = 1 – P). Можно также предусматривать шаги по оценке вероятности или частоты определенных последовательностей нежелательных событий или нежелательных исходов.

Вероятность правильного выполнения оператором своей задачи Pрв во время выполнения ручной операции с обязательной проверкой в зависимости от степени подготовленности к работе с информационной системой, составляет

0,985 <= Pрв <= 0,999
или в среднем Pрв = 0,995

Другими словами, вероятность безошибочного выполнения ручной операции человеком (Pрв) будет находиться в диапазоне от 0,985 до 0,999 в зависимости от квалификации, степени утомления, степени перегруженности работой и пр. Вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,001 до 0,015 (от 0,1% до 1,5% вводимых данных). Более полную зависимость Pрв от длительности выполнения монотонной работы можно посмотреть в Таблице 1.

Для ручных операций ввода данных, выполняемых в сложной задаче (большая информационная нагрузка, сложный интерфейс) без контрольной проверки, значения Pрв будут лежать в диапазоне от 0,85 до 0,982 [1, 2]. Иными словами, вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,018 до 0,15 (от 1,8% до 15%). В простых задачах Qрв будет находиться в диапазоне от 0,01 до 0,05 (от 1% до 5%) .

В целом же для информационной системы и ее основных частей важно выявить степень зависимости ее отдельных задач и подсистем от операций, выполняемых «вручную», определить, можно ли автоматизировать ручные операции. Для операций, которые по каким-то причинам автоматизировать трудно (принципиальная невозможность, дороговизна работ по автоматизации), необходимо разработать организационные или другие меры, снижающие возможность влияния индивидуальных свойств человека на работу информационной системы (документирование, обучение, разработка кратких памяток и аварийных инструкций).

Основной возможностью снизить влияние человеческого фактора на систему, является автоматизация операций в системе, максимальное сокращение обязательных операций, выполняемых человеком.

Безусловно, имеются операции, которые автоматизировать невозможно или дорого по затратам ресурсов (например, не автоматизируемая семантическая операция и др.), но в этом случае, как правило, можно принять организационные и другие меры для снижения влияния человеческого фактора.

В случае отсутствия данных для точного определения уровня автоматизации можно использовать грубую качественную оценку степени загруженности задачи «ручными» операциями: «очень высокая», «высокая», «средняя», «низкая», а также оценку хорошо это или плохо для данной задачи или подсистемы. Предлагаемые оценки характеризуются оценкой процента выполняемых в задаче ручных операций, а также трудоемкостью ввода данных, сложностью работы с пользовательским интерфейсом, темпом выполнения работы.

Применение математического аппарата оценки достоверности данных в зависимости от ошибок ручного ввода, приведенного в [2], позволяет составить таблицу зависимости ошибок ручного ввода от степени загруженности задачи «ручными» операциями (см. Таблица 2). Вероятность ввода ошибочных сведений лежит в указанном диапазоне и зависит от квалификации оператора, степени усталости и скорости ввода информации.

В таблице, приведенной ниже, показана оценка возможного ошибочного ввода данных, в зависимости от внешних условий.

Таблица 2. Примерный процент сведений, содержащих ошибки в зависимости от степени загруженности задачи ручными операциями

Степень загруженности задачи ручными операциями Оценка процента ошибок ввода данных Qрв *
Ручная операция выполнена с проверкой Ручная операция выполнена без проверки
Низкая 0,0001 – 0,003
(0,01 – 0,3 %)
0,01 – 0,05
(1 – 5 %)
Средняя 0,001 – 0,010
(0,1 – 1,0 %)
0,02 – 0,10
(2 – 10 %)
Высокая 0,001 – 0,015
(0,1 – 1,5 %)
0,02 – 0,12
(2 – 12 %)
Очень высокая 0,003 – 0,022
(0,3 – 2,2 %)
0,05 – 0,15
(5 – 15 %)

* без учета влияния утомления на результаты работы

В свою очередь степень загруженности задачи (подсистемы) ручными операциями предлагается оценить следующим образом (см. Таблица 3). Таблицы ячейки заполняются по следующему принципу: в зависимости от оценки, указанной в заголовке колонки №3, строки колонки 3 заполняются нулем или единицей. Тогда последняя строка, содержащая сумму всех предыдущих, характеризует степень загруженности задачи ручными операциями.

Таблица 3. Оценка степени загруженности задачи ручными операциями

Характеристика Оценка: высокая – 1, низкая – 0
1 Оценка количества выполняемых в задаче ручных операций 0 или 1
2 Трудоемкость ввода данных 0 или 1
3 Сложность работы с пользовательским интерфейсом 0 или 1
4 Темп выполнения «ручной» работы 0 или 1
5 Итого (степень загруженности): 1 – Низкая
2 – Средняя
3 – Высокая
4 – Очень высокая

Если каждую подсистему или задачу системы проанализировать согласно вышеприведенному алгоритму и заполнить для нее Таблицу 3, то можно оценить влияние человеческого фактора в рамках конкретной задачи (подсистемы) на достоверность вводимых данных (см. Таблица 2) и на показатели надежности системы в целом.

Используя данные, приведенные в Таблице 1, можно определить процент ошибок с учетом утомления человека в зависимости от времени работы.

Таким образом, приведенный выше методологический подход позволяет проводить оценку степени влияния человеческого фактора как для информационной системы в целом, так и для ее отдельных функций и подзадач используя данные, которые легко получить, не прибегая к методам статистического исследования.

Заключение

Общепризнано, что основные проблемы создания и внедрения информационных технологий в больших организационных системах сопряжены с влиянием человеческого фактора. [4] Более того, можно смело утверждать, что отсутствие оценки влияния этого показателя при проведении работ по анализу надежности, эффективности, целостности информационных систем, снижает точность получаемого результата.

Литература

  1. Дружинин Г.В. Человек в моделях технологий. Часть I: Свойства человека в технологических системах. – М.: МИИТ. 1996 – 124 с.
  2. Акимова Г.П., Соловьев А.В. Методология оценки надежности иерархических информационных систем. // Системный подход к управлению информацией. / Труды ИСА РАН. Т. 23. М.: КомКнига, 2006. С. 18 – 47.
  3. Цибулевский И.Е. Ошибочные реакции человека-оператора. – М.: Сов. Радио, 1979 – 208 с.
  4. Киреенко В.Е. Человеческий фактор корпоративных информационных систем (на примере Томского горисполкома). — Вестник Томского государственного университета №275, апрель 2002 г.
  5. Ветлугин К. Человеческий фактор. Computerworld №11, 2006

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационных систем


В статье изложен методологический подход к определению степени влияния человеческого фактора на функционирование больших информационных систем.

Введение

Современные информационные технологии и инновационные компьютерные и телекоммуникационные аппаратно-программные решения позволяют по-новому подойти к проблемам создания, сопровождения и модернизации больших корпоративных информационных систем.

Рассматривая такие системы, нельзя не учитывать роль человека, для облегчения труда которого, собственно, и создаются подобные системы. Человеко-машинная система, в которой человек или группа людей взаимодействует с техническим устройством в процессе производства материальных ценностей, управления, обработки информации, выполняет свои задачи благодаря совместной работе устройств и людей, которые рассматриваются как неотъемлемые составляющие части всей системы. При этом следует отметить, что любая такая система является уязвимой в силу своей зависимости от множества разнородных факторов.

По данным за период с 1996 г. Корпорации по исследованиям в области планирования на случай возникновения чрезвычайной ситуации в банках МВФ 10% угроз отказов информационных систем исходит от обслуживающего персонала. По другим данным американских источников, в целом степень влияния человеческого фактора на информационные системы еще выше и составляет до 30%, причем до 18% из них приходится на небрежное и халатное отношение к обработке или вводу информации.

Не менее важен вопрос защиты информационных систем от угроз, которым они могут подвергаться, и участия человека в этом вопросе. Согласно одному из проводимых опросов, проводимых в 2005 году, в России самой серьезной угрозой названы непреднамеренные ошибки сотрудников [5].

Человеко-машинная система — не автомат, поэтому одним из решающих факторов, влияющих на работу системы, является непредсказуемый человеческий фактор, оценке роли и важности которого и посвящена данная работа.

1. Основные понятия и определения

Любая большая информационная система не может полностью работать в автоматическом режиме. Всегда найдутся операции, которые в силу своей специфики невозможно или слишком «дорого» автоматизировать. Чем больше таких операций, особенно в основной технологической цепочке работы информационной системы, тем более зависимой она становится от индивидуальных свойств человека. Отметим ряд типичных характеристик человека, взаимодействующего с информационной системой, от которых зависит и его способность принимать решения в штатных и аварийных ситуациях.

  • способность к адаптации,
  • способность к утомлению,
  • способность к отдыху,
  • возможность совершения ошибки,
  • способность принимать решения,
  • способность запоминания информации,
  • способность переносить информационную перегрузку,
  • способность к обучению [1].

Рассмотрим количественную оценку влияния человеческого фактора на такое важное свойство, как доступность (или, что то же самое, коэффициент готовности) информационной системы.

Коэффициент готовности

Кг – вероятность того, что система окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени. Это комплексная характеристика безотказности и ремонтопригодности системы, которая характеризуется показателями ремонтопригодности: То – среднее время наработки на отказ и Тв – среднее время восстановления после отказа.
Коэффициент готовности определяется как:

Доступность

(D) обычно в отличие от коэффициента готовности выражается в процентах, или D = Кг * 100 %.

Человеческий фактор влияет также на достоверность, своевременность и полноту обработки информации, вводимой и хранящейся в базе данных информационной системы. При длительном монотонном вводе данных, в процессе утомления человек начинает делать ошибки при вводе, пропускать данные, перестает укладываться во временные регламенты.

Учет такой характеристики, как способность к утомлению оценивается следующим образом. При работе в благоприятных условиях, средняя выработка в последние часы уменьшается на 6-7% за каждый час удлинения рабочего дня свыше 6 часов (т.е. за седьмой час производительность составляет 94%, за восьмой – 88%, за девятый – 81% и т.д.).

Степень влияния человеческого фактора на достоверность данных, вводимых в информационную систему при монотонном выполнении операции ввода, можно оценить, используя значения, приведенные в Таблице 1.

Таблица 1. Влияние человеческого фактора на достоверность ввода информации

  Время работы (часы работы)
1-ый – 6-ой 7-ой 8-ой 9-ый 10-ый 11-ый
Производительность (% от нормы) 100 94 88 81 74 67
Процент безошибочности 0,96 0,9 0,85 0,78 0,71 0,64
Реальное время операции с учетом повторных работ
(часов)
6,25 1,11 1,18 1,28 1,4 1,56
Достоверность результатов ввода
(процент ошибок с учетом логических проверок
и повторного ввода)
0,999 0,996 0,994 0,991 0,988 0,985
Верхняя граница достоверности 0,9995 0,998 0,997 0,995 0,993 0,991
Нижняя граница достоверности 0,997 0,993 0,991 0,987 0,983 0,979

Одним из важных вопросов в обсуждаемой проблеме является вопрос «квалификации» сотрудника, обслуживающего информационную систему. Сотрудники с низкой квалификацией и новички должны обязательно проходить этапы обучения и тренировки работы с системой, которая, в свою очередь, должна быть хорошо документирована.

2. Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационной системы

Человек, как звено любой человеко-машинной системы, безусловно, влияет на показатели надежности и эффективности (полноты, достоверности, своевременности обработки информации) информационной системы в целом и ее отдельных подсистем и задач.Методология оценки влияния человеческого фактора на работу информационной системы является смешанной дисциплиной, в которой необходимо учитывать влияние ошибок человека на ее надежность, а также психологические особенности человека как звена это информационной системы.

Влияние человеческого фактора, а именно операторов, обслуживающего персонала сервисных центров и пр., на работу информационной системы может быть количественно определено степенью воздействия ошибок персонала на безопасность и производительность информационной системы.

Многие процессы в человеко-машинных системах содержат потенциальные возможности для ошибок персонала, в особенности в тех случаях, когда время, которым располагает оператор для принятия решений, ограничено. При этом вероятность того, что проблемы будут развиваться негативным образом, зачастую мала. Порой действия со стороны персонала ограничиваются возможностью предотвращения начальной неисправности, прогрессирующей в направлении аварийной ситуации.

Тем не менее, необходимо идентифицировать разнообразные типы ошибочных действий, которые могут иметь место, в том числе:

а) ошибка по оплошности, недосмотр, выразившийся в невыполнении требуемого действия информационной системы;

б) ошибка несоответствия, которая может предусматривать:

  • положение, когда требуемое действие не выполняется должным образом (например, не выполнение регламента администрирования базы данных);
  • действие, выполняемое слишком большим или слишком малым усилием, либо без требуемой точности (например, неточности при заполнении форм ввода, ошибки неточного ввода данных и т.д.);
  • действие, выполняемое в неподходящее для него время (например, несвоевременный ввод информации, задержка обработки информации и т.д.);
  • действие, выполняемое с нарушением очередности исполнения (например, подготовка итогового аналитического отчета при незавершенном процессе обработки данных);

в) лишнее действие, выполняемое вместо требуемого действия или в дополнение к нему (например, повторные вводы одних и тех же сведений, что может привести к расхождениям в сведениях или появлением дублирующих данных).

Степень влияния человеческого фактора на надежность системы можно оценить по вероятности проявления ошибок в процессе ручного ввода данных. Ошибка оператора всегда связана с неверной интерпретацией поступивших и анализируемых им данных. Считается, что для сложных технических приборов и сложных компьютерных задач вероятность ошибки может достигать 15%, для простых технических устройств и несложных компьютерных задач вероятность ошибки составляет от 1% до 5% [1].

Безошибочность действий оператора зависит от многих факторов:

  • дефицит времени (частота совершения ошибок при обработке информации является логарифмической функцией скорости поступления информации);
  • перегрузка информацией (количество ошибок возрастает при перегрузке, в частности, при увеличении числа источников информации);
  • степень подготовки (более подготовленные специалисты совершают в среднем меньше ошибок);
  • психологические особенности человека (кроме того, работа, выполняемая с интересом, как правило, менее ошибочна);
  • «сенсорный голод» (увеличение частоты ошибок при длительном выполнении монотонной работы из-за малой нагрузки органов чувств).

Важную роль в вопросе уменьшении количества ошибок играет степень подготовленности оператора. Считается [1], что в процессе обучения частота возникновения ошибок имеет тенденцию к уменьшению, причем эту зависимость можно аппроксимировать формулой:

, где

  • q – частота ошибок после обучения;
  • q0 – начальное значение частоты ошибок (до обучения);
  • qc – установившееся стационарное значение частоты ошибок (для обученных операторов);
  • n – накопленная сумма операций ввода, выполненных оператором в предыдущих циклах обучения (работы);
  • N – «постоянная обучения», характеризующая продолжительность обучения оператора.

При n = N, разность (q0> – qc) уменьшается на 63%. Считается [1], что значение qc достигается через 4 – 5 N. При этом если обозначить за n1 – количество вводов информации, при котором выполняется q = qc, то:

Полученное значение N определяет необходимое количество вводов информации, составляющее один цикл обучения (тренировки) работы с информационной системой.
По экспериментальным данным, полученным при отработке операторами зрительных сигналов [3], вычислены следующие значения перечисленных выше параметров:

  • q0 = 0,27 (новички, не умеющие работать с информационной системой),
  • qc = 0,018 (операторы, прошедшие 4 и более тренировок)

В предположении, что совсем не обученных работе с информационной системой операторов, как правило, нет, процент ошибок q0 = 0,27 не достигается. За максимальное значение может быть принят показатель q01 = 0,15 (см. [2]).

Тогда коэффициент учета ошибок этапа ручного ввода можно вычислить по формуле:

, где Pрв – вероятность безошибочности этапа ручного ввода оценивается для каждого ручного процесса отдельно; если процессы последовательные, коэффициенты перемножаются, т.е.

, где

  • M – количество последовательных процессов ручного ввода,
  • Nн.у.– количество операторов, по которым собрана статистика об ошибках.

Вероятность появления ошибки оператора существенно зависит от скорости поступления информации. Согласно [1], вероятность проявления ошибки в зависимости от скорости поступления информации V (бит/с) можно представить следующей формулой:

qрв = 9,7 10-4 V1,77

Важность задачи оценки влияния человеческого фактора может быть проиллюстрирована хотя бы аварийной ситуацией, имевшей место при эксплуатации одной из крупных распределенных информационных систем в августе 2005 года, когда ошибочные действия оператора привели к уничтожению рабочей базы данных, а ее восстановление заняло несколько дней. Ситуация была вызвана тем, что оператор в нарушение инструкции не создавал каждую неделю резервные копии базы данных, мотивируя это тем, операция резервного копирования требует длительного времени. Такого рода аварии (авторам известны более двух десятков подобных ситуаций, возникавших в разное время на реальных больших информационных систем) являются предостережением от тех оценок риска, которые концентрируют внимание исключительно на технических и программных средствах информационных систем и игнорируют ошибки персонала.

Кроме определения возможности возникновения катастрофических ситуаций вследствие влияния человеческого фактора, полезно определить ошибки, снижающие производительность, эффективность решения поставленной задачи в информационной системе.

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора может включать в себя следующие этапы:

  1. анализ задачи или подсистемы информационной системы;
  2. определение степени загруженности задач и подсистем «ручными» операциями, выполняемыми персоналом;
  3. определение возможных ошибок персонала;
  4. количественное или качественное определение влияния человеческого фактора на надежность информационной системы и достоверность хранящейся в ней информации;
  5. рекомендации по автоматизации задач информационной системы, направленные на снижение влияния человеческого фактора.

На стадиях обследования «ручных» операций и выявления ошибок персонала идентифицируются и описываются возможные ошибочные действия при исполнении задачи. Определение ошибок персонала может включать выявление возможных последствий и причин ошибочных действий, а также предложение мер по снижению вероятности этой ошибки, совершенствованию перспектив для исправления и/или уменьшению последствий ошибочных действий. Результаты обследования «ручных» операций и рекомендации по их автоматизации, таким образом, обеспечивают ценный вклад в управление рисками в информационных системах даже в случае, если не проводится никакая количественная оценка влияния человеческого фактора.

Количественная оценка влияния человеческого фактора на надежность и эффективность информационной системы имеет целью оценить вероятности правильного выполнения той или иной задачи (P) или вероятности ошибочных действий (Q = 1 – P). Можно также предусматривать шаги по оценке вероятности или частоты определенных последовательностей нежелательных событий или нежелательных исходов.

Вероятность правильного выполнения оператором своей задачи Pрв во время выполнения ручной операции с обязательной проверкой в зависимости от степени подготовленности к работе с информационной системой, составляет

0,985 <= Pрв <= 0,999
или в среднем Pрв = 0,995

Другими словами, вероятность безошибочного выполнения ручной операции человеком (Pрв) будет находиться в диапазоне от 0,985 до 0,999 в зависимости от квалификации, степени утомления, степени перегруженности работой и пр. Вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,001 до 0,015 (от 0,1% до 1,5% вводимых данных). Более полную зависимость Pрв от длительности выполнения монотонной работы можно посмотреть в Таблице 1.

Для ручных операций ввода данных, выполняемых в сложной задаче (большая информационная нагрузка, сложный интерфейс) без контрольной проверки, значения Pрв будут лежать в диапазоне от 0,85 до 0,982 [1, 2]. Иными словами, вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,018 до 0,15 (от 1,8% до 15%). В простых задачах Qрв будет находиться в диапазоне от 0,01 до 0,05 (от 1% до 5%) .

В целом же для информационной системы и ее основных частей важно выявить степень зависимости ее отдельных задач и подсистем от операций, выполняемых «вручную», определить, можно ли автоматизировать ручные операции. Для операций, которые по каким-то причинам автоматизировать трудно (принципиальная невозможность, дороговизна работ по автоматизации), необходимо разработать организационные или другие меры, снижающие возможность влияния индивидуальных свойств человека на работу информационной системы (документирование, обучение, разработка кратких памяток и аварийных инструкций).

Основной возможностью снизить влияние человеческого фактора на систему, является автоматизация операций в системе, максимальное сокращение обязательных операций, выполняемых человеком.

Безусловно, имеются операции, которые автоматизировать невозможно или дорого по затратам ресурсов (например, не автоматизируемая семантическая операция и др.), но в этом случае, как правило, можно принять организационные и другие меры для снижения влияния человеческого фактора.

В случае отсутствия данных для точного определения уровня автоматизации можно использовать грубую качественную оценку степени загруженности задачи «ручными» операциями: «очень высокая», «высокая», «средняя», «низкая», а также оценку хорошо это или плохо для данной задачи или подсистемы. Предлагаемые оценки характеризуются оценкой процента выполняемых в задаче ручных операций, а также трудоемкостью ввода данных, сложностью работы с пользовательским интерфейсом, темпом выполнения работы.

Применение математического аппарата оценки достоверности данных в зависимости от ошибок ручного ввода, приведенного в [2], позволяет составить таблицу зависимости ошибок ручного ввода от степени загруженности задачи «ручными» операциями (см. Таблица 2). Вероятность ввода ошибочных сведений лежит в указанном диапазоне и зависит от квалификации оператора, степени усталости и скорости ввода информации.

В таблице, приведенной ниже, показана оценка возможного ошибочного ввода данных, в зависимости от внешних условий.

Таблица 2. Примерный процент сведений, содержащих ошибки в зависимости от степени загруженности задачи ручными операциями

Степень загруженности задачи ручными операциями Оценка процента ошибок ввода данных Qрв *
Ручная операция выполнена с проверкой Ручная операция выполнена без проверки
Низкая 0,0001 – 0,003
(0,01 – 0,3 %)
0,01 – 0,05
(1 – 5 %)
Средняя 0,001 – 0,010
(0,1 – 1,0 %)
0,02 – 0,10
(2 – 10 %)
Высокая 0,001 – 0,015
(0,1 – 1,5 %)
0,02 – 0,12
(2 – 12 %)
Очень высокая 0,003 – 0,022
(0,3 – 2,2 %)
0,05 – 0,15
(5 – 15 %)
* без учета влияния утомления на результаты работы

В свою очередь степень загруженности задачи (подсистемы) ручными операциями предлагается оценить следующим образом (см. Таблица 3). Таблицы ячейки заполняются по следующему принципу: в зависимости от оценки, указанной в заголовке колонки №3, строки колонки 3 заполняются нулем или единицей. Тогда последняя строка, содержащая сумму всех предыдущих, характеризует степень загруженности задачи ручными операциями.

Таблица 3. Оценка степени загруженности задачи ручными операциями

Характеристика Оценка: высокая – 1, низкая – 0
1 Оценка количества выполняемых в задаче ручных операций 0 или 1
2 Трудоемкость ввода данных 0 или 1
3 Сложность работы с пользовательским интерфейсом 0 или 1
4 Темп выполнения «ручной» работы 0 или 1
5 Итого (степень загруженности): 1 – Низкая
2 – Средняя
3 – Высокая
4 – Очень высокая

Если каждую подсистему или задачу системы проанализировать согласно вышеприведенному алгоритму и заполнить для нее Таблицу 3, то можно оценить влияние человеческого фактора в рамках конкретной задачи (подсистемы) на достоверность вводимых данных (см. Таблица 2) и на показатели надежности системы в целом.

Используя данные, приведенные в Таблице 1, можно определить процент ошибок с учетом утомления человека в зависимости от времени работы.

Таким образом, приведенный выше методологический подход позволяет проводить оценку степени влияния человеческого фактора как для информационной системы в целом, так и для ее отдельных функций и подзадач используя данные, которые легко получить, не прибегая к методам статистического исследования.

Заключение

Общепризнано, что основные проблемы создания и внедрения информационных технологий в больших организационных системах сопряжены с влиянием человеческого фактора. [4] Более того, можно смело утверждать, что отсутствие оценки влияния этого показателя при проведении работ по анализу надежности, эффективности, целостности информационных систем, снижает точность получаемого результата.

Литература

  1. Дружинин Г.В. Человек в моделях технологий. Часть I: Свойства человека в технологических системах. – М.: МИИТ. 1996 – 124 с.
  2. Акимова Г.П., Соловьев А.В. Методология оценки надежности иерархических информационных систем. // Системный подход к управлению информацией. / Труды ИСА РАН. Т. 23. М.: КомКнига, 2006. С. 18 – 47.
  3. Цибулевский И.Е. Ошибочные реакции человека-оператора. – М.: Сов. Радио, 1979 – 208 с.
  4. Киреенко В.Е. Человеческий фактор корпоративных информационных систем (на примере Томского горисполкома). — Вестник Томского государственного университета №275, апрель 2002 г.
  5. Ветлугин К. Человеческий фактор. Computerworld №11, 2006

Министерство
сельского хозяйства Российской Федерации

Федеральное
государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего профессионального
образования

Пермская
государственная сельскохозяйственная
академия

имени
Д.Н. Прянишникова

Кафедра
менеджмента.

Реферат

По
дисциплине: Организационное поведение

На
тему: Человеческий фактор в организации:
сущность, типология, значимость для
бизнеса.

Выполнил:
студент факультета экономики, финансов
и коммерции направления «Менеджмент»
Никонова Елена Александровна
Руководитель:
ст.преподаватель

Овчинникова
И.А

Пермь
2012

Содержание

Введение 3

1.Сущность
человеческого фактора. 4

1.1.
Человеческий фактор как причина ошибочных
действий. 9

2.Типология
человеческого фактора в организационных
отношениях. 12

3.Человеческий
фактор и его роль для бизнеса. 26

3.1.
Активизация
человеческого фактора 28

3.2.Человеческий
фактор руководителя. 32

Заключение 36

Список
использованных источников 37

Введение

Основу
любой организации составляет человеческий
фактор, заключенный в знании субъектом
управления своего дела, в умении
организовать собственный труд и работу
коллектива. Центральной фигурой
организации выступает профессионал —
управляющий, способный видеть перспективы
развития дела, которым он занимается,
умеющий быстро оценивать реальную
ситуацию, находящий оптимальное решение
для достижения поставленной цели. В
этой связи менеджер должен обладать
определенными профессиональными и
личными качествами.

Основой
человеческого фактора является личность:
психологический облик человека, как
дееспособного члена общества, сознающего
свою роль в обществе.

Цель
реферата — выявить влияние человеческого
фактора на формирование и деятельность
организации.

Актуальность
темы реферата заключается в том, что
руководители процветающих фирм любят
повторять, что главный потенциал их
предприятий заключен в кадрах. Без
человека ни одно предприятие не может
быть организовано. Какие бы ни были
прекрасные идеи, новейшие технологии,
благоприятные внешние условия, без
хорошо подготовленного персонала
высокой эффективности работы добиться
невозможно. Вложения в человеческие
ресурсы и кадровую работу становятся
долгосрочным фактором конкурентоспособности
и выживания фирмы. Объектом исследования
является человек, как важнейший элемент
производственного процесса на предприятии.

1.Сущность
человеческого фактора.

1.1
Понятие
человеческого фактора.

Для
характеристики человеческого (личного)
фактора производства используются
такие понятия, как «рабочая сила»,
«трудовые ресурсы», «личность»,
«работник», «рабочий».

Рабочая
сила представляет собой совокупность
физических и умственных способностей
человека, которые он использует для
производства материальных благ и услуг.

По
отношению к непосредственному процессу
труда она выступает как потенциальная
величина, в то время как труд — это
функционирующая способность,
функционирующая рабочая сила.

Традиционно
в отечественной экономической науке
под рабочей силой подразумевают
способность к труду, под трудом —
целесообразную деятельность человека.

Рабочая
сила как товар, в отличие от других видов
товара, обладает качественной особенностью:
ей присуща значительная пластичность,
способность активно изменять свои
характеристики и тем самым активно
влиять на конъюнктуру спроса и предложения.
Естественно, каждый человек имеет свой,
присущий только ему диапазон товарных
характеристик, востребуемых рынком
труда. У одних он шире, у других — уже:
все зависит от наличных знаний, умений,
навыков, т.е. от того, что в широком смысле
называют опытом личности, а также от ее
способностей приобретать новый опыт —
как осознаваемых, так и потенциальных,
о которых иногда не подозревает и сама
личность.

Под
трудовыми ресурсами понимается все
социально активное население.

Цель
управления этим видом ресурсов —
социальная активизация населения в
решении бытовых, семейных, культурных,
экологических, экономических проблем.
В трудовой процесс вовлекается большая
часть человеческих ресурсов. Особое
внимание в сфере труда уделяется
подросткам, домохозяйкам, пенсионерам,
инвалидам, поощряются подработки,
совместительство и параллельные работы.

Они
включают часть населения в трудоспособном
возрасте, из которой исключаются инвалиды
1-й и 2-й группы и прибавляются фактически
работающие пенсионеры.

Из
приведенных определений видно, что это
нетождественные категории, но они тесно
связаны между собой. Труд не может быть
осуществлен без способности к труду, а
способность к труду реализуется только
в процессе труда. Трудовые ресурсы — это
совокупные способности к труду всего
общества, значительная часть которых
(способности домашних хозяек, студентов
и т.д.) не используется в общественном
производстве.

В
данной категории воплощается единство
людей в биологическом и социальном
смысле, их единство как личностного
фактора производства и субъектов
производственных отношений, единство
социально-экономической сущности и
конкретных, естественно-исторически
обусловленных количественных и
качественных характеристик.

В
то же время приведенные определения
рассматривают понятия «рабочая сила»
и «трудовые ресурсы» как пассивные
объекты внешнего управления.

Поскольку
«рабочая сила» и «трудовые
ресурсы» не что иное, как совокупность
физических и умственных способностей
людей, предназначенных для производства
материальных благ и услуг, они не могут
ставить собственных целей, иметь
потребности. преследовать определенные
интересы, проявлять творческую инициативу.

По
самой своей сущности они предназначались
для того, чтобы их в условиях плановой
системы хозяйствования государственные
органы формировали, распределяли,
перераспределяли, использовали для
создания материально-технической базы,
последовательного наращивания
экономического потенциала, увеличения
общественного продукта и национального
дохода.

В
конце 80-х годов, когда в экономике возник
и стал наглядно проявляться «дефицит»
трудовых ресурсов, трудящиеся стали
рассматриваться как фактор производства.
Термин «фактор» определяется в
словарях как причина, движущая сила
чего-либо, т.е. в противоположность
термину «ресурс» он подчеркивает
активную роль чего-либо, в данном случае
— человека.

Для
выражения нового взгляда на роль человека
в производстве в экономической литературе
с середины 80-х годов все чаще стали
использоваться термины «человеческий
фактор» и «трудовой потенциал».
При этом обычно предполагается, что
понятие человеческий (или иногда
личностный) фактор фиксирует внимание
на активной роли человека в экономике.
Это в наибольшей степени соответствует
новой социальной ситуации, характеризующейся
недостаточно эффективным использованием
живого труда. В понятие «человеческий
фактор» вкладывается более широкий
и глубинный смысл, чем в понятия «рабочая
сила» и «трудовые ресурсы». Многие
ученые отмечали, что человеческий
капитал является даже более ценным, чем
материальный, поэтому человеческие
ресурсы имеют особое значение для
развития общества в целом и каждой фирмы
в отдельности. При этом речь идет не о
«человеческом факторе», а именно
о «человеческих ресурсах». Понятие
«человеческий фактор» основано на
технократическом подходе к развитию
производства, при котором наемный
рабочий отчужден от себя в процессе
труда. Эта проблема, возникшая во второй
половине прошлого столетия, является
актуальной и в настоящее время. О растущей
неудовлетворенности наемного рабочего
своей трудовой жизнью свидетельствуют
такие факты, как текучесть кадров, рост
прогулов и опозданий на работу и т. д.,
что отрицательно сказывается на
производительности труда и его
качественных показателях и не способствует
творческому росту работника. Эти
последние категории рассматривают
людей как общее условие функционирования
и развития производства — только как
рабочих. Представление совокупности
людей как трудовых ресурсов означает
фактическое приравнивание их к
материально-вещественным факторам
производства, таким, как техника, сырье,
энергия и т.п. При таком подходе люди
рассматриваются не как сознательные
субъекты хозяйственной деятельности,
а как объекты управления. Ясно, что до
тех пор, пока в экономической науке на
место «работающего», «трудящегося»
или «индивида вообще» не будет
поставлен живой человек во всем
многообразии его жизненных потребностей,
нечего и думать о перестройке сложившейся
системы управления «человеческим
фактором».

Что
же такое человеческий фактор производства,
экономики, общества? Однозначного ответа
на этот вопрос нет. По мнению академика
Т. И. Заславской, человеческий фактор —
«это система взаимодействующих,
занимающих разное положение классов,
слоев и групп, деятельность и взаимодействие
которых обеспечивают прогрессивное
развитие общества».

Другими
словами, человеческий фактор раскрывает
человека во многих измерениях: как
трудящегося, как гражданина и семьянина,
как человека во всем многообразии его
чувств и помыслов.

Личный
фактор производства (в непосредственно-социальном
значении — личностный фактор) характеризует
все многообразие качеств субъекта
(работника), проявляющееся в процессе
его трудовой деятельности.

Другими
словами, личный фактор — это функционирующая
(реализуемая в действии) рабочая сила,
рассматриваемая в совокупности своих
качественных характеристик.

Личный
фактор производства и рабочая сила
соотносятся как целое и частное. Рабочая
сила, выражая лишь производственные
потенции работника, не может выступать
в качестве фактора производства. Им
является человек, обладающий способностью
к труду (рабочей силой), который
осуществляет процесс труда, т.е. включен
в процесс производства.

Человеческий
фактор надо рассматривать как проявление
всей совокупности личностных качеств
человека, которые влияют на его трудовую
активность. Данное понятие указывает
на решающую роль человека в процессе
производства.

Человеческий
фактор — это люди организаций и учреждений,
объединенные для совместной деятельности.
В структурном плане — это в первую очередь
личность, рабочая группа, трудовой
коллектив.

Человеческий
фактор — это не только коллективный
работник, но и коллективный субъект
общественной жизни, имеющий социальную,
демографическую, экономическую и
политическую структуру, взаимодействие
элементов которой обеспечивает развитие
общества.

Такой
взгляд согласуется с пониманием цели
общественного развития как создание
необходимых условий для социального
развития людей, а повышение эффективности
экономики — как средство достижения
этой цели.

Признание
человека полноправным и сознательным
участником общественного развития
наряду с жизненными потребностями
выдвигает на первый план также потребности
в творческой деятельности, информации,
участия в управлении и т.д.

Разное
содержание понятии «трудовые ресурсы»
и «человеческий фактор» требует и
разных подходов и способов их изучения.
Трудовые ресурсы региона, отрасли и
предприятия, как правило, описываются
показателями численности и территориальности,
демографической, отраслевой,
профессиональной и квалификационной
структур. Человеческий фактор производства
характеризуется кроме этих признаков
показателями отношения к труду,
инициативы, предприимчивости, интересов,
потребностей, ценностей, способов
поведения в различных ситуациях.

Представляя
значительный шаг вперед по сравнению
с трудовыми ресурсами, понятие
человеческого фактора содержит
определенную ограниченность: в его
рамках люди рассматриваются не как
главная ценность общества, а как фактор
внешних по отношению к ним процессов
развития. Понятно, что эта ограниченность
отражает достигнутую ступень развития
нашего общества.

Человеческий
фактор — экономико-политический термин,
предмет интересов современной общей
теории систем, психологии труда,
эргономики и социологии. Внимание к
человеческому фактору непосредственно
связано с необходимостью ускорения
социально-экономического развития,
которое невозможно обеспечить, используя
авторитарные, административно-бюрократические
методы управления.[6]

Человеческий
фактор — многозначный термин, описывающий
возможность принятия человеком ошибочных
или аналогичных решений в конкретных
ситуациях.

Конструкторы
различной техники, устройств и т. п.
стараются предусмотреть, не допустить
и уменьшить последствия такого поведения
человека. Термин используется в
психологии, инжиниринге, индустриальном
дизайне, статистике, эргономике и
антропометрии.

Выражение
человеческий фактор часто используется,
как объяснение причин катастроф и
аварий, повлёкших за собой убытки или
человеческие жертвы.

Любому
человеку свойственны ограничения
возможностей или ошибки. Не всегда
психологические и психофизиологические
характеристики человека соответствуют
уровню сложности решаемых задач или
проблем. Характеристики, возникающие
при взаимодействии человека и технических
систем, часто называют «человеческий
фактор». Ошибки, называемые проявлением
человеческого фактора, как правило,
непреднамеренны: человек выполняет
ошибочные действия, расценивая их как
верные или наиболее подходящие.

Причины,
способствующие ошибочным действиям
человека, можно объединить в несколько
групп:

  • недостатки
    информационного обеспечения, отсутствие
    учёта человеческого фактора;

  • ошибки,
    вызванные внешними факторами;

  • ошибки,
    вызванные физическим и психологическим
    состоянием и свойствами человека;

  • ограниченность
    ресурсов поддержки и исполнения
    принятого решения.

Отсутствие
полной уверенности в успешности
выполнения предстоящего действия,
сомнения в возможности достижения цели
деятельности порождают эмоциональную
напряженность, которая проявляется как
чрезмерное волнение, интенсивное
переживание человеком процесса
деятельности и ожидаемых результатов.
Эмоциональная напряженность ведет к
ухудшению организации деятельности,
перевозбуждению или общей заторможенности
и скованности в поведении, возрастании
вероятности ошибочных действий. Степень
эмоциональной напряженности зависит
от оценки человеком своей готовности
к действиям в данных обстоятельствах
и ответственности за их результаты.
Появлению напряженности способствуют
такие индивидуальные особенности
человека, как излишняя впечатлительность,
чрезмерная старательность, недостаточная
общая выносливость, импульсивность в
поведении.

Источником
ошибок может служить снижение внимания
в привычной и спокойной обстановке. В
такой ситуации человек расслабляется
и не ожидает возникновения какого-либо
осложнения. При монотонной работе иногда
появляются ошибки, которые практически
никогда не встречаются в напряженных
ситуациях.

Ошибки
в выполнении тех или иных действий могут
быть связаны с неудовлетворительным
психическим состоянием человека. При
этом у человека подавленное настроение,
повышенная раздражительность,
замедленность реакций, а иногда, наоборот,
излишнее волнение, суетливость, ненужная
говорливость. У человека рассеивается
внимание, возникают ошибки при выполнении
необходимых действий, в особенности
при неожиданных отказах оборудования
или внезапных изменениях ситуации.[7]

2.Типология человеческого фактора в организационных отношениях.

В
основе процесса взаимодействия личности
и организации находятся психологический
и экономический контракты, которые
определяют условия психологического
и экономического вовлечения сотрудника
в совместную деятельность. Они отражают
существенные ожидания личности
(интересная работа, достойная оплата,
хороший психологический климат, уважение
личности, удовлетворенность работой,
возможности использования своего
творческого потенциала) и соответствующие
ожидания организации (высокие результаты
деятельности сотрудника, преданность
организации, добросовестный труд,
организационная культура).

Психологический
контракт представляет собой определенный
обмен ценностями и отражает желание
человека работать в этой организации
и желание организации нанять его. Когда
человек нанимается на работу, такой
обмен только ожидается. В процессе
работы ожидания могут подтвердиться
или не подтвердиться. В связи с этим
менеджер должен постоянно следить за
тем, чтобы работник и организация
продолжали получать то, чего они ожидали
друг от друга, т. е. выполнения
психологического контракта. В случае
равноценного обмена в соответствии с
психологическим контрактом можно
говорить об идеальном положении: балансе
между затратами и вознаграждением. В
этом случае можно рассчитывать на то,
что работник будет хорошо относиться
к своей работе и будет доволен своими
отношениями с организацией. Если же
обмен совершен неравноценно, результаты
будут совершенно противоположными. У
людей, ожидания которых не оправдались,
может сформироваться отрицательное
отношение к работе, у них может пропасть
желание работать усердно, они перестанут
считать свою работу лучшей. При
сравнительном анализе ожиданий сотрудника
и ожиданий организации может получиться
так (как часто и бывает), что эти ожидания
окажутся несовместимыми. Сотрудники,
естественно, реагируют на такую
несовместимость множеством способов.
Например, некоторые могут пытаться
получить продвижение по службе в пределах
фирмы в надежде на то, что на более
высоких уровнях иерархии они смогут
удовлетворить свои разнообразные
потребности с помощью профессионального
роста и использования своих знаний и
мастерства. Однако если перспектива
продвижения по службе ограничена либо
невозможна в ближайшее время, то
существует вероятность того, что реакция
служащего будет достаточно негативна.
Такие отрицательные реакции проявляются
в увольнениях, участии в профсоюзных
забастовках, сокращении выпуска
продукции, а в чрезвычайных ситуациях
даже в саботаже или воровстве выпускаемой
продукции или оборудования.

Люди
по-разному приспосабливаются к жизненным
условиям. По способности адаптироваться
можно выделить три
типа людей. Представители
первого типа ориентируются на текущий
момент, легко приспосабливаются к
обстановке. Они могут принимать
эффективные решения «здесь и сейчас».
Вторые – привязаны к прошлому и способны
действовать в рамках жесткой структуры
с четкими разрешениями и запретами.
Действия этих людей рациональны в рамках
имеющейся структуры. Третий тип людей
смотрит в будущее, их поведение неадекватно
ситуации. Они плохо приспосабливаются
к иерархической структуре, но хорошо
генерируют полезные идеи. Знания о
возможностях и типах адаптации людей
к организационной среде позволяют
разумно строить с ними деловые отношения.
Подчиненные ожидают уважения по отношению
к себе, а также хотят ощущать значимость
выполняемой работы. Сама организация
требует, чтобы ее сотрудники во всем
полагались на организационные цели и
правила, следовали ее миссии, а также
исполняли поставленные перед ними
задачи.

В
бизнесе имеется три основных персоны,
от которых зависит его успех. Это
Созидатель, Управленец и Владелец
бизнеса.

Особенно
кадровый вопрос касается инновационных
проектов, где процент провалов самый
большой (да он и теоретически не может
даже приближаться к 100%), и для успеха
которых требуются кадры не только с
высокой квалификацией и значительным
практическим стажем, а и с большим
творческим потенциалом, даром предвидения.
Назовем их созидателями. Привлечение
самых лучших кадровых управленцев к
этой проблеме не может дать хороших
результатов.

К
таким инновационным проектам относятся
все проекты по созданию, расширению,
автоматизации и реорганизации бизнеса
(соответственно к таким проектам
относятся все проекты создания
корпоративных сайтов, порталов и систем).
И большинство таких проектов оканчивалось
крахом только из-за отсутствия таких
кадров (созидателей) или отсутствия у
этих кадров требуемых полномочий
(несоответствующие Владельцы и
Управленцы).

С
другой стороны, успешно созданные
проекты зачастую угасали, если созидатели
занимали руководящие посты созданного
бизнеса, здесь уже нужны профессиональные
управленцы, грамотные и педантичные
менеджеры.

Для
успешного создания бизнеса (проекта) и
успешного управления бизнесом (созданным
проектом) нужны совершенно разные кадры,
нужен другой опыт и знания, другие
творческие способности, другой интерес
к работе, другие стимулы.

По
жизни, как правило, человек либо
созидатель, либо управленец. Каждый
человек должен знать кто он, иначе у
него ничего не получается. Знать свое
место и в жизни, и в бизнесе.

Основная
задача владельца бизнеса это найти
специалистов и для создания и расширения
бизнеса, и для ведения бизнеса. Для этого
тоже требуются особые качества, первое
из которых – разбираться в людях. Он
может быть и не созидателем, и не
управленцем, но он обязан знать, кому
он может доверить проект по расширению
бизнеса, а кому ведение бизнеса. В
противном случае ему очень скоро будет
нечем владеть. Второе особое качество
– это мужество. Владелец должен иметь
очень большое мужество, что бы доверить
свой бизнес посторонним для него людям,
дать им возможность спокойно работать,
не гнетя их постоянной опекой, мелочным
контролем, навязыванием им своего
мнения.

Другая
сторона человеческого фактора – это
работа в команде. Будь то команда
созидателей, команда управленцев,
команда владельцев бизнеса. Основной
принцип работы в команде – это создать
такие условия, чтобы личные цели каждого
члена команды совпадали с целями бизнеса.

 В
инновационных проектах необходимо
учитывать не только человеческие
факторы, влияющие на ход и создание
проекта, но и человеческие факторы,
возникающие при работе человека с уже
созданным проектом. Это и «юсабилити»
корпоративных сайтов и порталов, и
факторы принятия и эффективного
использования человеком бизнес-процессов,
заложенных в корпоративных порталах и
системах, и принятие и эффективная
работа организационной структуры,
заложенной в корпоративную систему
(например, ряд организационных структур
не соответствует принципу единоначалия).

 Например,
какими бы то ни было распрекрасными
техническими характеристиками ни
обладал бы новый автомобиль, его
никто не приобретет, если он не удобен
в управлении.

 Поэтому,
при создании проекта на него нужно
смотреть не глазами владельца, управленца
или создателя, а глазами конечного
пользователя, который, в конечном итоге,
или принимает проект, или отвергает
его. А навязывание конечному пользователю
проекта, не соответствующего человеческим
факторам, приведет, в конечном итоге, в
малой эффективности созданного проекта,
или даже к его убыточности.[5]

Рекомендации
по выработке индивидуального подхода
к управлению можно строить на основе
различных типологий. Рассмотрим здесь
те типологии, которые признаны в
психологической науке и тщательно
проверены на больших выборках и
статистическом материале.

Психологические
рекомендации по выработке психологической
совместимости в команде можно строить
на основе различных типологий. В последнее
время предпринимаются попытки построения
систем рекомендаций даже на основе
астрологических и именных типологий,
особенностей внешности людей, их почерка
и биоритмов.

Не
отрицая этих попыток, остановимся на
тех типологиях, которые признаны в
психологической науке и тщательно
проверены на больших выборках и огромном
статистическом материале.

Различают
четыре типа темперамента — холерический,
флегматический, сангвинический и
меланхолический. Конечно, в реальности
присутствуют и смешанные темпераменты,
но все же доминирование какого-то одного
темпераментного свойства бывает очень
заметным.

Кроме
того, даже если в результате воспитания,
обучения и опыта человек научился
«маскировать» свой темперамент
посредством ролевого поведения и
самоконтроля, то в экстремальных и
стрессовых ситуациях его темпераментные
качества становятся доминирующими:
холерик начинает суетиться, а флегматик
впадает в ступор.

Темперамент
проявляется в таких характеристиках
деятельности, поведения и общения
человека, как скорость, выносливость
и степень открытости. При этом
темпераментные свойства являются
наследственно заданными и мало меняются
на протяжении всей жизни человека.

Например,
если в детстве ребенок был активным,
подвижным и общительным, то в юности, в
зрелые годы и в старости он все равно
по сравнению с другими людьми будет
активным, подвижным и общительным.
Разумеется, эта активность во второй
половине жизни снизится и человек станет
более спокойным и менее общительным,
но все равно холерик не может полностью
«превратиться» в медлительного и
замкнутого флегматика.

Холерик
обладает очень высокой работоспособностью,
выносливостью, активностью и инициативой.
Хорошо работает в условиях изменений.
Очень часто холерик стремится к
формальному или неформальному лидерству,
самостоятельности, ответственности.
Он отличается также высокой скоростью
мышления и переживаний, повышенной
возбудимостью и эмоциональностью,
способен на неожиданную смену настроений
в течение дня.

Холерики
любят трудности и умеют их преодолевать,
можно сказать, что препятствия и проблемы
повышают их жизненную энергию и стремление
к самоутверждению. В некоторых случаях
эти сотрудники неосознанно сами
«организуют себе проблемы», чтобы «жизнь
и работа не казались излишне скучными
и монотонными».

Работник,
обладающий холерическим темпераментом,
может быть вспыльчивым и раздражительным,
нередко имеет сниженный самоконтроль
и направлен на «сбрасывание» своих
эмоций на других людей.

Управление
подчиненным-холериком:

  • давать
    поручения, связанные с ответственностью
    и самостоятельностью, применять
    умеренный контроль;

  • поручать
    задачи, требующие высокой творческой
    активности и креативности, если
    подчиненный-холерик является
    профессионалом в определенной области;

  • учитывая
    тот факт, что подчиненный стремится
    сделать карьеру и чувствовать себя
    значимым, создавать перспективу
    повышения; использовать на прорывах,
    инновациях;

  • посылать
    в нужные командировки по завязыванию
    связей и контактов с клиентами и
    партнерами;

  • организовывать
    общение в нейтрально-партнерском стиле,
    поскольку подчиненный-холерик плохо
    переносит власть и давление;

  • холерик
    психологически совместим с сангвиником.
    Не рекомендуется создавать тандемы
    «холерик — флегматик» и «холерик —
    меланхолик». В первом случае холерик
    будет раздражаться на медлительного
    флегматика, а флегматик — испытывать
    неуверенность в себе. Во втором —
    меланхолик будет переживать и обижаться
    на вспыльчивость холерика;

  • учитывать,
    что холерик восстанавливается и отдыхает
    в туристических поездках и общении с
    большим количеством различных людей
    (знакомых и незнакомых).

Если
холерик — высший руководитель, то он
часто реализует в управлении сильный
и авторитарный стиль, требует от
подчиненных высокой работоспособности
и трудоголизма, ждет от них быстрых
решений, не любит, когда ему сопротивляются,
не любит спорщиков и критиков, может
позволить себе резкую критику в адрес
своих сотрудников.

Флегматик
— спокойный, медлительный, вдумчивый
и основательный работник. Проявляет
надежность в отношениях и стабильность.
Нуждается в длительной адаптации, новую
информацию воспринимает с трудом,
запоминает долго, но глубоко и основательно.
При изменении условий работы может
временно снизить производительность.
Склонен к уединению, замкнутости, не
любит конфликтов. Имеет невысокую
инициативность. Может проявлять
склонность к повторению ошибок. Хорошо
работает в условиях однообразия и
монотонии. Не рвется в лидеры, хорошо
психологически совместим с сангвиниками,
меланхоликами и флегматиками. Отличается
терпеливостью, но склонен накапливать
неудовлетворенность и редко, но очень
сильно проявлять «взрыв негодования».

Управление
подчиненным-флегматиком:

  • рекомендуется
    использовать его на участках работы,
    требующих хорошей концентрации внимания,
    а также там, где нужно работать в условиях
    однообразия и монотонии (составление
    отчетов, обобщение большого массива
    фактических данных);

  • поскольку
    в стрессовых ситуациях флегматик
    сохраняет спокойствие и самообладание,
    можно использовать его при урегулировании
    конфликтов в команде;

  • при
    формулировании задания давать время
    для запоминания, предлагать записать
    необходимые условия задачи; обязательно
    контролировать выполнение задания,
    стимулировать и «подгонять», держать
    активный контакт и заинтересовывать;
    активизировать инициативу, например,
    на совещаниях спрашивать его мнение и
    его оценку;

  • не
    использовать на участках работы, где
    требуется высокая скорость принятия
    решения и общительность;

  • учитывать,
    что флегматик хорошо отдыхает и
    восстанавливает работоспособность в
    условиях уединения.

Если
флегматический темперамент имеет
высший руководитель, то он ждет от
подчиненных активности, инициативы и
самостоятельности. Он нуждается также
в постоянной обратной связи: докладах
и записках о том, как идут дела, что
удалось сделать, а что — не удалось и
т. п. В общении с таким руководителем
нужно немного «замедляться» и уметь
держать паузу в те моменты, когда
руководитель думает и принимает решение.
Руководитель, имеющий флегматический
темперамент, является упрямым человеком,
поэтому, если он принял отрицательное
решение, взять «тайм-аут» и только потом
предпринимать меры по изменению решения.

Сангвиник
— активный, энергичный, имеет высокую
работоспособность и развитый самоконтроль.
Общительный, жизнерадостный человек.
Ориентирован на карьеру и хороший
заработок. Хорошо переносит перегрузки
и эмоционально устойчив к неприятностям
и тяжелым событиям. Эмоционально мало
чувствительный, как говорят, «толстокожий».
Психологически совместим с холериком,
сангвиником, меланхоликом.

Управление
подчиненным-сангвиником:

  • использовать
    хорошие организационные способности
    такого подчиненного по созданию
    эффективной команды;

  • создавать
    перспективы карьеры и заработка, в
    противном случае он может уволиться и
    перейти к конкуренту;

  • увлекать
    новой задачей, стимулировать,
    контролировать выполнение задания;
    загружать делами; поддерживать
    формально-деловые отношения.

Высший
руководитель, имеющий сангвинический
темперамент, ждет от своих подчиненных
высокого профессионализма, самоотдачи
в работе и подчеркнутой деловитости в
общении.

Меланхолик
отличается эмоциональной чувствительностью,
долго переживает ошибки и неудачи,
проявляет повышенную обидчивость.
Отличается высокой тревожностью,
рисковать не любит. Может расстраиваться
при неудачах, женщины-меланхолики часто
плачут. Тяжело переживают несправедливость
и конфликты. Склонны к самообвинению и
самокопанию. Обладают интуицией. Ценят
позитивную атмосферу в компании, по
причине хороших отношений на работе
переходить в другую организацию не
будут даже тогда, когда там предложат
более высокую заработную плату.
Психологически совместимы с сангвиниками
и флегматиками.

Управление
подчиненным-меланхоликом:

  • такой
    подчиненный нуждается в эмоциональной
    поддержке и позитивной оценке в случае
    достижений;

  • нежелательно
    критиковать в присутствии других людей,
    лучше — наедине;

  • не
    рекомендуется назначать на управленческие
    должности; поддерживать позитивную
    атмосферу в компании и подразделениях;

  • не
    рекомендуется использовать на участках
    работы, связанных с риском и стрессом;

  • можно
    найти конструктивное применение
    интуиции подчиненного-меланхолика,
    если приглашать его на переговоры в
    качестве наблюдателя, с тем чтобы потом
    получить от него точную психологическую
    характеристику оппонентов;

  • можно
    применять способности меланхолика в
    реализации поддержки и сочувствия тем
    сотрудникам, которые переживают личное
    горе или беду.

Чаще
всего меланхолик работает в позиции
подчиненного, в неформальной структуре
играет роль ведомого. Довольно редко
люди с этим темпераментом становятся
руководителями. Но если все же это
произошло, руководитель-меланхолик
нуждается в постоянной эмоциональной
поддержке друзей и близких людей. Кроме
того, ему рекомендуется регулярно
отдыхать, поддерживать хорошую
психологическую и физическую форму,
внимательно относиться к своему рациону.

Если
за основу типологии подчиненных мы
возьмем стилевые особенности их
мыслительной деятельности, то можно
выделить пять психологических типов:
аналитики, прагматики, реалисты,
идеалисты и критики.

Работники,
характеризующиеся аналитическим
мышлением, любят оперировать цифровыми
данными и количественными характеристиками,
в своей работе опираются на директивные
документы, инструкции и юридические
нормы. Работают тщательно, ответственно,
продумывают детали, педантичны.
Ориентированы на высокую успешность и
не любят ошибаться. Стремятся к высокому
профессионализму и не терпят
недобросовестности в работе. Часто
проявляют перфекционизм. Перед решением
задачи осуществляют тщательное
планирование. Любят порядок, регулярность,
системность, четкость. Эффективно
работают в стабильных условиях при
наличии достаточного времени. Они
консервативны, устойчивы, стабильны.
Проявляют серьезность в обучении,
уважают авторитеты.

Во
внешности и поведении — солидны, любят
добротную и дорогую одежду, ведут себя
с достоинством. Общаются сдержанно, без
лишних эмоций. Их устная речь похожа на
письменную, с правильными оборотами и
законченными предложениями. Стремятся
повлиять на собеседника прежде всего
логикой и аргументами. Конфликтовать
не любят, но если попадают в конфликтную
ситуацию, могут проявить упорство и до
конца отстаивать свою позицию.
Психологически совместимы с аналитиками,
реалистами и идеалистами.

Чтобы
правильно решать задачу использования
в управлении сильных сторон каждого
сотрудника, разберем, в каких ситуациях
каждый психологический тип эффективен,
а в каких его эффективность существенно
снижается.

Аналитики
успешны:

1)при
работе над важным проектом, требующим
высокой компетентности и профессионализма;

2)
в процессе принятия стратегически
важного решения;

3)
при сравнении различных подходов и
выработке наиболее эффективного подхода
к решению проблемы;

4)при
составлении справочников, таблиц и
классификаций;

5)при
единоличном выполнении задания, не
требующего организации команды и
интенсивного общения с сотрудниками.

Эффективность
аналитиков снижается:

  1. в
    условиях лимита времени и неопределенности;

  2. в
    условиях постоянных изменений;

  3. при
    наличии конфликта и напряжения.

Прагматики
стремятся прежде всего к получению
конкретных результатов. Не терпят «общих
разговоров». Ориентированы на инновации,
любят все новое, избегают однообразия
и монотонии. Вокруг них — всегда люди,
они всех активизируют, будоражат,
заряжают новыми идеями. Могут одновременно
выполнять несколько дел. Легко переносят
ошибки, при неудачах быстро переключаются
на другое направление деятельности.

Редко
планируют работу заранее, предпочитая
сразу же включиться в дело и осуществлять
планирующие действия по ходу работы.
Живые, подвижные и общительные. Нередко
обладают эмоциональным обаянием.

Не
любят подчиняться нормам и авторитетам.
Часто бывают независимыми предпринимателями.
Легко чувствуют себя в конфликте и
противоборстве, потому борьба их
«заряжает» энергией. В условиях
противоборства и конфронтации часто
выигрывают. Психологически совместимы
с реалистами, прагматиками и критиками.

Прагматики
успешны:

  1. в
    условиях развития, при начинании нового
    дела или нового направления в работе;

  2. в
    процессе принятия решения со многими
    неизвестными и с опорой на интуицию;
    при ограничениях во времени;

  3. при
    необходимости быстро организовать
    команду единомышленников.

Эффективность
прагматиков снижается:

1.в
условиях однообразия и монотонии;

2.
в условиях затягивания времени, когда
возникает отсрочка в достижении цели;

3.
при общении с медлительными и нерешительными
партнерами;

4.при
жестком, авторитарном управлении,
давлении и излишне частом и детальном
контроле.

Реалисты
похожи на прагматиков: такие же живые
и общительные. Но если прагматики
ориентированы на самостоятельное
достижение результата и доверяют только
своему личному опыту, то реалисты
направлены на создание команды, которую
они могут направить на решение задачи.
Опираются на практику, ценят факты,
полученные другими. Реалисты не всегда
стремятся сами иметь знания в различных
областях, они подбирают команду из
хороших специалистов и доверяют им.

Существует
мнение, что эффективный руководитель
получается из тех работников, которые
обладают реалистическим мышлением. Они
любят управлять ситуацией и людьми, и
на работе, и при неформальной встрече.
Они всегда стремятся оказывать влияние,
рекомендовать, советовать.

Общаются
в простой, деловой манере. Любят
рассказывать анекдоты, шутить. Чужды
сантиментов, увлекаются работой и
карьерой. Из своих близких, как правило,
стремятся тоже сделать работающую
команду: жена — секретарь, дети —
помощники в деле и бизнесе. Психологически
совместимы со всеми: реалистами,
аналитиками, прагматиками, идеалистами
и критиками.

Реалисты
успешны:

1.в
управлении;

2.при
взаимодействии с внешними организациями,
партнерами и клиентами;

3.в
переговорах.

Эффективность
реалистов снижается:

1.в
ситуациях деликатного и доверительного
характера;

2.в
ситуации, в которой нужно переждать и
сделать перерыв;

3.в
случае, если они имеют в своем распоряжении
непроверенные или искаженные факты.

Идеалисты
любят рассуждать о морально-этических
и нравственных ценностях, увлекаются
философией и эзотерическими учениями.
Стремятся помочь людям, к ним часто
обращаются за помощью. Характеризуются
гуманными установками. Заботятся об
атмосфере в коллективе, миролюбивы, их
любят и уважают. Идеалисты — прекрасные
слушатели, прощающие ошибки и погрешности.
Влияют на других через позитивные
средства: хвалят, восхищаются, поощряют,
выделяют позитивы.

Напряжение
их внутренней жизни часто связано с
тем, что они хотят, чтобы «всем было
хорошо», но понимают реальную недостижимость
своего идеала. Психологически совместимы
с идеалистами и реалистами.

Идеалисты
успешны:

1.при
улаживании конфликтов;

2.в
переговорах, когда необходимо вызвать
доверие у партнеров;

3.в
роли неформальных лидеров в коллективе;

4.при
разработке системы мотивации и поощрений.

Эффективность
идеалистов снижается:

1.в
условиях борьбы и противостояния;

2.в
условиях необходимости критики коллеги;

3.когда
нужно выявить конфликт с целью его
анализа и проработки.

Критически
настроенные сотрудники, обладающие
профессиональной компетентностью,
способны вовремя выявить важные ошибки
в процессе принятия решения. Несмотря
на то, что критики не очень удобны в
общении и часто проявляют язвительность
и ироничность, именно они могут вовремя
предсказать возможные риски.

На
семинарах участники обычно спрашивают,
какова «санитарная норма» наличия
критиков в работающей команде с учетом
ее численности. К сожалению, пока нет
развернутых исследований, чтобы точно
ответить на этот вопрос. Однако желательно,
чтобы в каждом коллективе и каждом
подразделении работал хотя бы один
грамотный и профессиональный критик,
и не только в периоды становления новой
компании или на «прорывах», но и на
постоянной основе. Психологически
совместимы с реалистами и прагматиками.

Критики
успешны:

1.в
ходе построения прогноза возможных
ошибок и кризисов компании;

2.при
ограничении и корректировке
руководителя-диктатора, не признающего
инакомыслия в своем подразделении.

Эффективность
критиков снижается:

1.если
коллектив «лихорадит» по причине часто
повторяющегося конфликта;

2.в
условиях, когда необходимо стабилизировать
разрушающуюся команду.[2]

В современных условиях категория «человеческий фактор» главным образом используется в двух значениях: во-первых, для характеристики взаимодействия сложной системы «человек-техника» как причина (детерминант) какого-либо явления, чаще отрицательного (дорожно-транспортного происшествие, авария самолета и др.), и, во-вторых, как интегральная совокупность и показатель качественных характеристик человеческой составляющей боевого потенциала воинских формирований .

Термин используется в психологии, инжиниринге, индустриальном дизайне, статистике, эргономике и антропометрии и военном деле.

Человеческий фактор как причина ошибочных действий

Человеческий фактор — многозначный термин, описывающий возможность принятия человеком ошибочных или алогичных решений в конкретных ситуациях.

Конструкторы различной техники, устройств и т. п. стараются предусмотреть, не допустить и уменьшить последствия такого поведения человека. Выражение человеческий фактор часто используется, как объяснение причин катастроф и аварий, повлёкших за собой убытки или человеческие жертвы.

Любому человеку свойственны ограничения возможностей или ошибки. Не всегда психологические и психофизиологические характеристики человека соответствуют уровню сложности решаемых задач или проблем. Характеристики, возникающие при взаимодействии человека и технических систем, часто называют «человеческий фактор». Ошибки, называемые проявлением человеческого фактора, как правило, непреднамеренны: человек выполняет ошибочные действия, расценивая их как верные или наиболее подходящие.

Причины, способствующие ошибочным действиям человека, можно объединить в несколько групп:

  • недостатки информационного обеспечения, отсутствие учёта человеческого фактора;
  • ошибки, вызванные внешними факторами;
  • ошибки, вызванные физическим и психологическим состоянием и свойствами человека;
  • ограниченность ресурсов поддержки и исполнения принятого решения.

Отсутствие полной уверенности в успешности выполнения предстоящего действия, сомнения в возможности достижения цели деятельности порождают эмоциональную напряженность, которая проявляется как чрезмерное волнение, интенсивное переживание человеком процесса деятельности и ожидаемых результатов. Эмоциональная напряженность ведет к ухудшению организации деятельности, перевозбуждению или общей заторможенности и скованности в поведении, возрастании вероятности ошибочных действий. Степень эмоциональной напряженности зависит от оценки человеком своей готовности к действиям в данных обстоятельствах и ответственности за их результаты. Появлению напряженности способствуют такие индивидуальные особенности человека, как излишняя впечатлительность, чрезмерная старательность, недостаточная общая выносливость, импульсивность в поведении.

Источником ошибок может служить снижение внимания в привычной и спокойной обстановке. В такой ситуации человек расслабляется и не ожидает возникновения какого-либо осложнения. При монотонной работе иногда появляются ошибки, которые практически никогда не встречаются в напряженных ситуациях.

Ошибки в выполнении тех или иных действий могут быть связаны с неудовлетворительным психическим состоянием человека. При этом у человека подавленное настроение, повышенная раздражительность, замедленность реакций, а иногда, наоборот, излишние волнение, суетливость, ненужная говорливость. У человека рассеивается внимание, возникают ошибки при выполнении необходимых действий, в особенности при неожиданных отказах оборудования или внезапных изменениях ситуации.

Причинами, способствующими появлению такого состояния, могут быть переживание какого-либо неприятного события, утомление, начинающееся заболевание, а также неуверенность в своих силах или недостаточная подготовленность к данному сложному или новому виду деятельности.

Причиной появления ошибок человека могут быть отсутствие или недостаточность информационной поддержки (специальные обработчики таких ситуаций в программном обеспечении, наглядные материалы и инструкции); особенно сильно эта проблема проявляется в экстремальных ситуациях и в условиях дефицита времени на принятие решения.

Человеческий фактор как совокупность качественных характеристик личного состава

В научных исследованиях сущности и содержания человеческого фактора в военном деле существует несколько подходов.

Так В. П. Каширин характеризует человеческий фактор как реально действующую совокупность духовных и физических сил подразделений, частей и отдельных военнослужащих. Он утверждает, что ведущую роль в человеческом факторе играет духовная сторона — то, что принято называть моральным духом войск, сил флота, личного состава подразделения, части.

Моральный дух — это духовная готовность и способность личного состава переносить испытания войны, тяготы, лишения и трудности воинской службы и добиться победы над врагом, успешно выполнять поставленные военно-служебные задачи.

По определению В. П. Каширина, моральный дух войск (сил флота) имеет две взаимосвязанные стороны: статистическую и динамическую.

Статистическую сторону он называет морально-психологическим потенциалом подразделения, части, как совокупность духовных возможностей личного состава, степень его политической, нравственной, правовой и др. сознательности, компетентности, военно-профессиональной подготовленности, которые могут быть превращены в фактор достижения победы в бою, войне, выполнения стоящих перед воинским формированием военно-служебных и других задач.

Динамическую сторону В. П. Каширин называет морально-психологическим состоянием личного состава подразделения, части, как та или иная степень реализации и проявления морально-психологического потенциала военнослужащих при решении конкретных боевых и других военно-служебных задач.

Такие же взгляды на сущность и содержание человеческого фактора, морального духа и морально-психологического состояния высказывались П.А. Корчемным, В. И. Алещенко [с. 4, 5] и др.

По утверждениям А. А. Ильюка, человеческий фактор воинских формирований — это сформированное объективной действительностью интегральное единство рациональных (мотивационно-волевых) и чувственных (эмоциональных) качеств личного состава, которые побуждают военнослужащих к исполнению воинского долга, влияют на их состояние и поведение, определяют готовность личного состава к выполнению служебно-боевых задач и применение в элементах боевого порядка [с. 21].

На методологической основе философских положений о рациональном и чувственном уровнях психики человека, рациональной, чувственной и эйдетической формах существования сознания А. А. Ильюк определяет две составляющие человеческого фактора воинских формирований — моральный дух и морально-психологическое состояние личного состава.

Моральный дух личного состава — это устойчивая совокупность идейных убеждений, политической сознательности, социальной защищенности и профессионализма военнослужащих, уровня сплоченности воинских коллективов и административной деятельности руководящего состава, которые системно и взаимозависимо формируют внутреннюю готовность личного состава к исполнению воинского долга, создают оптимальные условия для выполнения поставленных служебно-боевых задач и побуждают к действиям. Составляющими морального духа есть: идейный, экономический, политический, социально-психологический и административный [с. 41-43].

Морально-психологическое состояние личного состава — это совокупность душевных переживаний, которые генерируются на чувственном уровне психики человека при взаимодействии с объективной действительностью и осознании личностных качеств и через систему психологической защиты активно влияют на психическое состояние военнослужащих и проявляются в моральной деятельности. Составляющими морально-психологического состояния есть: демографический, личностный, служебный, моральный, природно-климатический [с. 132 – 134] .

Методологической основой для определения составляющих морального духа и морально-психологического состояния взяты философские положения о формах общественного сознания, особенности рационального и чувственного уровней психики человека [с. 21]

Моральный дух характеризует мотивационно-волевые: фундаментальные, стойкие, долговременные качества личного состава , а морально-психологическое состояние – эмоциональные: изменчивые, не долговременные, ситуативные [с. 130]

Такие же взгляды на сущность и содержание человеческого фактора, морального духа и морально-психологического состояния имеют Ю. В. Турченко, А. В. Сирый и др.

Оценка человеческого фактора воинских формирований (частей, подразделений)

Зависимо от полученных показателей (за 100 бальною шкалою оценки) уровень человеческого фактора воинских формирований (частей и подразделений) (УЧФ) классифицируются как «высокий», «средний», «низкий», «угрожающий», а именно:

  • «высокий», если УЧФ [100…67,1];
  • «средний», если УЧФ [67…50,1];
  • «низкий», если УЧФ [50…33,1];
  • «угрожающий», если УЧФ [33…0] [с. 35].

Интерпретация результатов оценки человеческого фактора воинских формирований (частей, подразделений):

  • «высокий» УЧФ – за уровнем морального духа и морально-психологического состояния личный состав к выполнению служебно-боевых задач готовый полностью, целесообразно применять на главных направлениях действий и в определяющих элементах боевого порядка;
  • «средний»” УЧФ – за уровнем морального духа и морально-психологического состояния личный состав к выполнению служебно-боевых задач готовый ограниченно, целесообразно применять на второстепенных направлениях действий и в соответствующих элементах боевого порядка;
  • «низкий»” УЧФ – за уровнем морального духа и морально-психологического состояния личный состав к выполнению служебно-боевых задач не готовый, целесообразно применять на вспомогательных направлениях действий и в соответствующих элементах боевого порядка;
  • «угрожающий» УЧФ – за уровнем морального духа и морально-психологического состояния личный состав деморализованный, привлекать к выполнению служебно-боевых задач не рекомендуется [с. 35, 36] .

Человеческий фактор в авиации

В авиации «человеческий фактор» рассматривается как важнейшее условие, влияющее на уровень и определяющее состояние безопасности полетов любого рода летательных аппаратов. Человек представляет собой наиболее гибкий, способный к адаптации и важный элемент авиационной системы, однако и наиболее уязвимый с точки зрения возможности отрицательного влияния на его деятельность.

Согласно данным Международной организации гражданской авиации (ИКАО), в течение многих лет каждые три из четырех авиационных происшествий происходили по причине человеческого фактора.

Принятые и принимаемые ИКАО меры способствовали сокращению общего числа авиационных происшествий, но их причинность остается прежней – не менее 80% всех авиационных инцидентов, аварий и катастроф происходит из-за ошибочных и неправильных действий авиационного персонала, как в воздухе, так и на земле. Начиная с 1984г., когда ИКАО выпустило первое издание «Руководства по предотвращению авиационных происшествий», «человеческий фактор» рассматривается как приоритетный в сфере обеспечения безопасности полетов. При этом особое внимание уделяется правильному восприятию ошибки, как неизбежному условию в деятельности человека. За прошедшие тридцать лет «учение о человеческом факторе» дополнилось многочисленными деталями, методиками. Неизменным осталось одно – отсутствие четкого и единого толкования феномена «человеческого фактора» в авиации, доступного к восприятию и принимаемого в авиационной среде, особенно среди пилотов.

Примеры катастроф по причине «Человеческий фактор»:

  • Катастрофа рейса AF447, самолет A330 (2009 г.)
  • Авиакатастрофы — Человеческий фактор

Assessment |
Biopsychology |
Comparative |
Cognitive |
Developmental |
Language |
Individual differences |
Personality |
Philosophy |
Social |
Methods |
Statistics |
Clinical |
Educational |
Industrial |
Professional items |
World psychology |


Statistics:
Scientific method ·
Research methods ·
Experimental design ·
Undergraduate statistics courses ·
Statistical tests ·
Game theory ·
Decision theory


Technique for Human Error Rate Prediction (THERP) is a technique used in the field of Human reliability Assessment (HRA), for the purposes of evaluating the probability of a human error occurring throughout the completion of a specific task. From such analyses measures can then be taken to reduce the likelihood of errors occurring within a system and therefore lead to an improvement in the overall levels of safety. There exist three primary reasons for conducting an HRA; error identification, error quantification and error reduction. As there exist a number of techniques used for such purposes, they can be split into one of two classifications; first generation techniques and second generation techniques. First generation techniques work on the basis of the simple dichotomy of ‘fits/doesn’t fit’ in the matching of the error situation in context with related error identification and quantification and second generation techniques are more theory based in their assessment and quantification of errors. ‘HRA techniques have been utilised in a range of industries including healthcare, engineering, nuclear, transportation and business sector; each technique has varying uses within different disciplines.

THERP models Human Error Probabilities (HEPs) using a fault-tree approach ,in a similar way to an engineering risk assessment, but also accounts for performance shaping factors (PSFs) that may influence these probabilities. The probabilities for the human reliability analysis event tree (HRAET), which is the primary tool for assessment, are nominally calculated from the database developed by the authors Swain and Guttman; local data e.g. from simulators or accident reports may however be used instead. The resultant tree portrays a step by step account of the stages involved in a task, in a logical order. The technique is known as a total methodology [1] as it simultaneously manages a number of different activities including task analysis, error identification, representation in form of HRAET and HEP quantification.

Background

The Technique for Human Error Rate Prediction (THERP) is a first generation methodology which means that its procedures follow the way conventional reliability analysis models a machine. [7] The technique was developed in the Sandia Laboratories for the US Nuclear Regulatory Commission [2]. Its primary author is Swain, who developed the THERP methodology gradually over a lengthy period of time. [1]. THERP relies on a large human reliability database containing HEPs which is based upon both plant data and expert judgements. The technique was the first approach in HRA to come into broad use and is still widely used in a range of applications even beyond its original nuclear setting.

THERP Methodology

The methodology for the THERP technique is broken down into 5 main stages:

1. Define the system failures of interest
These failures include functions of the system in which human error has a greater likelihood of influencing the probability of a fault, and those which are of interest to the risk assessor; operations in which there may be no interest include those which are not operationally critical or those for which there already exist safety counter measures.

2. List and analyse the related human operations, and identify human errors that can occur and relevant human error recovery modes
This stage of the process necessitates a comprehensive task and human error analysis. The task analysis lists and sequences the discrete elements and information required by task operators. For each step of the task, possible occurring errors which may transpire are considered by the analyst and precisely defined. The possible errors are then considered by the analyst, for each task step. Such errors can be broken down into the following categories:

  • Errors of Omission – leaving out a step of the task or the whole task itself
  • Error of Commission – this involves several different types of error which come under this same category:
* Errors of Selection – error in use of controls or in issuing of commands
* Errors of Sequence – required action is carried out in the wrong order
* Errors of Timing – task is executed before or after when required
* Errors of Quantity – inadequate amount or in excess

The opportunity for error recovery must also be considered as this, if achieved, has the potential to drastically reduce error probability for a task.

The tasks and associated outcomes are input to an HRAET in order to provide a graphical representation of a task’s procedure. The trees’ compatibility with conventional event-tree methodology i.e. including binary decision points at the end of each node, allows it to be evaluated mathematically.
An event tree visually displays all events which occur within a system. It starts off with what is known as an initiating event and then branches are developed as various consequences of the starting event are added. These are represented in a number of different paths each of which is associated with a probability of occurrence. As was previously mentioned, the tree works on a binary logic so that each event either has success or failure. With the addition of the probabilities for the individual events along each path i.e. branches, the likelihood of the various outcomes can be found. Provided below is an example of an event tree representing a system fire:

File:Fire Event Tree.jpg

Therefore, under the condition that all of a task’s sub-tasks are fully represented within a HRAET, and the failure probability for each sub-task is known, this makes it possible to calculate the final reliability for the task.

3. Estimate the relevant error probabilities
HEPs for each sub-task are entered into the tree; it is necessary for all failure branches to have a probability otherwise the system will fail to provide a final answer. HRAETs provide the function of breaking down the primary operator tasks into finer steps which are represented in the form of successes and failures. This tree indicates the order in which the events occur and also considers likely failures that may occur at each of the represented branches. The degree to which each high level task is broken down into lower level tasks is dependent on the availability of HEPs for the successive individual branches. The HEPs may be derived from a range of sources such as: the THERP database; simulation data; historical accident data; expert judgement. PSFs should be incorporated into these HEP calculations; the primary source of guidance for this is the THERP handbook. However the analyst must use their own discretion when deciding the extent to which each of the factors applies to the task

4. Estimate the effects of human error on the system failure events
With the completion of the HRA the human contribution to failure can then be assessed in comparison with the results of the overall reliability analysis. This can be completed by inserting the HEPs into the full system’s fault event tree which allows human factors to be considered within the context of the full system.

5. Recommend changes to the system and recalculate the system failure probabilities
Once the human factor contribution is known, sensitivity analysis can be used to identify how certain risks may be improved in the reduction of HEPs. Error recovery paths may be incorporated into the event tree as this will aid the assessor when considering the possible approaches by which the identified errors can be reduced.

Worked Example

Context

The following example illustrates how the THERP methodology can be used in practise in the calculation of Human Error Probabilities (HEPs). It is used to determine the HEP for establishing air based ventilation using emergency purge ventilation equipment on In-Tank Precipitation (ITP) processing tanks 48 and 49 after failure of the nitrogen purge system following a seismic event

Assumptions

In order for the final HEP calculation to be valid, the following assumptions require to be fulfilled:

  1. There exists a seismic event initiator which leads to the establishment of air based ventilation on the ITP processing tanks 48 and 49
  2. It is assumed that both on and offsite power is unavailable within the context and therefore control actions which are performed by the operator are done so locally, on the tank top
  3. The time available for operations personnel to establish air based ventilation by use of the emergency purge ventilation, following the occurrence of the seismic event, is a duration of 3 days
  4. There is a necessity for an ITP Equipment Status Monitoring procedure to be developed to allow for a consistent method to be adopted for the purposes of evaluating the ITP equipment and component status and selected process parameters for the period of an accident condition
  5. Assumed response times exist for initial diagnosis of the event and for the placement of emergency purge ventilation equipment on the tank top. The former is 10 hours while the latter is 4 hours.
  6. The In-Tank precipitation Process has associated Operational Safety Requirements (OSR) which will identify the precise conditions under which the emergency purge ventilation equipment should be hooked up to the riser
  7. The “Tank 48 System” Standard Operating Procedure has certain conditions and actions which must be included within for correct completion to be performed (see file for more details)
  8. A vital component of the emergency purge ventilation equipment unit is a flow indicator; this is required in the event of the emergency purge ventilation equipment being hooked up incorrectly as it would allow for a recovery action
  9. The personnel available to perform the necessary tasks all possess the required skills
  10. Throughout the installation of the emergency purge ventilation equipment, carried out by maintenance personnel, a tank operator must be present to monitor this process.

Method

An initial task analysis was carried out on the off normal procedure and standard operating procedure. This allowed for the operator to align and then initiate the emergency purge ventilation equipment given the loss of the ventilation system.
Thereafter, each individual task was analysed from which it was then possible to assign error probabilities and error factors to events which represented operator responses.

  • A number of the HEPs were adjusted to take account of various Performance Shaping Factors (PSFs) which had been identified
  • Upon assessment of characteristics of the task and behaviour of the crew, recovery probabilities were deciphered. Such probabilities are influenced by such factors as task familiarity, alarms and independent checking
  • Once error probabilities were decided upon for the individual tasks, event trees were then constructed from which calculation formulations were derived. The probability of failure was obtained through the multiplication of each of the failure probabilities along the path under consideration.

File:Event Tree Worked Example.jpg

HRA event tree for align and start emergency purge ventilation equipment on In-Tank Precipitation Tank 48 or 49 after a seismic event

The summation of each of the failure path probabilities provided the total failure path probability (FT)

Results

  • Task A: Diagnosis, HEP 6.0E-4 EF=30
  • Task B: Visual Inspection performed shiftly, recovery factor HEP=0.001 EF=3
  • Task C: Initiate standard operating procedure HEP= .003 EF=3
  • Task D: Maintainer hook-up emergency purge ventilation equipment HEP=.003 EF=3
  • Task E: Maintainer 2 hook-up emergency purge, recovery factor CHEP=0.5 EF=2
  • Task G: Tank operator instructing /verifying hook-up, recovery factor CHEP=0.5 Lower bound = .015 Upper bound = 0.15
  • Task H: Read Flow Indicator, Recovery Factor CHEP= .15 Lower bound= .04 Upper bound = .5
  • Task I: Diagnosis HEP= 1.0E-5 EF=30
  • Task J: Analyse LFL Using portable LFL Analyser, Recovery Factor CHEP= 0.5 Lower bound = .015 Upper bound =.15

From the various figures and workings, it can be determined that the HEP for establishing air based ventilation using the emergency purge ventilation equipment on In-tank Precipitation processing tanks 48 and 49 after a failure of the nitrogen purge system following a seismic event is 4.2 E-6. This numerical value is judged to be a median value on the lognormal scale. However, it should be noted that this result is only valid given that all the previously stated assumptions are implemented.

Advantages of THERP

  • It is possible to use THERP at all stages of design. Furthermore THERP is not restricted to the assessment of designs already in place and due to the level of detail in the analysis it can be specifically tailored to the requirements of a particular assessment. [3]
  • THERP is compatible with Probabilistic Risk Assessments (PRA); the methodology of the technique means that it can be readily integrated with fault tree reliability methodologies. [3]
  • The THERP process is transparent, structured and provides a logical review of the human factors considered in a risk assessment; this allows the results to be examined in a straightforward manner and assumptions to be challenged. [3]
  • The technique can be utilised within a wide range of differing human reliability domains and has a high degree of face validity. [3]
  • It is a unique methodology in the way that it highlights error recovery and it also quantitatively models a dependency relation between the various actions or errors.

Disadvantages of THERP

  • THERP analysis is very resource intensive, and may require a large amount of effort to produce reliable HEP values. This can be controlled by ensuring an accurate assessment of the level of work required in the analysis of each stage. [3]
  • The technique does not lend itself to system improvement. Compared to some other Human Reliability Assessment tools such as HEART, THERP is a relatively unsophisticated tool as the range of PSFs considered is generally low and the underlying psychological causes of errors are not identified.
  • With regards to the consistency of the technique, large discrepancies have been found in practice with regards to different analysts assessment of the risk associated with the same tasks. Such discrepancies may have arisen from either the process mapping of the tasks in question or in the estimation of the HEPs associated with each of the tasks through the use of THERP tables compared to, for example, expert judgement or the application of PSFs. [4, 5, 6].
  • The methodology fails to provide guidance to the assessor in how to model the impact of PSFs and the influence of the situation on the errors being assessed.
  • The THERP HRAETs implicitly assume that each sub-task’s HEP is independent from all others i.e. the HRAET does not update itself in the event that an operator takes a sub-optimal route through the task path. This is reinforced by the HEP being merely reduced by the chance of recovery from a mistake, rather than by introducing alternative (i.e. sub-optimal) “success” routes into the event-tree, which could allow for Bayesian updating of subsequent HEPs.
  • THERP is a “first generation” HRA tool, and in common with other such tools has been criticised for not taking adequate account of context [7]

See also

  • Prediction
  • Probability (measurement)

References

[1] Kirwan, B. (1994) A Guide to Practical Human Reliability Assessment. CRC Press.

[2] Swain, A.D. & Guttmann, H.E., Handbook of Human Reliability Analysis with Emphasis on Nuclear Power Plant Applications. 1983, NUREG/CR-1278, USNRC.

[3] Humphreys, P. (1995). Human Reliability Assessor’s Guide. Human Factors in Reliability Group.

[4] Kirwan, B. (1996) The validation of three human reliability quantification techniques — THERP, HEART, JHEDI: Part I — technique descriptions and validation issues. Applied Ergonomics. 27(6) 359-373.

[5] Kirwan, B. (1997) The validation of three human reliability quantification techniques — THERP, HEART, JHEDI: Part II — Results of validation exercise. Applied Ergonomics. 28(1) 17-25.

[6] Kirwan, B. (1997) The validation of three human reliability quantification techniques — THERP, HEART, JHEDI: Part III — practical aspects of the usage fo the techniques. Applied Ergonomics. 28(1) 27-39.

[7] Hollnagel, E. (1998) Cognitive Reliability and Error Analysis Method – CREAM. Elsevier Science, Oxford.

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационных систем

Время на прочтение
12 мин

Количество просмотров 17K


В статье изложен методологический подход к определению степени влияния человеческого фактора на функционирование больших информационных систем.

Введение

Современные информационные технологии и инновационные компьютерные и телекоммуникационные аппаратно-программные решения позволяют по-новому подойти к проблемам создания, сопровождения и модернизации больших корпоративных информационных систем.

Рассматривая такие системы, нельзя не учитывать роль человека, для облегчения труда которого, собственно, и создаются подобные системы. Человеко-машинная система, в которой человек или группа людей взаимодействует с техническим устройством в процессе производства материальных ценностей, управления, обработки информации, выполняет свои задачи благодаря совместной работе устройств и людей, которые рассматриваются как неотъемлемые составляющие части всей системы. При этом следует отметить, что любая такая система является уязвимой в силу своей зависимости от множества разнородных факторов.

По данным за период с 1996 г. Корпорации по исследованиям в области планирования на случай возникновения чрезвычайной ситуации в банках МВФ 10% угроз отказов информационных систем исходит от обслуживающего персонала. По другим данным американских источников, в целом степень влияния человеческого фактора на информационные системы еще выше и составляет до 30%, причем до 18% из них приходится на небрежное и халатное отношение к обработке или вводу информации.

Не менее важен вопрос защиты информационных систем от угроз, которым они могут подвергаться, и участия человека в этом вопросе. Согласно одному из проводимых опросов, проводимых в 2005 году, в России самой серьезной угрозой названы непреднамеренные ошибки сотрудников [5].

Человеко-машинная система — не автомат, поэтому одним из решающих факторов, влияющих на работу системы, является непредсказуемый человеческий фактор, оценке роли и важности которого и посвящена данная работа.

1. Основные понятия и определения

Любая большая информационная система не может полностью работать в автоматическом режиме. Всегда найдутся операции, которые в силу своей специфики невозможно или слишком «дорого» автоматизировать. Чем больше таких операций, особенно в основной технологической цепочке работы информационной системы, тем более зависимой она становится от индивидуальных свойств человека. Отметим ряд типичных характеристик человека, взаимодействующего с информационной системой, от которых зависит и его способность принимать решения в штатных и аварийных ситуациях.

  • способность к адаптации,
  • способность к утомлению,
  • способность к отдыху,
  • возможность совершения ошибки,
  • способность принимать решения,
  • способность запоминания информации,
  • способность переносить информационную перегрузку,
  • способность к обучению [1].

Рассмотрим количественную оценку влияния человеческого фактора на такое важное свойство, как доступность (или, что то же самое, коэффициент готовности) информационной системы.

Коэффициент готовности

Кг – вероятность того, что система окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени. Это комплексная характеристика безотказности и ремонтопригодности системы, которая характеризуется показателями ремонтопригодности: То – среднее время наработки на отказ и Тв – среднее время восстановления после отказа.
Коэффициент готовности определяется как:

Доступность

(D) обычно в отличие от коэффициента готовности выражается в процентах, или D = Кг * 100 %.

Человеческий фактор влияет также на достоверность, своевременность и полноту обработки информации, вводимой и хранящейся в базе данных информационной системы. При длительном монотонном вводе данных, в процессе утомления человек начинает делать ошибки при вводе, пропускать данные, перестает укладываться во временные регламенты.

Учет такой характеристики, как способность к утомлению оценивается следующим образом. При работе в благоприятных условиях, средняя выработка в последние часы уменьшается на 6-7% за каждый час удлинения рабочего дня свыше 6 часов (т.е. за седьмой час производительность составляет 94%, за восьмой – 88%, за девятый – 81% и т.д.).

Степень влияния человеческого фактора на достоверность данных, вводимых в информационную систему при монотонном выполнении операции ввода, можно оценить, используя значения, приведенные в Таблице 1.

Таблица 1. Влияние человеческого фактора на достоверность ввода информации

  Время работы (часы работы)
1-ый – 6-ой 7-ой 8-ой 9-ый 10-ый 11-ый
Производительность (% от нормы) 100 94 88 81 74 67
Процент безошибочности 0,96 0,9 0,85 0,78 0,71 0,64
Реальное время операции с учетом повторных работ
(часов)
6,25 1,11 1,18 1,28 1,4 1,56
Достоверность результатов ввода
(процент ошибок с учетом логических проверок
и повторного ввода)
0,999 0,996 0,994 0,991 0,988 0,985
Верхняя граница достоверности 0,9995 0,998 0,997 0,995 0,993 0,991
Нижняя граница достоверности 0,997 0,993 0,991 0,987 0,983 0,979

Одним из важных вопросов в обсуждаемой проблеме является вопрос «квалификации» сотрудника, обслуживающего информационную систему. Сотрудники с низкой квалификацией и новички должны обязательно проходить этапы обучения и тренировки работы с системой, которая, в свою очередь, должна быть хорошо документирована.

2. Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационной системы

Человек, как звено любой человеко-машинной системы, безусловно, влияет на показатели надежности и эффективности (полноты, достоверности, своевременности обработки информации) информационной системы в целом и ее отдельных подсистем и задач.Методология оценки влияния человеческого фактора на работу информационной системы является смешанной дисциплиной, в которой необходимо учитывать влияние ошибок человека на ее надежность, а также психологические особенности человека как звена это информационной системы.

Влияние человеческого фактора, а именно операторов, обслуживающего персонала сервисных центров и пр., на работу информационной системы может быть количественно определено степенью воздействия ошибок персонала на безопасность и производительность информационной системы.

Многие процессы в человеко-машинных системах содержат потенциальные возможности для ошибок персонала, в особенности в тех случаях, когда время, которым располагает оператор для принятия решений, ограничено. При этом вероятность того, что проблемы будут развиваться негативным образом, зачастую мала. Порой действия со стороны персонала ограничиваются возможностью предотвращения начальной неисправности, прогрессирующей в направлении аварийной ситуации.

Тем не менее, необходимо идентифицировать разнообразные типы ошибочных действий, которые могут иметь место, в том числе:

а) ошибка по оплошности, недосмотр, выразившийся в невыполнении требуемого действия информационной системы;

б) ошибка несоответствия, которая может предусматривать:

  • положение, когда требуемое действие не выполняется должным образом (например, не выполнение регламента администрирования базы данных);
  • действие, выполняемое слишком большим или слишком малым усилием, либо без требуемой точности (например, неточности при заполнении форм ввода, ошибки неточного ввода данных и т.д.);
  • действие, выполняемое в неподходящее для него время (например, несвоевременный ввод информации, задержка обработки информации и т.д.);
  • действие, выполняемое с нарушением очередности исполнения (например, подготовка итогового аналитического отчета при незавершенном процессе обработки данных);

в) лишнее действие, выполняемое вместо требуемого действия или в дополнение к нему (например, повторные вводы одних и тех же сведений, что может привести к расхождениям в сведениях или появлением дублирующих данных).

Степень влияния человеческого фактора на надежность системы можно оценить по вероятности проявления ошибок в процессе ручного ввода данных. Ошибка оператора всегда связана с неверной интерпретацией поступивших и анализируемых им данных. Считается, что для сложных технических приборов и сложных компьютерных задач вероятность ошибки может достигать 15%, для простых технических устройств и несложных компьютерных задач вероятность ошибки составляет от 1% до 5% [1].

Безошибочность действий оператора зависит от многих факторов:

  • дефицит времени (частота совершения ошибок при обработке информации является логарифмической функцией скорости поступления информации);
  • перегрузка информацией (количество ошибок возрастает при перегрузке, в частности, при увеличении числа источников информации);
  • степень подготовки (более подготовленные специалисты совершают в среднем меньше ошибок);
  • психологические особенности человека (кроме того, работа, выполняемая с интересом, как правило, менее ошибочна);
  • «сенсорный голод» (увеличение частоты ошибок при длительном выполнении монотонной работы из-за малой нагрузки органов чувств).

Важную роль в вопросе уменьшении количества ошибок играет степень подготовленности оператора. Считается [1], что в процессе обучения частота возникновения ошибок имеет тенденцию к уменьшению, причем эту зависимость можно аппроксимировать формулой:

, где

  • q – частота ошибок после обучения;
  • q0 – начальное значение частоты ошибок (до обучения);
  • qc – установившееся стационарное значение частоты ошибок (для обученных операторов);
  • n – накопленная сумма операций ввода, выполненных оператором в предыдущих циклах обучения (работы);
  • N – «постоянная обучения», характеризующая продолжительность обучения оператора.

При n = N, разность (q0> – qc) уменьшается на 63%. Считается [1], что значение qc достигается через 4 – 5 N. При этом если обозначить за n1 – количество вводов информации, при котором выполняется q = qc, то:

Полученное значение N определяет необходимое количество вводов информации, составляющее один цикл обучения (тренировки) работы с информационной системой.
По экспериментальным данным, полученным при отработке операторами зрительных сигналов [3], вычислены следующие значения перечисленных выше параметров:

  • q0 = 0,27 (новички, не умеющие работать с информационной системой),
  • qc = 0,018 (операторы, прошедшие 4 и более тренировок)

В предположении, что совсем не обученных работе с информационной системой операторов, как правило, нет, процент ошибок q0 = 0,27 не достигается. За максимальное значение может быть принят показатель q01 = 0,15 (см. [2]).

Тогда коэффициент учета ошибок этапа ручного ввода можно вычислить по формуле:

, где Pрв – вероятность безошибочности этапа ручного ввода оценивается для каждого ручного процесса отдельно; если процессы последовательные, коэффициенты перемножаются, т.е.

, где

  • M – количество последовательных процессов ручного ввода,
  • Nн.у.– количество операторов, по которым собрана статистика об ошибках.

Вероятность появления ошибки оператора существенно зависит от скорости поступления информации. Согласно [1], вероятность проявления ошибки в зависимости от скорости поступления информации V (бит/с) можно представить следующей формулой:

qрв = 9,7 10-4 V1,77

Важность задачи оценки влияния человеческого фактора может быть проиллюстрирована хотя бы аварийной ситуацией, имевшей место при эксплуатации одной из крупных распределенных информационных систем в августе 2005 года, когда ошибочные действия оператора привели к уничтожению рабочей базы данных, а ее восстановление заняло несколько дней. Ситуация была вызвана тем, что оператор в нарушение инструкции не создавал каждую неделю резервные копии базы данных, мотивируя это тем, операция резервного копирования требует длительного времени. Такого рода аварии (авторам известны более двух десятков подобных ситуаций, возникавших в разное время на реальных больших информационных систем) являются предостережением от тех оценок риска, которые концентрируют внимание исключительно на технических и программных средствах информационных систем и игнорируют ошибки персонала.

Кроме определения возможности возникновения катастрофических ситуаций вследствие влияния человеческого фактора, полезно определить ошибки, снижающие производительность, эффективность решения поставленной задачи в информационной системе.

Методологический подход к определению влияния человеческого фактора может включать в себя следующие этапы:

  1. анализ задачи или подсистемы информационной системы;
  2. определение степени загруженности задач и подсистем «ручными» операциями, выполняемыми персоналом;
  3. определение возможных ошибок персонала;
  4. количественное или качественное определение влияния человеческого фактора на надежность информационной системы и достоверность хранящейся в ней информации;
  5. рекомендации по автоматизации задач информационной системы, направленные на снижение влияния человеческого фактора.

На стадиях обследования «ручных» операций и выявления ошибок персонала идентифицируются и описываются возможные ошибочные действия при исполнении задачи. Определение ошибок персонала может включать выявление возможных последствий и причин ошибочных действий, а также предложение мер по снижению вероятности этой ошибки, совершенствованию перспектив для исправления и/или уменьшению последствий ошибочных действий. Результаты обследования «ручных» операций и рекомендации по их автоматизации, таким образом, обеспечивают ценный вклад в управление рисками в информационных системах даже в случае, если не проводится никакая количественная оценка влияния человеческого фактора.

Количественная оценка влияния человеческого фактора на надежность и эффективность информационной системы имеет целью оценить вероятности правильного выполнения той или иной задачи (P) или вероятности ошибочных действий (Q = 1 – P). Можно также предусматривать шаги по оценке вероятности или частоты определенных последовательностей нежелательных событий или нежелательных исходов.

Вероятность правильного выполнения оператором своей задачи Pрв во время выполнения ручной операции с обязательной проверкой в зависимости от степени подготовленности к работе с информационной системой, составляет

0,985 <= Pрв <= 0,999
или в среднем Pрв = 0,995

Другими словами, вероятность безошибочного выполнения ручной операции человеком (Pрв) будет находиться в диапазоне от 0,985 до 0,999 в зависимости от квалификации, степени утомления, степени перегруженности работой и пр. Вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,001 до 0,015 (от 0,1% до 1,5% вводимых данных). Более полную зависимость Pрв от длительности выполнения монотонной работы можно посмотреть в Таблице 1.

Для ручных операций ввода данных, выполняемых в сложной задаче (большая информационная нагрузка, сложный интерфейс) без контрольной проверки, значения Pрв будут лежать в диапазоне от 0,85 до 0,982 [1, 2]. Иными словами, вероятность совершения ошибки (Qрв) будет находиться в диапазоне от 0,018 до 0,15 (от 1,8% до 15%). В простых задачах Qрв будет находиться в диапазоне от 0,01 до 0,05 (от 1% до 5%) .

В целом же для информационной системы и ее основных частей важно выявить степень зависимости ее отдельных задач и подсистем от операций, выполняемых «вручную», определить, можно ли автоматизировать ручные операции. Для операций, которые по каким-то причинам автоматизировать трудно (принципиальная невозможность, дороговизна работ по автоматизации), необходимо разработать организационные или другие меры, снижающие возможность влияния индивидуальных свойств человека на работу информационной системы (документирование, обучение, разработка кратких памяток и аварийных инструкций).

Основной возможностью снизить влияние человеческого фактора на систему, является автоматизация операций в системе, максимальное сокращение обязательных операций, выполняемых человеком.

Безусловно, имеются операции, которые автоматизировать невозможно или дорого по затратам ресурсов (например, не автоматизируемая семантическая операция и др.), но в этом случае, как правило, можно принять организационные и другие меры для снижения влияния человеческого фактора.

В случае отсутствия данных для точного определения уровня автоматизации можно использовать грубую качественную оценку степени загруженности задачи «ручными» операциями: «очень высокая», «высокая», «средняя», «низкая», а также оценку хорошо это или плохо для данной задачи или подсистемы. Предлагаемые оценки характеризуются оценкой процента выполняемых в задаче ручных операций, а также трудоемкостью ввода данных, сложностью работы с пользовательским интерфейсом, темпом выполнения работы.

Применение математического аппарата оценки достоверности данных в зависимости от ошибок ручного ввода, приведенного в [2], позволяет составить таблицу зависимости ошибок ручного ввода от степени загруженности задачи «ручными» операциями (см. Таблица 2). Вероятность ввода ошибочных сведений лежит в указанном диапазоне и зависит от квалификации оператора, степени усталости и скорости ввода информации.

В таблице, приведенной ниже, показана оценка возможного ошибочного ввода данных, в зависимости от внешних условий.

Таблица 2. Примерный процент сведений, содержащих ошибки в зависимости от степени загруженности задачи ручными операциями

Степень загруженности задачи ручными операциями Оценка процента ошибок ввода данных Qрв *
Ручная операция выполнена с проверкой Ручная операция выполнена без проверки
Низкая 0,0001 – 0,003
(0,01 – 0,3 %)
0,01 – 0,05
(1 – 5 %)
Средняя 0,001 – 0,010
(0,1 – 1,0 %)
0,02 – 0,10
(2 – 10 %)
Высокая 0,001 – 0,015
(0,1 – 1,5 %)
0,02 – 0,12
(2 – 12 %)
Очень высокая 0,003 – 0,022
(0,3 – 2,2 %)
0,05 – 0,15
(5 – 15 %)
* без учета влияния утомления на результаты работы

В свою очередь степень загруженности задачи (подсистемы) ручными операциями предлагается оценить следующим образом (см. Таблица 3). Таблицы ячейки заполняются по следующему принципу: в зависимости от оценки, указанной в заголовке колонки №3, строки колонки 3 заполняются нулем или единицей. Тогда последняя строка, содержащая сумму всех предыдущих, характеризует степень загруженности задачи ручными операциями.

Таблица 3. Оценка степени загруженности задачи ручными операциями

Характеристика Оценка: высокая – 1, низкая – 0
1 Оценка количества выполняемых в задаче ручных операций 0 или 1
2 Трудоемкость ввода данных 0 или 1
3 Сложность работы с пользовательским интерфейсом 0 или 1
4 Темп выполнения «ручной» работы 0 или 1
5 Итого (степень загруженности): 1 – Низкая
2 – Средняя
3 – Высокая
4 – Очень высокая

Если каждую подсистему или задачу системы проанализировать согласно вышеприведенному алгоритму и заполнить для нее Таблицу 3, то можно оценить влияние человеческого фактора в рамках конкретной задачи (подсистемы) на достоверность вводимых данных (см. Таблица 2) и на показатели надежности системы в целом.

Используя данные, приведенные в Таблице 1, можно определить процент ошибок с учетом утомления человека в зависимости от времени работы.

Таким образом, приведенный выше методологический подход позволяет проводить оценку степени влияния человеческого фактора как для информационной системы в целом, так и для ее отдельных функций и подзадач используя данные, которые легко получить, не прибегая к методам статистического исследования.

Заключение

Общепризнано, что основные проблемы создания и внедрения информационных технологий в больших организационных системах сопряжены с влиянием человеческого фактора. [4] Более того, можно смело утверждать, что отсутствие оценки влияния этого показателя при проведении работ по анализу надежности, эффективности, целостности информационных систем, снижает точность получаемого результата.

Литература

  1. Дружинин Г.В. Человек в моделях технологий. Часть I: Свойства человека в технологических системах. – М.: МИИТ. 1996 – 124 с.
  2. Акимова Г.П., Соловьев А.В. Методология оценки надежности иерархических информационных систем. // Системный подход к управлению информацией. / Труды ИСА РАН. Т. 23. М.: КомКнига, 2006. С. 18 – 47.
  3. Цибулевский И.Е. Ошибочные реакции человека-оператора. – М.: Сов. Радио, 1979 – 208 с.
  4. Киреенко В.Е. Человеческий фактор корпоративных информационных систем (на примере Томского горисполкома). — Вестник Томского государственного университета №275, апрель 2002 г.
  5. Ветлугин К. Человеческий фактор. Computerworld №11, 2006

90 процентов ошибок вызваны человеческим фактором

Без сомнения, так и есть. И мы с вами тоже жертвы подобных ошибок. Всем известно клише «Человеку свойственно ошибаться». В подавляющем большинстве случаев это утверждение совершенно справедливо. Когда происходит что-то по-настоящему страшное, чаще всего это объясняется человеческой ошибкой: авиакатастрофы – 70 процентов, автокатастрофы – 90 процентов, несчастные случаи – 90 процентов. Назовите практически любую ошибку, и окажется, что в ней виноваты люди. Как только обнаруживается этот факт, дальнейшие расследования обычно прекращаются. А зря – во всяком случае, если мы хотим, чтобы подобное не повторилось.

Кстати, довольно часто человек не виноват в своих ошибках – ну, не в полной мере. Оценивая то, как мы видим, запоминаем и воспринимаем окружающий мир, можно утверждать, что мы все склонны искажать действительность, что и заставляет нас совершать ошибки конкретного типа. Например, правша, войдя в здание, в котором он прежде ни разу не был, склонен решительно поворачивать направо, хотя, вполне возможно, это не оптимальный маршрут. Кроме того, большинство из нас – как левши, так и правши – по какой-то необъяснимой причине отдают предпочтение номеру семь и синему цвету. А еще мы находимся под таким мощным гипнозом своих исходных решений и первых впечатлений, что, как правило, отказываемся менять первоначальный ответ в тесте даже несмотря на то, что, согласно целому ряду исследований, чаще всего это и следует делать.

Большинство из нас по какой-то необъяснимой причине отдают предпочтение номеру семь и синему цвету.

Наши ожидания нередко формируют видение мира, а зачастую и определяют наши действия и поступки. Например, в рамках одного исследования разным группам людей по-разному представили одного и того же мужчину. Затем участников эксперимента попросили вспомнить, как он выглядел. Так вот, те, кому сказали, что он водитель грузовика, описали его как довольно крупного парня; а те, кому сообщили, что он танцор, вспомнили, что мужчина был изящного телосложения.

Или вот еще один случай. Половине посетителей ресторана сказали, что в их бокалы, в подарок от заведения, налито превосходное калифорнийское вино, а второй половине – что их угостили ординарным вином из Северной Дакоты. Люди, выпившие это вино, не только в тот вечер меньше съели, но еще и ушли из ресторана раньше тех, кому достался изысканный напиток.

К предвзятости склонны даже те, кого принято считать спокойными и даже флегматичными людьми, например фермеры. Оказалось, представители этой профессии – приверженцы теории глобального изменения климата считают, что погода была теплее, чем фактически зарегистрированная синоптиками. А что же те, кто не верит в глобальное потепление? Эти фермеры убеждены, что температура была ниже зарегистрированной синоптической статистикой.

Разумеется, мы вовсе не склонны считать, будто все дальнобойщики крупнее танцоров, и совершенно не обязательно запоминать погоду (если только вы не любитель заключать пари по любому поводу). Важно, что мы проявляем предвзятость в основном неосознанно, но не понимаем этого. Эта тенденция настолько сильна, что даже зная о своем предубеждении, мы ничего не можем с собой поделать. Наглядный пример из жизни – сила первого впечатления. Почти восемьдесят лет специальных исследований доказали, что, меняя первоначальное решение, люди намного чаще меняют неправильный ответ на правильный, чем наоборот, и что общий результат тестов, соответственно, изменяется в лучшую сторону. Проведя всеобъемлющий анализ результатов тридцати трех подобных исследований, ученые выявили, что в среднем абсолютно все те, кто решался изменить первоначальный ответ, сдали тест лучше. Но любопытно другое: даже когда люди знают о подобной тенденции, они склонны упрямо придерживаться первоначальных вариантов ответов. Кстати, это относится и к инвесторам, принимающим решения о том, в какие ценные бумаги вложить деньги. Узнав об ошибочности своего первоначального выбора, в 70 процентах случаев они отказываются что-либо менять.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Читайте также

Обработка информации человеческим мозгом

Обработка информации человеческим мозгом
При всем многообразии внешних условий, в которых живет человек, существует лишь один доказанный путь информационного воздействия окружающей среды на его центральную нервную систему: внешняя информация поступает в мозг через

5.8. Переговоры — 80 процентов успеха

5.8. Переговоры — 80 процентов успеха
Для руководителей и успешных менеджеров нет секрета в том, что переговоры решают все. Кто умеет хорошо вести переговоры, тот покорит весь мир. Но многие не догадываются, что успешные переговоры тоже выстраиваются по принципу

Кошка, говорящая человеческим языком

Кошка, говорящая человеческим языком
Может, собака и вправду лучший друг человека, зато для кошки нет лучше друга, чем она сама. Кошек можно любить или ненавидеть (ваши чувства им совершенно до лампочки!), однако эти животные обитают рядом с человеком уже так давно, что

Переходные процессы между человеческим и божественным

Переходные процессы между человеческим и божественным
Однако исключительно персоналистическая психология не в состоянии передать подлинное таинство воплощения в сущем личностного духа вопреки травме, таинство, к которому имеют отношение в других случаях точные

Радость и отношения между человеческим и божественным

Радость и отношения между человеческим и божественным
Беременность Психеи является еще одним признаком того, что действие травматической защиты, с которой начинается наша история, ослабевает. С рождением ребенка, которого назовут Радость, в симбиотическом «единении в

Одна из концепций управления человеческим поведением

Одна из концепций управления человеческим поведением
Ясно, что излагаемая мною точка зрения резко отличается от изложенного ранее общепринятого взгляда на отношение науки о поведении к управлению человеческим поведением. Чтобы сделать это отличие еще более резким, я

Как обзавестись собственным фактором притяжения

Как обзавестись собственным фактором притяжения
В этой книге я предлагаю новый способ легко и без особых усилий оживить свой бизнес, встретить новую любовь, поправить здоровье, притянуть достаток или осуществить любую другую свою мечту. Способ, базирующийся на

Знакомство с фактором притяжения

Знакомство с фактором притяжения
Однажды я обедал со своим старым другом в городе Найлз, штат Огайо, куда приехал повидаться с родителями. Заинтересовавшись моей теорией, друг попросил открыть ему секрет, как воплотить мечты в реальность и притянуть к себе достаток.

История Дороти: на 10 процентов

История Дороти: на 10 процентов
40-летняя Дороти, по профессии бухгалтер, страдала от стойкого ощущения, что жизнь поймала ее в ловушку. Она сожалела о тысяче разных вещей: о своем нежелании простить мужу давнюю интрижку; о решении развестись; о том, что так и не смогла

Что, если моя болезнь вызвана физиологическим фактором?

Что, если моя болезнь вызвана физиологическим фактором?
Некоторые болезни имеют очень сильные генетические или физиологические факторы. Однако даже когда на болезнь оказала влияние генетика, или риск подвергнуть себя опасности заболеть, или заражение, это обычно

Как перечеркнуть 99 процентов своего прогресса

Как перечеркнуть 99 процентов своего прогресса
В стране Уборки урожая тоже есть своя лестница для избранных, и вы обычно не осознаете, что поднимаетесь по ней, пока не свалитесь. В этом ее опасность; вы не понимаете, насколько высоко залезли и как оторвались от реальности,

Когда за отвлекающим фактором скрывается более серьезная проблема

Когда за отвлекающим фактором скрывается более серьезная проблема
Если все эти советы не помогли вам избавиться от того, что вас отвлекает, возможно, проблема гораздо серьезнее. Вы просто-напросто не способны сосредоточиться? Пора задать себе несколько нелицеприятных

Осложнения беременности и беременность с фактором риска

Осложнения беременности и беременность с фактором риска
Осложнения беременности, такие, например, как преждевременные схватки и кровотечения, могут нарушить процесс установления привязанности между матерью и ребенком.Первичное знакомство и симптоматикаГ-жу В.

Правило 6. Быть привлекательным не на сто процентов – полезно

Правило 6. Быть привлекательным не на сто процентов – полезно
Если в настоящий момент у вас нет романтических отношений, всегда есть искушение обвинить в этом собственную внешность: может быть, вы полноваты, или лысоваты, или у вас мешки под глазами, или вы слишком

СЕКСУАЛЬНАЯ УВЕРЕННОСТЬ ЯВЛЯЕТСЯ САМЫМ ВОЗБУЖДАЮЩИМ ФАКТОРОМ

СЕКСУАЛЬНАЯ УВЕРЕННОСТЬ ЯВЛЯЕТСЯ САМЫМ ВОЗБУЖДАЮЩИМ ФАКТОРОМ
Когда мужчина чувствует, что женщина в нем уверена, он загорается еще больше. Его возбуждает, если в глазах партнерши он может прочесть, что та не сомневается в своем мужчине, который не ошибется, и что ей

Метод прогнозирования частоты ошибок человека (THERP) — это метод, используемый в области оценки надежности человека (HRA) для целей оценки вероятности возникновения ошибки человека на протяжении выполнения конкретной задачи. На основе такого анализа могут быть приняты меры по снижению вероятности возникновения ошибок в системе и, следовательно, к повышению общего уровня безопасности. Существуют три основные причины для проведения HRA: идентификация ошибок, количественная оценка ошибок и уменьшение ошибок. Поскольку существует ряд методов, используемых для таких целей, их можно разделить на одну из двух классификаций: методы первого поколения и методы второго поколения. Методы первого поколения работают на основе простой дихотомии «подходит / не подходит» при сопоставлении ситуации с ошибкой в ​​контексте с соответствующей идентификацией ошибок и количественной оценкой. Методы второго поколения в своей оценке и количественной оценке ошибок более основаны на теории. «Методы HRA используются для различных приложений в различных дисциплинах и отраслях, включая здравоохранение , машиностроение , атомную энергетику, транспорт и бизнес.

THERP моделирует вероятности ошибок человека (HEP), используя подход дерева отказов, аналогично оценке инженерных рисков, но также учитывает факторы формирования производительности (PSF), которые могут влиять на эти вероятности. Вероятности для дерева событий анализа надежности человека (HRAET), которое является основным инструментом оценки, номинально рассчитываются на основе базы данных, разработанной авторами Суэйном и Гуттманом; Однако вместо этого можно использовать местные данные, например, из симуляторов или отчеты об авариях. Результирующее дерево представляет собой пошаговое описание этапов, задействованных в задаче, в логическом порядке. Этот метод известен как общая методология, поскольку он одновременно управляет рядом различных действий, включая анализ задач , идентификацию ошибок, представление в форме HRAET и количественную оценку HEP .

Задний план

Методика прогнозирования частоты ошибок, связанных с человеческим фактором (THERP), является методологией первого поколения, что означает, что ее процедуры следуют тому, как традиционный анализ надежности моделирует машину. Этот метод был разработан в Sandia Laboratories для Комиссии по ядерному регулированию США . Его основным автором является Суэйн, который постепенно в течение длительного периода времени разрабатывал методологию THERP. THERP опирается на большую базу данных о надежности человека, которая содержит HEP, и основана как на данных завода, так и на экспертных заключениях. Этот метод был первым подходом в HRA, который получил широкое распространение и до сих пор широко используется в ряде приложений, даже за пределами его первоначальной ядерной установки.

Методология THERP

Методология THERP разбита на 5 основных этапов:

1. Определите представляющие интерес сбои системы.
Эти сбои включают в себя функции системы, в которых человеческий фактор с большей вероятностью влияет на вероятность сбоя, и те сбои, которые представляют интерес для оценщика риска; операции, в которых может не быть никакого интереса, включают те, которые не являются критическими с точки зрения эксплуатации, или те, для которых уже существуют меры безопасности.

2. Составьте список и проанализируйте связанные с этим человеческие операции, а также определите человеческие ошибки, которые могут произойти, и соответствующие способы исправления человеческих ошибок.
Этот этап процесса требует комплексного анализа задач и человеческих ошибок . Анализ задачи перечисляет и упорядочивает дискретные элементы и информацию, требуемую операторами задачи. Для каждого шага задачи возможные ошибки рассматриваются аналитиком и точно определяются. Возможные ошибки затем рассматриваются аналитиком для каждого шага задачи. Такие ошибки можно разбить на следующие категории:

  • Ошибки упущения — пропуск шага задачи или самой задачи целиком
  • Ошибка комиссии — это включает в себя несколько различных типов ошибок:
    • Ошибки выбора — ошибка использования элементов управления или выдачи команд.
    • Ошибки последовательности — требуемое действие выполняется в неправильном порядке
    • Ошибки хронометража — задача выполняется до или после, когда это необходимо
    • Ошибки количества — недостаточное количество или превышение

Возможность исправления ошибок также должна быть рассмотрена, поскольку это, если оно будет реализовано, может значительно снизить вероятность ошибки для задачи.

Задачи и связанные с ними результаты вводятся в HRAET, чтобы обеспечить графическое представление процедуры задачи. Совместимость деревьев с традиционной методологией дерева событий, то есть с включением двоичных точек решения в конце каждого узла, позволяет оценивать его математически.

В дереве событий визуально отображаются все события, происходящие в системе. Он начинается с исходного события, затем развиваются ответвления как различные последствия исходного события. Они представлены множеством различных путей, каждый из которых связан с вероятностью возникновения. Как упоминалось ранее, дерево работает по двоичной логике, поэтому каждое событие либо завершается успешно, либо терпит неудачу. С добавлением вероятностей для отдельных событий на каждом пути, то есть ветвей, можно найти вероятность различных результатов. Ниже приведен пример дерева событий, представляющего пожар в системе:

Fire Event Tree.jpg

Следовательно, при условии, что все подзадачи задачи полностью представлены в HRAET и известна вероятность отказа для каждой подзадачи, это позволяет рассчитать окончательную надежность задачи.

3. Оцените соответствующие вероятности ошибок.
HEP для каждой подзадачи вводятся в дерево; необходимо, чтобы все ветви отказа имели вероятность, иначе система не сможет дать окончательный ответ. HRAET обеспечивают функцию разбивки основных задач оператора на более мелкие этапы, которые представлены в форме успехов и неудач. Это дерево указывает порядок, в котором происходят события, а также учитывает вероятные отказы, которые могут произойти в каждой из представленных ветвей. Степень, в которой каждая задача высокого уровня разбита на задачи более низкого уровня, зависит от доступности HEP для последующих отдельных ветвей. HEP могут быть получены из ряда источников, таких как: база данных THERP; данные моделирования ; исторические данные об авариях; экспертное заключение. PSF должны быть включены в эти расчеты HEP; основным источником рекомендаций по этому поводу является руководство THERP. Однако аналитик должен действовать по своему усмотрению при принятии решения о том, в какой степени каждый из факторов применим к задаче.

4. Оценить влияние человеческой ошибки на события отказа системы.
После завершения HRA человеческий фактор в отказе может быть затем оценен в сравнении с результатами общего анализа надежности. Это может быть выполнено путем вставки HEP в полное дерево событий неисправности системы, что позволяет учитывать человеческий фактор в контексте всей системы.

5. Рекомендовать изменения в системе и пересчитывать вероятности отказа системы.
После того, как станет известен вклад человеческого фактора , можно использовать анализ чувствительности для определения того, как можно уменьшить определенные риски при сокращении HEP. Пути восстановления после ошибок могут быть включены в дерево событий, поскольку это поможет оценщику при рассмотрении возможных подходов, с помощью которых можно уменьшить выявленные ошибки.

Пример работы

Контекст

В следующем примере показано, как методологию THERP можно использовать на практике при вычислении вероятностей ошибки человека (HEP). Он используется для определения HEP для создания вентиляции на основе воздуха с использованием оборудования для аварийной продувки на резервуарах 48 и 49 обработки осадков (ИТП) в резервуарах после отказа системы продувки азотом после сейсмического события.

Предположения

Чтобы окончательный расчет HEP был действительным, необходимо выполнить следующие допущения:

  1. Существует инициатор сейсмического события, который приводит к созданию вентиляции на основе воздуха на резервуарах обработки ИТП 48 и 49.
  2. Предполагается, что питание как на месте, так и за его пределами недоступно в данном контексте, и поэтому управляющие действия, выполняемые оператором, выполняются локально, на крышке резервуара.
  3. Время, отведенное оперативному персоналу для создания воздушной вентиляции с использованием аварийной продувочной вентиляции, после возникновения сейсмического события, составляет 3 дня.
  4. Существует необходимость в разработке процедуры мониторинга состояния оборудования ИТП, чтобы можно было принять согласованный метод для целей оценки состояния оборудования и компонентов ИТП и выбранных параметров процесса на период аварийного состояния.
  5. Предполагаемое время реакции существует для первоначальной диагностики события и для размещения оборудования для аварийной продувки на крышке резервуара. Первый составляет 10 часов, а второй — 4 часа.
  6. Процесс осаждения в резервуаре связан с требованиями эксплуатационной безопасности (ЛАРН), которые определяют точные условия, при которых оборудование для аварийной продувки вентиляции должно быть подключено к стояку.
  7. Стандартная рабочая процедура «tank 48 system» имеет определенные условия и действия, которые должны быть включены для правильного выполнения (см. Файл для более подробной информации)
  8. Важнейшим элементом агрегата аварийной продувочной вентиляции является указатель расхода; это необходимо в случае неправильного подключения оборудования для аварийной продувки, так как это позволит выполнить действия по восстановлению.
  9. Персонал, доступный для выполнения необходимых задач, обладает необходимыми навыками.
  10. Во время установки оборудования для аварийной продувки, выполняемого обслуживающим персоналом, оператор резервуара должен присутствовать для наблюдения за этим процессом.

Метод

Первоначальный анализ задачи был проведен на основе нестандартной процедуры и стандартной рабочей процедуры. Это позволило оператору выровнять, а затем запустить вентиляционное оборудование для аварийной продувки с учетом потери системы вентиляции. После этого была проанализирована каждая отдельная задача, из которой можно было назначить вероятности ошибок и факторы ошибок событиям, которые представляли ответы оператора.

  • Ряд HEP были скорректированы с учетом различных выявленных факторов, влияющих на производительность (PSF).
  • После оценки характеристик задачи и поведения экипажа расшифрованы вероятности восстановления. На такие вероятности влияют такие факторы, как знакомство с задачей, сигналы тревоги и независимая проверка.
  • После того, как были определены вероятности ошибок для отдельных задач, были построены деревья событий, из которых были получены формулировки расчетов. Вероятность отказа была получена путем умножения каждой из вероятностей отказа на рассматриваемом пути.

Дерево событий сработало Example.jpg

Дерево событий HRA для выравнивания и запуска оборудования вентиляции для аварийной продувки на резервуаре-отстойнике 48 или 49 после сейсмического события

Суммирование каждой из вероятностей пути отказа дает общую вероятность пути отказа (FT)

Полученные результаты

  • Задача A: Диагностика, HEP 6.0E-4 EF = 30
  • Задача B: Визуальный осмотр выполнен быстро, коэффициент восстановления HEP = 0,001 EF = 3
  • Задача C: запустить стандартную рабочую процедуру HEP = 0,003 EF = 3
  • Задача D: Подключение обслуживающего персонала к вентиляционному оборудованию для аварийной продувки HEP = 0,003 EF = 3
  • Задача E: Аварийная продувка подключения обслуживающего персонала 2, коэффициент восстановления CHEP = 0,5 EF = 2
  • Задача G: Оператор резервуара инструктирует / проверяет подключение, коэффициент извлечения CHEP = 0,5 Нижняя граница = 0,015 Верхняя граница = 0,15
  • Задача H: считывание показаний индикатора расхода, коэффициент восстановления CHEP = 0,15 Нижняя граница = 0,04 Верхняя граница = 0,5
  • Задача I: Диагностика HEP = 1.0E-5 EF = 30
  • Задача J: проанализировать LFL с помощью портативного анализатора LFL, коэффициент восстановления CHEP = 0,5 Нижняя граница = 0,015 Верхняя граница = 0,15

Из различных цифр и расчетов можно определить, что HEP для создания вентиляции на основе воздуха с использованием оборудования для аварийной продувки на резервуарах для обработки осадков 48 и 49 в резервуарах для обработки осадков 48 и 49 после отказа системы продувки азотом после сейсмического события составляет 4,2 Э -6. Это числовое значение оценивается как среднее значение по логнормальной шкале. Однако этот результат действителен только при условии, что все ранее заявленные предположения реализованы.

Преимущества THERP

  • THERP можно использовать на всех этапах проектирования. Кроме того, THERP не ограничивается оценкой уже имеющихся проектов, и благодаря уровню детализации анализа он может быть специально адаптирован к требованиям конкретной оценки.
  • THERP совместим с вероятностной оценкой риска (PRA); Методология метода означает, что его можно легко интегрировать с методологиями надежности дерева отказов .
  • Процесс THERP прозрачен, структурирован и обеспечивает логический анализ человеческого фактора, учитываемого при оценке риска ; это позволяет напрямую исследовать результаты и опровергать предположения.
  • Этот метод может использоваться в широком диапазоне различных областей человеческой надежности и имеет высокую степень достоверности .
  • Это уникальная методология в том, что касается устранения ошибок, а также количественно моделирует взаимосвязь между различными действиями или ошибками.

Недостатки THERP

  • Анализ THERP очень ресурсоемкий и может потребовать больших усилий для получения надежных значений HEP. Этим можно управлять, обеспечив точную оценку уровня работы, необходимой для анализа каждого этапа.
  • Методика не поддается совершенствованию системы. По сравнению с некоторыми другими инструментами оценки надежности человека, такими как HEART, THERP является относительно несложным инструментом, поскольку диапазон рассматриваемых PSF обычно невелик, а основные психологические причины ошибок не определены.
  • Что касается согласованности методики, на практике были обнаружены большие расхождения в оценке разными аналитиками риска, связанного с одними и теми же задачами. Такие несоответствия могут возникать либо из-за отображения процесса рассматриваемых задач, либо из-за оценки HEP, связанных с каждой из задач, посредством использования таблиц THERP по сравнению, например, с экспертной оценкой или применением PSF.
  • Методология не дает оценщику указаний относительно того, как моделировать влияние PSF и влияние ситуации на оцениваемые ошибки.
  • THERP HRAET неявно предполагают, что HEP каждой подзадачи не зависит от всех других, т.е. HRAET не обновляется в том случае, если оператор выбирает неоптимальный маршрут по пути задачи. Это усиливается тем, что HEP просто сокращается за счет возможности восстановления после ошибки, а не за счет введения альтернативных (т. Е. Неоптимальных ) «успешных» маршрутов в дерево событий, что может позволить байесовское обновление последующих HEP.
  • THERP — это инструмент HRA «первого поколения», который, как и другие подобные инструменты, подвергался критике за недостаточный учет контекста.

Рекомендации

  1. ^ a b Кирван, Б. (1994) Руководство по практической оценке надежности человека . CRC Press.
    ISBN  978-0748400522 .
  2. ^ a b Hollnagel, E. (2005) Оценка надежности человека в контексте . Ядерная инженерия и технологии. 37 (2). С. 159-166.
  3. ^ Суэйн, А.Д. и Гуттманн, HE, Справочник по анализу надежности человека с акцентом на приложениях для атомных электростанций . 1983, NUREG / CR-1278, USNRC.
  4. ^ а б в г д Хамфрис, П. (1995). Руководство по оценке надежности человека . Человеческий фактор в группе надежности. IBSN 0853564205
  5. ^ Кирван, Б. (1996) Подтверждение трех методов количественной оценки надежности человека — THERP, HEART, JHEDI: Часть I — описания методик и вопросы проверки . Прикладная эргономика. 27 (6) 359-373. doi.org/10.1016/S0003-6870(96)00044-0
  6. ^ Кирван, Б. (1997) Подтверждение трех методов количественной оценки надежности человека — THERP, HEART, JHEDI: Часть II — Результаты проверки. Прикладная эргономика. 28 (1) 17-25.

Человеческий фактор в управлении – это причины нарушения в работе, которые обусловлены несоответствием психофизиологического состояния и квалификации персонала установленным требованиям.

Человеческий фактор в управлении качеством, классификация ошибок персонала и анализ ошибочных действий

В процессе анализа ошибок человека-оператора технологических систем выделено 4 вида ошибочных действий: пропуск необходимого действия, нарушения порядка (перестановка) действий, автоматический повтор действия, которое при первоначальном выполнении не привело к необходимому результату, и выполнение нового действия, непредусмотренного установленным алгоритмом.

В зависимости от режима выполнения работ, ошибки могу возникать на уровне навыков, на уровне правил и на уровне знаний.

Человеческий фактор или ошибки, характерные для работы в режиме навыков (невнимание)

Режим ошибок во время выполнения работы на уровне навыков – это невнимание. Ошибки в режиме навыков – это, в основном, допускаемые во время выполнения действий, включая ошибочные действия и недостаток внимания или концентрации.

Человеческий фактор или ошибки, характерные для работы в режиме правил

Так как выполнение мероприятий в режиме правил требует интерпретации с применением формулы «если – тогда», распространенной ошибкой является неправильная интерпретация. Человек может не полностью понять или неправильно определить состояние оборудования или объекта, требующее определенного реагирования.

Человеческий фактор или ошибки, характерные для работы в режиме знаний

Мероприятия, выполняемые в режиме знаний, требуют применения диагностики и разрешения проблем. Человеку требуются значительные усилия на обработку информации, когда необходимо оценить ситуацию, начиная с первопричин. Неудивительно, что человек не может работать хорошо в условиях сильного стресса, в незнакомых ситуациях, где необходимо активно действовать при отсутствии правил, программ и процедур, с помощью которых такие ситуации должны разрешаться.

Принятие решений будет ошибочным, если разрешение проблемы основано на неточной информации.

Человеческий фактор, классификация причин ошибок персонала

Погрешности (ошибки) планирования

Ошибки могут быть допущены на этапе планирования или во время реализации этого плана. Погрешности планирования приводят к ошибкам: человек либо следует ненадлежащей процедуре при решении стандартной проблемы, либо планирует ненадлежащий порядок действий для разрешения какой-либо новой ситуации.

Ошибки могут совершаться двумя путями, а именно: за счет применения правила, несоответствующего данной ситуации, и за счет правильного применения правила, имеющего недостатки.

Ошибочное применение правильных правил

Такой случай обычно имеет место, если оператор сталкивается с ситуацией, когда целый ряд ее черт аналогичен обстоятельствам, для которых данное правило предназначалось, но с некоторыми серьезными различиями. Если оператор не распознал важных различий, он может применить ненадлежащее правило.

Применение несовершенных правил

Это происходит при использовании процедуры, которая в прошлом давала положительные результаты, но содержит нераспознанные недостатки. Если подобное решение применяется в обстоятельствах, при которых оно было впервые опробовано, то оно может стать частью стандартного подхода данного индивидуума к решению такого вида проблемы.

Ошибки исполнения (промахи и упущения)

Как правило, действия опытного и квалифицированного персонала являются отлаженными и умелыми. Работы выполняются, в основном, в автоматической манере, за исключением периодических проверок хода процесса. Но, к сожалению, существуют промахи и упущения по вине персонала. Промахом является действие, которое выполнено не так, как планировалось, и поэтому промах всегда будет виден. Упущение представляет собой отказ памяти, и оно необязательно будет очевидным для всех других, кроме самого лица, у которого это случилось.

Ошибки и нарушения

Ошибки считаются обычным явлением в деятельности персонала и радикальным образом отличаются от нарушений. Эти оба фактора могут привести к отказу в работе целой системы или же создать опасную обстановку. Различие между ними состоит лишь в намерении. Нарушения представляют собой предумышленное действие, а ошибки совершаются непреднамеренно.

Человеческий фактор и корректирующие мероприятия

Непреднамеренные ошибки: этот тип ошибок можно предотвратить, благодаря улучшению обучения, процедур или вмешательству руководства (например, усиление контроля, разбор заданий, разъяснение неправильного понимания, пересмотр неясных разделов в процедурах и стимулирование неравнодушного отношения работников при выполнении задания).

Преднамеренные нарушения: этот тип ошибок можно предотвратить с помощью развития желаемой манеры поведения и внедрения высокой культуры безопасности.

Ошибки на основе знаний: такие типы ошибок можно предотвратить, развивая понимание необходимости остановить работу, привлечь к участию других людей, попросить помощи/консультации, если работник не знает, как действовать в незнакомой обстановке.

Развитие знаний персонала является дополнительным фактором, влияющим на качество и эффективность управления.

From Wikipedia, the free encyclopedia

The technique for human error-rate prediction (THERP) is a technique used in the field of human reliability assessment (HRA), for the purposes of evaluating the probability of a human error occurring throughout the completion of a specific task. From such analyses measures can then be taken to reduce the likelihood of errors occurring within a system and therefore lead to an improvement in the overall levels of safety. There exist three primary reasons for conducting an HRA: error identification, error quantification and error reduction. As there exist a number of techniques used for such purposes, they can be split into one of two classifications: first-generation techniques and second-generation techniques. First-generation techniques work on the basis of the simple dichotomy of ‘fits/doesn’t fit’ in matching an error situation in context with related error identification and quantification. Second generation techniques are more theory-based in their assessment and quantification of errors. ‘HRA techniques have been utilised for various applications in a range of disciplines and industries including healthcare, engineering, nuclear, transportation and business.

THERP models human error probabilities (HEPs) using a fault-tree approach, in a similar way to an engineering risk assessment, but also accounts for performance shaping factors (PSFs) that may influence these probabilities. The probabilities for the human reliability analysis event tree (HRAET), which is the primary tool for assessment, are nominally calculated from the database developed by the authors Swain and Guttman; local data e.g. from simulators or accident reports may however be used instead. The resultant tree portrays a step by step account of the stages involved in a task, in a logical order. The technique is known as a total methodology [1] as it simultaneously manages a number of different activities including task analysis, error identification, representation in form of HRAET and HEP quantification.

Background[edit]

The technique for human error rate prediction (THERP) is a first generation methodology, which means that its procedures follow the way conventional reliability analysis models a machine.[2] The technique was developed in the Sandia Laboratories for the US Nuclear Regulatory Commission.[3] Its primary author is Swain, who developed the THERP methodology gradually over a lengthy period of time.[1] THERP relies on a large human reliability database that contains HEPs, and is based upon both plant data and expert judgments. The technique was the first approach in HRA to come into broad use and is still widely used in a range of applications even beyond its original nuclear setting.

THERP methodology[edit]

The methodology for the THERP technique is broken down into 5 main stages:

1. Define the system failures of interest
These failures include functions of the system where human error has a greater likelihood of influencing the probability of a fault, and those of interest to the risk assessor; operations in which there may be no interest include those not operationally critical or those for which there already exist safety counter measures.

2. List and analyse the related human operations, and identify human errors that can occur and relevant human error recovery modes
This stage of the process necessitates a comprehensive task and human error analysis. The task analysis lists and sequences the discrete elements and information required by task operators. For each step of the task, possible errors are considered by the analyst and precisely defined. The possible errors are then considered by the analyst, for each task step. Such errors can be broken down into the following categories:

  • Errors of omission – leaving out a step of the task or the whole task itself
  • Error of commission – this involves several different types of error:
    • Errors of selection – error in use of controls or in issuing of commands
    • Errors of sequence – required action is carried out in the wrong order
    • Errors of timing – task is executed before or after when required
    • Errors of quantity – inadequate amount or in excess

The opportunity for error recovery must also be considered as this, if achieved, has the potential to drastically reduce error probability for a task.

The tasks and associated outcomes are input to an HRAET in order to provide a graphical representation of a task’s procedure. The trees’ compatibility with conventional event-tree methodology i.e. including binary decision points at the end of each node, allows it to be evaluated mathematically.

An event tree visually displays all events that occur within a system. It starts off with an initiating event, then branches develop as various consequences of the starting event. These are represented in a number of different paths, each associated with a probability of occurrence. As mentioned previously, the tree works on a binary logic, so each event either succeeds or fails. With the addition of the probabilities for the individual events along each path, i.e., branches, the likelihood of the various outcomes can be found. Below is an example of an event tree that represents a system fire:

Therefore, under the condition that all of a task’s sub-tasks are fully represented within a HRAET, and the failure probability for each sub-task is known, this makes it possible to calculate the final reliability for the task.

3. Estimate the relevant error probabilities
HEPs for each sub-task are entered into the tree; it is necessary for all failure branches to have a probability otherwise the system will fail to provide a final answer. HRAETs provide the function of breaking down the primary operator tasks into finer steps, which are represented in the form of successes and failures. This tree indicates the order in which the events occur and also considers likely failures that may occur at each of the represented branches. The degree to which each high level task is broken down into lower level tasks is dependent on the availability of HEPs for the successive individual branches. The HEPs may be derived from a range of sources such as: the THERP database; simulation data; historical accident data; expert judgement. PSFs should be incorporated into these HEP calculations; the primary source of guidance for this is the THERP handbook. However the analyst must use their own discretion when deciding the extent to which each of the factors applies to the task

4. Estimate the effects of human error on the system failure events
With the completion of the HRA the human contribution to failure can then be assessed in comparison with the results of the overall reliability analysis. This can be completed by inserting the HEPs into the full system’s fault event tree, which allows human factors to be considered within the context of the full system.

5. Recommend changes to the system and recalculate the system failure probabilities
Once the human factor contribution is known, sensitivity analysis can be used to identify how certain risks may be improved in the reduction of HEPs. Error recovery paths may be incorporated into the event tree as this will aid the assessor when considering the possible approaches by which the identified errors can be reduced.

Worked example[edit]

Context[edit]

The following example illustrates how the THERP methodology can be used in practice in the calculation of human error probabilities (HEPs). It is used to determine the HEP for establishing air based ventilation using emergency purge ventilation equipment on in-tank precipitation (ITP) processing tanks 48 and 49 after failure of the nitrogen purge system following a seismic event.

Assumptions[edit]

In order for the final HEP calculation to be valid, the following assumptions require to be fulfilled:

  1. There exists a seismic event initiator that leads to the establishment of air based ventilation on the ITP processing tanks 48 and 49
  2. It is assumed that both on and offsite power is unavailable within the context and therefore control actions performed by the operator are done so locally, on the tank top
  3. The time available for operations personnel to establish air based ventilation by use of the emergency purge ventilation, following the occurrence of the seismic event, is a duration of 3 days
  4. There is a necessity for an ITP equipment status monitoring procedure to be developed to allow for a consistent method to be adopted for the purposes of evaluating the ITP equipment and component status and selected process parameters for the period of an accident condition
  5. Assumed response times exist for initial diagnosis of the event and for the placement of emergency purge ventilation equipment on the tank top. The former is 10 hours while the latter is 4 hours.
  6. The in-tank precipitation process has associated operational safety requirements (OSR) that identify the precise conditions under which the emergency purge ventilation equipment should be hooked up to the riser
  7. The “tank 48 system” standard operating procedure has certain conditions and actions that must be included within for correct completion to be performed (see file for more details)
  8. A vital component of the emergency purge ventilation equipment unit is a flow indicator; this is required in the event of the emergency purge ventilation equipment being hooked up incorrectly as it would allow for a recovery action
  9. The personnel available to perform the necessary tasks all possess the required skills
  10. Throughout the installation of the emergency purge ventilation equipment, carried out by maintenance personnel, a tank operator must be present to monitor this process.

Method[edit]

An initial task analysis was carried out on the off normal procedure and standard operating procedure. This allowed for the operator to align and then initiate the emergency purge ventilation equipment given the loss of the ventilation system.
Thereafter, each individual task was analyzed from which it was then possible to assign error probabilities and error factors to events that represented operator responses.

  • A number of the HEPs were adjusted to take account of various identified performance-shaping factors (PSFs)
  • Upon assessment of characteristics of the task and behavior of the crew, recovery probabilities were deciphered. Such probabilities are influenced by such factors as task familiarity, alarms and independent checking
  • Once error probabilities were decided upon for the individual tasks, event trees were then constructed from which calculation formulations were derived. The probability of failure was obtained through the multiplication of each of the failure probabilities along the path under consideration.

HRA event tree for align and start emergency purge ventilation equipment on in-tank precipitation tank 48 or 49 after a seismic event

The summation of each of the failure path probabilities provided the total failure path probability (FT)

Results[edit]

  • Task A: Diagnosis, HEP 6.0E-4 EF=30
  • Task B: Visual inspection performed swiftly, recovery factor HEP=0.001 EF=3
  • Task C: Initiate standard operating procedure HEP= .003 EF=3
  • Task D: Maintainer hook-up emergency purge ventilation equipment HEP=.003 EF=3
  • Task E: Maintainer 2 hook-up emergency purge, recovery factor CHEP=0.5 EF=2
  • Task G: Tank operator instructing /verifying hook-up, recovery factor CHEP=0.5 Lower bound = .015 Upper bound = 0.15
  • Task H: Read flow indicator, recovery factor CHEP= .15 Lower bound= .04 Upper bound = .5
  • Task I: Diagnosis HEP= 1.0E-5 EF=30
  • Task J: Analyse LFL using portable LFL analyser, recovery factor CHEP= 0.5 Lower bound = .015 Upper bound =.15

From the various figures and workings, it can be determined that the HEP for establishing air based ventilation using the emergency purge ventilation equipment on In-tank Precipitation processing tanks 48 and 49 after a failure of the nitrogen purge system following a seismic event is 4.2 E-6. This numerical value is judged to be a median value on the lognormal scale. However, this result is only valid given that all the previously stated assumptions are implemented.

Advantages of THERP[edit]

  • It is possible to use THERP at all stages of design. Furthermore, THERP is not restricted to the assessment of designs already in place and due to the level of detail in the analysis it can be specifically tailored to the requirements of a particular assessment.[4]
  • THERP is compatible with Probabilistic Risk Assessments (PRA); the methodology of the technique means that it can be readily integrated with fault tree reliability methodologies.[4]
  • The THERP process is transparent, structured and provides a logical review of the human factors considered in a risk assessment; this allows the results to be examined in a straightforward manner and assumptions to be challenged.[4]
  • The technique can be utilized within a wide range of differing human reliability domains and has a high degree of face validity.[4]
  • It is a unique methodology in the way that it highlights error recovery and it also quantitatively models a dependency relation between the various actions or errors.

Disadvantages of THERP[edit]

  • THERP analysis is very resource intensive, and may require a large amount of effort to produce reliable HEP values. This can be controlled by ensuring an accurate assessment of the level of work required in the analysis of each stage.[4]
  • The technique does not lend itself to system improvement. Compared to some other Human Reliability Assessment tools such as HEART, THERP is a relatively unsophisticated tool as the range of PSFs considered is generally low and the underlying psychological causes of errors are not identified.
  • With regards to the consistency of the technique, large discrepancies have been found in practice with regards to different analysts assessment of the risk associated with the same tasks. Such discrepancies may have arisen from either the process mapping of the tasks in question or in the estimation of the HEPs associated with each of the tasks through the use of THERP tables compared to, for example, expert judgement or the application of PSFs.[5][6]
  • The methodology fails to provide guidance to the assessor in how to model the impact of PSFs and the influence of the situation on the errors being assessed.
  • The THERP HRAETs implicitly assume that each sub-task’s HEP is independent from all others i.e. the HRAET does not update itself in the event that an operator takes a suboptimal route through the task path. This is reinforced by the HEP being merely reduced by the chance of recovery from a mistake, rather than by introducing alternative (i.e. suboptimal) “success” routes into the event-tree, which could allow for Bayesian updating of subsequent HEPs.
  • THERP is a “first generation” HRA tool, and in common with other such tools has been criticized for not taking adequate account of context.[2]

Other human reliability assessments[edit]

Other Human Reliability Assessments (HRA) have been created by multiple different researchers. They include cognitive reliability and error analysis method (CREAM), technique for human error assessment (THEA), cause based decision tree (CBDT), human error repository and analysis (HERA), standardized plant analysis risk (SPAR), a technique for human error analysis (ATHEANA), human error HAZOP, system for predictive error analysis and reduction (SPEAR), and human error assessment and reduction technique (HEART).[7]

References[edit]

  1. ^ a b Kirwan, B. (1994) A Guide to Practical Human Reliability Assessment. CRC Press. ISBN 978-0748400522.
  2. ^ a b Hollnagel, E. (2005) Human reliability assessment in context. Nuclear Engineering and Technology. 37(2). pp. 159-166.
  3. ^ Swain, A.D. & Guttmann, H.E., Handbook of Human Reliability Analysis with Emphasis on Nuclear Power Plant Applications. 1983, NUREG/CR-1278, USNRC.
  4. ^ a b c d e Humphreys, P. (1995). Human Reliability Assessor’s Guide. Human Factors in Reliability Group. ISBN 0853564205
  5. ^ Kirwan, B. (1996) The validation of three human reliability quantification techniques — THERP, HEART, JHEDI: Part I — technique descriptions and validation issues. Applied Ergonomics. 27(6) 359-373. doi.org/10.1016/S0003-6870(96)00044-0
  6. ^ Kirwan, B. (1997) The validation of three human reliability quantification techniques — THERP, HEART, JHEDI: Part II — Results of validation exercise. Applied Ergonomics. 28(1) 17-25.
  7. ^ DeMott, D.L. (2014?) «Human Reliability and the Cost of Doing Business». Annual Maintenance and Reliability Symposium

Термин, который часто используется в качестве эталона для проверки правильности нашей модели, — производительность на человеческом уровне. Сравняться с человеческим уровнем производительности в некоторых задачах, таких как компьютерное зрение, считается большим достижением, но сможете ли вы превзойти его?

В любой общей модели мы видим значительный рост точности по мере того, как мы вкладываем в нее все больше и больше времени. Но повышение точности через некоторое время становится незначительным. Во многих случаях наблюдается, что после превышения точности человеческого уровня очень трудно увидеть дальнейший рост точности нашей модели.

Это верно, потому что, пока ваша точность ниже, чем у человека, вы можете получать помеченные данные от людей, а также вручную анализировать ошибку.
Но это становится очень сложно, когда вы превосходите производительность на уровне человека .

Но давайте предположим, что у нас есть бесконечное количество времени, тогда станет ли модель точной на 100%?

Ответ очевиден: нет, точность на практике приближается к теоретическому пределу, но никогда не превышает его. Этот предел можно рассматривать как верхнюю границу нашей модели или максимально достижимую точность.
Это известно как ошибка Байеса.

В математических терминах (определение вики) коэффициент ошибки Байеса — это наименьший возможный коэффициент ошибки для любого классификатора случайного результата.
Оптимальная ошибка Байеса существует для некоторых задач, и невозможно сделать правильный вывод. предикация . Например, представьте себе проблему распознавания лиц, когда на вход подается очень размытое изображение.

Невозможно сделать вывод о каких-либо особенностях, что означает, что ошибка Байеса всегда существует.

Понимание ошибки Байеса кардинально изменило направление развития модели.
Например, рассмотрим эти два случая.

В этих случаях обе модели A и B похожи, но они различаются ожидаемой ошибкой Байеса.
Это, однако, радикально изменит направление, в котором будут двигаться обе модели.
Модель 1 будет сосредоточена на смещении уменьшения, тогда как, Модель 2 будет сосредоточена на снижении дисперсии.
Поэтому правильная оценка байесовской ошибки необходима для разработки модели.
Для этого нам сначала нужно правильно понять человеческий фактор.

Понимание человеческой ошибки

Приведем краткий пример, где вам нужно определить здоровье пары легких человека по изображению.

Человеческая ошибка при этом может иметь несколько определений. Мы рассмотрим оценку врачей для этого. Это будет иметь несколько случаев, как показано ниже.

Естественно может возникнуть вопрос, что из них можно считать ошибкой человека?

Что ж, ответ на этот вопрос зависит от сценария,
Например, рассмотрим пример

В первом случае мы сосредоточимся на предвзятости, во втором — на дисперсии,
в третьем случае мы не можем просто использовать человеческую ошибку, нам придется учитывать 0,5 процента как человеческую ошибку, чтобы улучшить модель и нарисовать хорошее сравнение.

Так как команда опытных врачей может дать ошибку 0,5%, то ошибка Байеса будет определенно меньше или равна 0,5%.
Поэтому мы можем заменить человеческую ошибку ошибкой Байеса .

Но что, если мы преодолеем человеческую ошибку?

Преодолеть человеческую ошибку

Для предыдущего примера, если мы получим такую ​​ситуацию.

Затем мы преодолели человеческую ошибку, после чего становится труднее полагаться на человеческую интуицию и данные, помеченные человеком, поскольку, если мы хотим показать улучшение производительности.
Это может быть очень трудно заменить, и поэтому мы обнаруживаем, что после на этом этапе мы перестаем прогрессировать.

После этого момента значение ошибки Байеса также становится таким ясным, поскольку у нас нет общего способа определения ошибки.

Вам может быть интересно, возможно ли это вообще?
Да, искусственный интеллект добился больших успехов в следующих областях, которые превосходят людей,

Тенденция, которую вы можете наблюдать в них, заключается в том, что большинство из них представляют собой примеры, основанные на больших числовых объемах, которые лучше обрабатываются компьютерами.

Но, с другой стороны, производительность человека в задачах компьютерного зрения намного выше.

Вывод

Мы можем предположить, что:

а) Вы всегда можете подогнать модель к тренировочному набору

б) Производительность обучения довольно хорошо обобщается производительностью набора тестов/разработчиков.

Мы можем разделить ошибки на три категории, которые мы будем рассматривать сверху вниз.

Наша первая цель будет состоять в том, чтобы определить человеческую ошибку, исходя из наилучшего сценария, и после этого давайте рассмотрим два случая.

ДЕЛО 1

Это известно как предотвратимая предвзятость, мы можем:

а) использовать более крупные сети
б) получить больше обучающих данных
в) получить лучшую архитектуру
г) тренироваться дольше

Это уменьшит предотвратимую предвзятость

СЛУЧАЙ 2
После того, как мы получили хорошую ошибку обучения, мы рассматриваем последние два значения

Это известно как дисперсия, мы можем:

а) Добавьте больше данных
б) Улучшите архитектуру
в) Используйте регуляризацию

Это мы уменьшаем дисперсию

После этого у нас на руках будет хорошая модель.

Методы расчета байесовской ошибки (необязательное чтение)

Теорема Байеса о том, что если произошло четное B, каковы шансы, что произойдет A.

Убрав понятие нормализации, получим

Карта или максимальная апостериорная модель — это процесс поиска наилучшей модели с учетом данных.

Учитывая упрощение теоремы Байеса до пропорциональной величины, мы можем использовать ее для оценки пропорциональной гипотезы и параметров (тета), которые объясняют наш набор данных (X), выраженный как:

Нам нужно максимизировать это, поэтому

Это можно сформулировать как

Поскольку байесовский классификатор оптимален, байесовская ошибка является минимально возможной ошибкой, которую можно совершить.

Другая функция плотности вероятности определяется следующим образом, где плотность вероятности определяется как

Поэтому систематическая ошибка может быть определена как

Параметрический метод для ошибки Байеса

Это требует обязательного условия расстояния Махаланобиса.

Пусть ui будет средним значением для 1-го и 2-го классов, тогда расстояние Махаланобиса может быть задано как

что делает нашу ошибку Байеса

Непараметрический метод для ошибки Байеса

Мы можем использовать классификатор NN, чтобы дать ошибку Байеса

Следовательно, если у нас есть проблема 2 класса с большим набором данных, то ошибка Байеса может быть представлена ​​​​как

Подставляя значение из предыдущего уравнения, получаем

Этот метод в значительной степени основан на реализации модели на основе Knn.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Кофемашина миле ошибка f17
  • Коэффициент ошибок при отгрузках
  • Кофемашина saeco lirika коды ошибок
  • Кофемашина мелита ошибка системы 8
  • Коэффициент битовых ошибок ber формула