基于CREAM的船舶引航员人因可靠性的预测研究

◎ 孙鑫 天津港引航中心

不规范的引航员操作会直接威胁船舶进出港安全，为尽可能预防港内航道出现船舶损坏事故，必须设法预测引航员人因可靠性。安全领域中人因可靠性分析向来受到重视，考虑到社会、环境、个人等因素均会影响引航员工作，因此本文研究聚焦情景环境和个体因素带来的影响，针对性开展人因可靠性定量预测。

1.模型建立

1.1 规则库构建

很多人因差错数据的获取难度较高，数据不完整情况较为常见，因此可引入模糊集理论中的主观评价法，该方法采用If-Then规则。考虑到传统规则库在模糊性表示方面存在不足，微小变化无法通过输出结果直观反映，因此本文研究未采用传统规则库。对于复杂多变的引航员任务环境，同时专家对假设的支持无法做到完全肯定，基于置信度变化，需设法建立简易的不确定性规则库，置信度相关的所有可能结果均需要由该规则库涉及，由此可得到置信规则库：

式中的Rk、Li,k分别代表置信规则库、输入的语义变量集合，基于该式能够得到4种不同置信度结果的控制模式组合，βj,k、Dj、Lj,k分别代表控制模式置信度、控制模式、通用行为条件对人类绩效带来的不同影响。本文建设的置信规则库能够对4种控制模式与9个通用行为条件间的不确定性关系进行映射，其中通用行为条件包括组织有效性、工作条件、规程/计划可用性、可用时间、同时出现的目标数量、运营支持与人机界面的充分性、船员合作质量、经验和培训充分性、值班时间，其中组织有效性可描述为非常有效、有效、无效、效果差。通过对不确定性关系的映射，即可提供更为适用、丰富的方案。

1.2 通用行为条件绩效效应评价

有限个语义变量存在于每个通用行为条件中，行为可靠性会受到语义变量带来的不同影响，这种影响会在引航员绩效可靠性方面得到体现，如消极影响会降低可靠性，积极影响则相反。每个通用行为条件的影响均能够用于人因差错率预测，但在基本CREAM模型中，每个通用行为条件的影响为确定和离散的，由此会得到较宽的失误概率预测区间，同时能够得到交叉的相邻概率区间。基于传统模型存在的不足，本文研究将离散的确定值通过模糊数向连续值转换，得到的连续值基于去模糊化处理向概率值转换，以此在人因差错率预测中引入通用行为条件的不同重要绩效水平，在具备不确定性的通用行为条件绩效评估支持下，实现主观性降低。

1.3 调整通用行为条件依赖性

作为结构化的综合指标体系，CREAM模型能够用于描述任务环境定量，但由于同时存在任意的相互依赖或耦合关系，因此必须设法对依赖性进行调整。如存在“不显著”的某个通用行为条件，需结合相关其他因数效应值降低或改进的共同指向进行修正，这一过程需参照事先制定的阈值。

1.4 贝叶斯网络技术建模

基于拥有置信度的语义变量，专家可进行模糊输入表示，完成控制模式确定，这一过程需要基于贝叶斯机制的条件概率目标，转换规则库置信度。对于CREAM模型来说，“值班时间”存在2个水平等级，船员合作质量、运营支持与人机界面充分性、组织有效性存在水平等级4个，其余通用行为条件存在3个水平等级，可由此获得条件概率进行贝叶斯网络构建。为简化运算，父节点数量可通过分离方法进行精简，这一过程需要按照3组划分通用行为条件，第一组为运营支持与人机界面充分性、工作条件、组织有效性，第二组为可用时间、同时出现的目标数量、计划/规则可用性，第三组为船员合作质量、经验和培训充分性、值班时间。

可将规则库中的置信度表示为条件概率形式，通过定义可得到离散函数：

上式中Ei的代表通用行为条件对人行为可靠性带来的降低、不显著、改进等期望效应，通用行为条件绩效效应的条件概率能够由此确定。

进一步分析可得到调整后的条件概率函数：

上式中的Eh、Eh,d、fAh、Ah分别为通用行为条件期望效应值、通用行为条件的依赖行为条件的期望效应值、调整后的通用行为条件的概率函数、调整后的通用行为条件期望效应值。

2.实例分析

2.1 实例描述

以某引航站为例，2021年3月5日07:20，案例引航站引航员需要执行船舶向天津港的引航任务，任务执行期间通航密度小且船舶交通量少，天气为中云、阴，风力为4～5级，船舶靠离泊时间已经确定，存在具有充分适当性引航相关的人机界面，引航员拥有11年的引航资历。为实现对通航安全的保障，需设法预测人因可靠性。

2.2 人因差错率计算

通过文件调查收集与通用行为条件相关的数据，调查问卷评分采用5级李克特量表，即通过“非常不同意、不同意、不确定、同意、非常同意”进行评分，如“运营支持与人机界面充分性”评估在调查问卷中使用5个问题，包括“便携终端智能化情况”“动态感知数据的及时接收情况，如语音数据、高频通信数据及船舶交通服务数据、北斗位置数据、自动识别系统数据、全球定位系统数据”“助航引航信息的获取难度，如船舶姿态、水文、气象等引航作业相关数据，航道、港口、船舶基础信息”“引航调度系统是否允许随时查看”。对于仅在特定状态下存在的通用行为条件，选择描述统计方法，如通过“夜晚”和“白天”对“值班区间”进行描述统计。问卷通过5级李克特量表开展针对性处理，每个通用行为条件的效应评价值能够由此获取，具体如表1所示。

表1 通用行为条件绩效效应值

考虑到传统模型存在缺陷，结合上文内容转换处理评价值，以此得到处理后的模糊值，进一步的解模糊操作选择重心法，概率值最终获得，通用行为条件的绩效效应值处理使用软件MSBNx，以此完成改进模型构建及控制模式确定，通过预测人因可靠性可以确定，案例引航任务的人因差错率为0.0094。

3.结论

综上所述，预测船舶引航员人因可靠性需要综合考虑不同方面因素影响。在此基础上，本文涉及的CREAM模型、规则库构建、通用行为条件绩效效应评价、调整通用行为条件依赖性、贝叶斯网络技术建模、实例分析等内容，则提供了可行性较高的人因可靠性预测路径。为更好保证保障港口生产秩序，引航员基本失误概率与船舶引航任务的适应性研究也需要引起业内人士重视。