基于“4M1E”与“Bow-Tie”模型下的普速客车轴温误报警故障风险分析

王大林

摘要：将现场管理的五大要素“4M1E”与安全风险管理的“Bow-Tie”模型相结合，进而引出基于“4M1E”与 “Bow-Tie”模型下顶事件的风险分析方法，对铁路客车中常见的故障中的轴温误报警故障进行分析，达到减少铁路客车故障的发生，或者降低故障发生后的影响的目的。

Abstract： Combining the five elements of site management "4M1E" with the "Bow-Tie" model of safety risk management， this paper introduces the risk analysis method based on the "4M1E" and "Bow-Tie" model. Byanalyzing the common faults in the railway passenger cars， the paper aims to reduce the occurrence of the faults or the influence of the faults.

关键词：Bow-Tie;铁路客车;轴温故障

Key words： Bow-Tie;railway passenger train;axle temperature fault

0  引言

经过对基层站段发生铁路客车车辆安全事故分析调查研究发现，在安全事故调查分析过程中，采用的分析手段及分析方式仍然比较传统，往往停留在对照规章文件来分析事故的阶段，没有一个较为系统化的分析方式及分析模型作为引导，这就造成对安全事故的分析不够全面，存在漏项，制定的整治措施缺乏针对性，也不够准确。下面就以铁路客车车辆常见故障中的轴温故障为例，结合“4M1E”与“Bow-Tie”模型对故障进行分析研究，从而将该模型推广到铁路客车车辆常见故障的分析中去。

1  事故树与事件树分析

1.1 事故树分析法

事故树分析法（Fault Tree Analysis，简称FTA），又被称为故障树。事故树分析法是一种逻辑分析问题的方法，主要是根据事故发生的结果寻找事故发生的原因。

1.2 事件树

事件树分析法（Event Tree Analysis简称ETA）是安全系统工程中一种常用的分析方法，事件树是从一个初因事件开始，按照事故发展的时间顺序由初始事件开始推论可能的后果，为确定安全对策找出主要依据，达到减缓事故发生影响的主要目的。

1.3 “Bow-Tie”模型

“Bow-Tie”模型是基于事故树与事件树的一种风险分析方法。通过对顶事件向左进行事故树延伸分析，寻找出造成顶事件发生的原因，向右进行事件树延伸分析，预判出顶事件造成的众多结果，将两者整合到一起，并在造成顶事件的各个原因与顶事件可能产生的各个结果之间，设置风险发生屏障，加以阻断，形成控制顶事件发生的措施与减缓顶事件发生后产生后果的措施。该模型最早被澳大利亚昆士兰大学提出，现已应用到众多行业，该模型与传统的风险分析方式相比，能够更加直观的、全面的识别风险，不易遗漏，是一种主动式与预测式相结合的风险识别方式。

2  铁路客车轴温误报警故障的分析

2.1 “4M1E”分析方式

“4M1E”是一种现场生产管理的基本方法，即是人们经常谈到的人、机、料、法、环五大现场管理要素，同样对于事故的分析，引入管理方式方法的概念，能够使得事故在分析的过程中更加系统与全面。

2.2 基于“4M1E”与“Bow-Tie”模型下的分析

首先构建“Bow-Tie”基本模型，如图1。

“Bow-Tie”基本模型下，确定顶事件，即发生的故障事件，以顶事件为中心，模型向前演绎即为事故树模型，将可能造成顶事件发生的原因按照人、机、料、法、环的顺序进行罗列。顶事件向后演绎形成顶事件发生后能够引起的后果，构成了简单的事件树。在顶事件向前与向后进行分析时，可能产生的原因及后果的途径之中，施加措施加以阻断造成顶事件发生的原因，或者减缓顶事件造成的后果，这便是我们分析顶事件时所寻求的措施。

2.3 普速客车轴温误报警故障风险分析的“Bow-Tie”基本模型构思

对普速客车轴温误报警故障信息进行收集，每一条信息主要包含造成故障的原因，故障引发的后果，列车途中应急处置措施，库内整修改进措施等内容，本文选取某客车车辆段2018年10月至2019年10月，共计12个月全段1500辆普速客车出现的轴温误报警故障数据654件，按照“Bow-Tie”基本模型绘制分析步骤图如图2。

步骤1.首先将普速客车轴温误报警故障进行分类。

归纳一个自然年内出现的654件轴温故障发生的主要原因类型，原因归纳可先按照“4M1E”的类型进行归类，其中部分出现的故障在进行分析时产生的原因不止一种：

①人员因素。综合654起故障分析，涉及人员因素主要有作业人员因素，检修计划编制人员因素，班组长工因素。

A1：库内检修人员进行轴温故障处理试验产生的误报警51起;

A2：库内检修人员日常专项修作业不标准造成误报警32起;

A3：班組本岗位职工临时请假，工作安排检修人员技术业务素质不达标，造成检修标准执行不到位，引起误报警30起;

A4：新职人员技术业务不达标21起;

A5：作业职工简化作业过程45起;

A6：检修计划编制人员漏下检修计划造成检修超期5起。

②材料设备因素。归纳材料设备因素主要涉及轴报显示器、感温探头、接线线束等部分。

B1：轴报显示器故障154起;

B2：感温探头故障170起;

B3：接线线束接触不良25起;

B4：接线盒螺栓松动造成接触不良33起;

B5：设备屏蔽线接地不良41起。

③检修作业工艺因素。

C1：岗位检修作业指导书存在漏项造成误报警22起;

C2：缺少针对该单元专项修程的规定要求造成误报警9起;

C3检修标准与现场实际不相符造成误报警5起。

④环境因素。环境因素主要包括天气及交路环境引起的误报警，车辆其他电器设备及加装改造单元干扰因素等。

D1：季节性暴雨天气造成轴温报警装置进水引发误报警47起;

D2：暑运期间长大交路设备持续运行，同时气温较高，对设备整体性能造成影响引发误报警46起;

D3：车下逆变器、充电机干扰造成误报警37起;

D4：集便器控制柜内模块电源干扰11起;

D5：电器元件使用时间过长发生老化引发误报警31起;

D6：其他原因造成误报警28起。

步骤2.针对归纳出的造成顶事件发生的原因制定整改措施。

①针对人员因素制定措施。

E1：规范轴温故障处置流程;

E2：组织对专项修作业进行学习，以小练兵的方式开展专项修作业演练;

E3：班组工长合力安排生产人员，对单一岗位人员加强多岗位技能培训;

E4：强化新职人员定岗前的考试，将轴报单元检修纳入定岗考试内容;

E5：职工作业过程全部进行视频录制，采取抽查作业视频及现场检查的方式，对于发现简化作业过程明确考核标准进行考核;

E6：检修作业计划实行双审核制度，值班员制订计划后分管技术员进行审核，漏下达计划纳入考核。

②针对材料设备因素制定措施。

F1：轴报器集中进行检修，梳理检修轴报器更换配件信息，总结检修方式，提升检修质量，严格按照设计寿命周期更新轴报器;

F2：严格探头浸水温升试验，规范探头安装紧固扭矩要求;

F3：线束插接部位定期检查，老化更新;

F4：结合春秋整修或者规定一定周期，对轴报车下接线盒接线情况进行检查;

F5：轴报屏蔽线普查，测量屏蔽线接地情况，未接地或接地不良使用屏蔽环重新压装接地。

③针对检修作业工艺因素措施。

G1：加强检修作业指导书现场验证，形成自下而上的纠错机制，指导书制定后首先进行一个月的验证，一线职工提出修改意见采纳后进行奖励，验证完毕后方可下发执行;

G2：明确轴温报警装置专项修作业标准及要求。

④针对环境因素的措施。

H1：轴报探头加装防雨橡胶套;

H2：更换车下电源干扰模块;

H3：更换集便器控制柜内干扰的电源模块;

H4：长大交路列车编组优先考虑已更新各个电器配件的新厂段修车辆。

步骤3.普速客车轴温误报警可能产生的影响。

①车辆乘务员错误按照真实热轴故障进行处置，提交限速证明，列车限速运行，影响列车运行的正常时刻，造成临时停车，构成设备故障或者D类事故。

②轴温报警装置长时间报警，对旅客产生噪音污染，影响旅客休息。

③轴温报警装置长时间报警，对客运工作人员产生噪音污染，影响客运工作人员休息与工作。

④列车入库后增加地面检修人员的工作量。

⑤轴温报警装置的误报警信息影响地面值班监控人员休息，增加其工作量。

⑥增加設备检修、更换配件的成本。

步骤4.减少普速客车轴温误报警产生影响的措施。

I：车辆乘务员发现轴温报警后，首先与值班室地面监控人员联系，确认轴温曲线图是否为陡升陡降，轴温曲线图为陡升陡降为误报警信息，按照要求进行处置即可。如果轴温曲线图为缓慢上升趋势，按照轴温超温报警处置流程处置。

J：及时关闭警报，如果继续重复报警，在确认为误报警的情况下可以将报警轴位线甩下。

K：对工作人员的休息产生影响时，可按照工作人员工作时长合理进行班制调整，确保工作人员充分休息。

L：以修代换，以试验代替更新，减少修程，对于疑似故障配件使用试验台进行测试，合格后可继续使用。

M：对于误报警车辆与真实报警车辆库内检修分别制定措施，简化误报警车辆检修流程。

步骤5.通过分析，归纳总结，最终“Bow-Tie”基本图如图4。

3  分析取得效果

通过对普速客车轴温误报警故障建立“Bow-Tie”模型图的方式，对故障发生的原因按照“4M1E”的管理方式类型进行归类，从而能够清晰的看出材料设备原因是造成误报警故障发生的主要原因，在材料设备因素中，轴报器及感温探头又是出现故障最集中的两种配件，这就规范了降低误报警制定的整改措施，使得整改措施制定的更加全面。与传统的故障分析不同，传统的故障分析在找到故障发生的原因，往往只是根据原因来制定整改方案，对于故障造成的后果施加的方可措施往往不足，通过本文分析建立的模型，能够将误报警肯能造成的影响归结为五种，每种影响均制定一到两种减缓措施。这种分析方式，对于误报警故障的日后分析建立了一整套较为完整的模型，能够简化分析量。

4  结束语

本文对普速客车轴温误报警故障通过“Bow-Tie”模型与“4M1E”的管理方式进行分析，能够较为全面的将轴温误报警故障形成的原因及造成后果进行归类，这种故障分析方式，对于铁路客车其他故障传统的分析方式是一种启发，也能够延伸到普速客车其他类型故障的分析方面，具有一定的启发意义。

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