Базы информации об неточностях человека нужны для прогнозирования и анализа
безопасности разглядываемой совокупности, предупреждения страшных
обстановок. Их возможно поделить на следующие три категории.
Базы экспериментальных данных: содержат результаты лабораторных
опытов и заслуживают большего доверия, чем базы данных иного
типа, потому, что в меньшей степени подвержены влиянию субъективных
оценок, талантливых приводить к неточностям. Но нужно иметь
в виду, что с какой бы тщательностью ни формировались подобные базы
данных, в них постоянно присутствует большой элемент субъективности.
Базы эксплуатационных данных: являются более настоящими, чем базы
экспериментальных данных, но организовать такие базы достаточно
тяжело, потому, что для этого требуется тщательная регистрация действий
в настоящих условиях эксплуатации. Подобные базы данных дают более
удовлетворительные результаты, чем лабораторные изучения, потому, что
в лабораторных условиях довольно часто ставятся надуманные задачи.
Известны [69] большие базы эксплуатационных информации о параметрах
эксплуатации оборудования. Одной из них есть «Совокупность регистрации
и оценок информации о качестве работы (OPREDS)», разрешающая машинально
смотреть за всеми действиями оператора. Но она приемлема лишь
в некоторых обстановках (к примеру, в совокупностях коммутации). Вторым примером
есть «Банк информации о частоте неточностей по вине человека (не сильный)»,
созданный компанией Sandy. Ниже, как пример, приведены оценки
неточностей операторов из документа WASH-1400 [69].
1. Выбор не несложного тумблера, а управляемого посредством ключа
(это значение не учитывает неточности принятия ответа при, в то время, когда оператор
неправильно принимает обстановку и считает, что этот ключ
выбран верно) — частота неточностей 10–5.
2. Выбор тумблера (либо двух тумблеров), непохожего
по форме либо по размещению на необходимый тумблер при условии отсутствия
неточности в принятии ответа; к примеру, оператор включает тумблер
с громадной рукояткой вместо малого тумблера — частота
неточностей 10–4.
3. Простая неточность человека при исполнении операции (к примеру,
неправильное считывание таблички и в следствии выбор ошибочного тумблера)
— частота неточностей 3_10–3.
4. Простая неточность (упущение) человека, в случае если в зале управления отсутствует
сигнализация о состоянии параметра, потерянного оператором
(к примеру, отказ, который связан с невозвращением испытательного клапана
с ручным переключением в исходное положение по окончании завершения технического
обслуживания) — частота неточностей 10–2.
5. Простые арифметические неточности при проведении самопроверки,
но без исполнения повторных вычислений — частота неточностей 3_10–2.
Г Л А В А 7
6. Частота неточностей 1/Х — при условии, что оператор дотягивается до неправильного
тумблера (либо пары тумблеров) и выбирает похожий
тумблер (либо несколько тумблеров). Тут Х — число неправильных
тумблеров (либо пар тумблеров), расположенных рядом
с нужным тумблером. Формула 1/Х применима, в случае если имеется до пяти
либо шести тумблеров. При большем числе тумблеров частота
неточностей значительно уменьшается, поскольку оператор тратит в этом случае больше времени,
отыскивая необходимый вариант. При числе тумблеров до пяти либо
шести оператор не думает об неточности, и исходя из этого более возможно, что он
не ведет тщательный поиск.
7. Персонал второй рабочей смены не контролирует оборудование, в случае если
лишь не дается письменной директивы либо особого списка для
проверки — частота неточностей 10–1.
8. Простая частота неточностей при условии напряженной работы оператора,
при которых весьма скоро происходят страшные действия, — частота
неточностей 0,2—0,3.
Базы субъективных данных: составляются на базе экспертных оценок.
Создание таких баз обходится относительно дешево и не вызывает особенных
трудностей, потому, что громадный количество информации возможно взят
от маленького числа опрошенных специалистов.
Дабы базы субъективных данных возможно было применять при анализе
надежности работы человека, нужно:
— обеспечить требуемую точность данных; для баз субъективных данных
свойственны определенные погрешности, исходя из этого необходимо иметь в виду,
что их точность неизменно меньше, чем точность баз экспериментальных
данных;
— обеспечивать представительность экспертных оценок.
Субъективные эти должны поступать лишь от тех лиц, каковые
считаются высококвалифицированными экспертами, талантливыми совладать
с данной работой и каковые, также, имели возможность бы следить за
исполнением аналогичных заданий вторыми специалистами. К примеру, лучше приобретать
эти от операторов, чем от экспертов по инженерной психологии;
учитывать конкретный темперамент работы. Нужно весьма шепетильно
выбирать применяемый способ оценки с учетом характера оцениваемой работы;
верно установить уровень экспертного оценивания. Факторы,
определяющие уровень качества оцениваемой работы, должны выявляться на начальном
этапе оценочной деятельности. Помимо этого, нужно четко выяснить
типы неточностей, характерных для разглядываемого процесса исполнения
задания; четко выяснить процедуру оценивания. Для получения
субъективных оценок нужно четко обрисовать используемую процедуру;
к примеру, это возможно способ парного сравнения.
Главное преимущество базы субъективных данных пребывает в широком
охвате всех параметров, по которым требуется иметь информацию об неточностях.
Г Л А В А 7
Базы реляционных баз данных и языка SQL
