Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  human reliability man
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Zarządzanie bezpieczeństwem i sterowanie ryzykiem w systemach socjotechnicznych.
PL
Zachodzące w przemyśle wypadki i zdarzenia awaryjne wykazują dobitnie, że człowiek może być w pewnych warunkach słabym ogniwem systemu. Prace badawcze dotyczące wypadków i awarii wykazują, że niedociągnięcia organizacyjne i kompetencyjne sprzyjające popełnianiu błędów przez człowieka (szeroko rozumianych) są przyczynami aż 70-80% przypadków. Niniejszy artykuł dotyczy złożonego obiektu przemysłowego, w którym można zidentyfikować różne źródła zagrożeń. Obiekty takie powinny być traktowane jako systemy socjotechniczne, ponieważ czynniki organizacyjne są bardzo ważne w ich bezpiecznej eksploatacji. Możliwe jest wystąpienie w takich systemach kilku typów awarii, które zależnie od przyczyny i następującej sekwencji zdarzeń spowodują mniej lub bardziej poważne skutki. Zarysowano metodykę uwzględniania czynników ludzkich i organizacyjnych w modelowaniu probabilistycznym systemu i analizie ryzyka. Utrzymywanie akceptowanego poziomu bezpieczeństwa lub ryzyka w instalacji przemysłowej można rozpatrywać jako problemy sterowania. Jak wiadomo, wyróżnić można dwa ogólne sposoby sterowania systemem: (1) sterowanie w układzie zamkniętym i (2) sterowanie w układzie otwartym. Ogólną ideę sterowania bezpieczeństwem i ryzykiem w danym obiekcie przemysłowym zilustrowano na zamieszczonym rysunku. A oznacza pętlę sprzężenia zwrotnego w "układzie zamkniętym". Strategia sterowania w układzie zamkniętym jest wypracowana na podstawie informacji o charakterze jakościowym, związanej z bezpieczeństwem funkcjonowania instalacji, dotyczącej: wdrożonego systemu zapewnienia jakości, kultury bezpieczeństwa, rozwiązań organizacyjnych, polityki, zarządzania itp. W przypadku niedociągnięć informacja ta jest użyteczna bezpośrednio do wypracowania działań korygujących. Informacja o charakterze jakościowym określa warunki graniczne dla predykcyjnej analizy ryzyka w "układzie otwartym" B. Dostępnych jest kilka, uznanych w praktyce inżynierskiej, metod analizy niezawodności człowieka (HRA), które są stosowane w ramach probabilistycznych analiz ryzyka. Istotne jest, aby wykonywać HRA z uwzględnieniem odpowiednich w rozpatrywanej sytuacji czynników wpływu. Cenioną metodą do tego celu jest SLIM (Success Likelihood Index Method), która jest zorientowana na prawdopodobieństwo sukcesu w wykonywaniu zadania przez operatora. Modelowanie probabilistyczne w analizie ryzyka jest zorientowane na utratę funkcji (np. z powodu uszkodzenia urządzenia lub błędu człowieka) i dlatego bardziej dogodna w praktycznym stosowaniu jest modyfikacja metody SLIM nazwana w niniejszym artykule SI-FOM (Success Index-Failure Oriented Method). Zarysowano metodykę uwzględnienia czynników ludzkich w modelowaniu probabilistycznym i analizie ryzyka za pomocą diagramów wpływu (IDs - Influence Diagrams). Wykazano, że podejście bazujące na diagramach wpływu jest uogólnieniem metody SI-FOM dla czynników w układzie hierarchicznym. Proponowane podejście w predykcyjnej analizie ryzyka z zastosowaniem diagramów wpływu umożliwia oszacowanie zakresu redukcji ryzyka dla różnych opcji sterowania ryzykiem (OSR) względem opcji bazowej (B). Do oceny niepewności związanej z oszacowaniem miar ryzyka (indywidualnego lub społecznego) proponuje się stosować podejście oparte na przedziałach liczbowych, z ich bardziej ogólną reprezentacją za pomocą przedziałów rozmytych.
EN
Occurring in the industry incidents and accidental events indicate that man can be in some circumstances a weak element of the system. Research works concerning causes of industrial incidents and accidents indicate that organisational deficiency and inadequacies resulting in human errors (broadly understood) are causes 70-80% of cases. This article deals with a complex distributed industrial system in which various sources of hazards can be identified. Such plants are treated as socio-technical systems, because the organisational factors are of a prime importance in their safe operation. Several types of accidents are possible in such systems that can result in more or less severe consequences. A methodology for incorporating human and organisational factors in probabilistic modelling of the system and risk analysis is outlined. Maintaining an acceptable level of safety or risk in an industrial installation can be viewed as control problems. As it is known two general control modes of a system can be distinguished: (1) feedback control and (2) feedforward control. The general idea of the safety and risk control in given industrial plant, treated as a socio-technical system, is illustrated in the figure. A denotes 'the feedback control loop'. The feedback control strategy is elaborated on the safety related qualitative information with regard to factors concerning the performance, quality assurance, safety culture, organisational issues and policy influences etc. This information is directly useful for elaborating corrective actions in the case of deficiencies. The qualitative information forms preconditions for the predictive risk analysis in 'open loop' B. Several appreciated in engineering practice methods for the human reliability analysis (HRA) are available that are to be applied within probabilistic risk analyses. It is important to perform HRA to include appropriate influence factors in situation considered. An appreciated method for doing that is SLIM (Success Likelihood Index Method) which is oriented on success probabilities to accomplish by operators specified tasks. Probabilistic modelling in risk analysis is failure oriented therefore, it is more convenient to apply a modification of SLIM method named in this article SI-FOM (Success Index - failure Oriented Method). The methodology for incorporating human factors in probabilistic modelling and risk analysis using influence diagrams (IDs) is outlined. It was proved that the approach based on the influence diagram concept is a generalization of the SI-FOM method for a hierarchy of factors. Proposed approach of the predictive risk analysis using the influence diagrams enables assessing the risk reduction range for different risk control options (RCOs) compared with a basis option (B). For uncertainty assessment of the evaluated risk measures (individual or social risk) using an approach based on the intervals is proposed, with their more general reperesentation by means of fuzzy intervals.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.