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ヒューマンエラー評価および削減技術( HEART ) は、特定のタスクの完了中にヒューマンエラーが発生する可能性を評価する目的で、ヒューマン信頼性評価 (HRA)の分野で使用される技術です。このような分析から、システム内でエラーが発生する可能性を減らすための対策を講じることができ、その結果、全体的な安全性のレベルが向上します。HRA を実施する主な理由は、エラーの特定、エラーの定量化、およびエラーの削減の 3 つです。このような目的で使用される技術は多数存在するため、第 1 世代の技術と第 2 世代の技術の 2 つの分類のいずれかに分けることができます。第 1 世代の技術は、関連するエラーの特定と定量化のコンテキストにおけるエラー状況の一致において「適合/不適合」という単純な二分法に基づいて機能します。第 2 世代の技術は、エラーの評価と定量化においてより理論に基づいています。HRA 技術は、医療、エンジニアリング、原子力、輸送、ビジネスの各分野を含むさまざまな業界で使用されています。各技術は、さまざまな分野でさまざまな用途があります。
HEART 法は、タスクを実行するたびに失敗する可能性があり、その確率は、注意散漫、疲労、窮屈な状況など、1 つ以上のエラー発生条件 (EPC) によってさまざまな程度に影響を受けるという原則に基づいています。パフォーマンスに重大な影響を与える要因が最も重要です。これらの条件を理想的な状況での失敗確率の「最善のシナリオ」推定に適用して、最終的なエラー発生確率を得ることができます。この数値は、より広範なリスク分析または安全性ケースとエラー発生確率の伝達に役立ちます。特定の手順に影響を与える可能性のある EPC を考慮に入れることで、HEART は、信頼性を (人間工学の観点から) 向上させ、リスクを最小限に抑える方法に関するさまざまな提案を提供するという間接的な効果ももたらします。
背景
HEARTは1986年にウィリアムズによって開発されました。[1] これは第一世代のHRA技術ですが、英国全土で広く使用されている点で同時代の多くの技術とは異なります。この方法は基本的に、人間の信頼性が依存していると考えられるタスクのパフォーマンスに悪影響を与える可能性のあるすべての要因を考慮し、これらの各要因を個別に定量化して、要因の集合的な積である全体的なヒューマンエラー確率（HEP）を取得します。
HEARTメソッド
1. プロセスの最初の段階では、システム オペレーターが特定のタスク内で完了する必要があるサブタスクの全範囲を特定します。
2. このタスクの説明が作成されると、通常は現地の専門家に相談して、特定のタスクの名目上の人間の信頼性の低さのスコアが決定されます。この計算されたポイントに基づいて、5 パーセンタイルから 95パーセンタイルまでの信頼範囲が確立されます。
3. 特定の状況で明らかであり、結果に悪影響を与える可能性が非常に高い EPC が検討され、各 EPC が問題のタスクにどの程度適用されるかについて、再び現地の専門家と話し合い、合意します。EPC はタスクに有益であるとは決して考えられないため、次の式を使用して計算されます。
- 計算された効果 = ((最大効果 – 1) × 効果の割合) + 1
4. 次に、HEP の最終的な見積りが計算されますが、その決定には特定された EPC が大きな役割を果たします。
評価者は、文脈的状況における影響に関して多くの証拠を示すEPCのみを使用すべきである。[2]
実例
コンテクスト
信頼性エンジニアは、プラントのオペレータが手順で要求されているようにプラントのバイパスルートを隔離するタスクを実行できない可能性を評価するタスクを負っています。しかし、オペレータはこのタスクを実行するのにかなり不慣れであるため、通常は正しい手順に従わず、タスクの実行時に発生する危険性を認識していません。
仮定
状況に応じて考慮すべきさまざまな仮定があります。
- オペレーターはシフト勤務中で、勤務時間は7時間目です。
- 工場は閉鎖される予定だという噂が広まっている
- オペレーターの作業をいつでも確認することが可能
- 現地の経営陣は、改修とメンテナンス作業が切実に必要であるにもかかわらず、工場の操業を継続することを目指しています。工場が短期間閉鎖された場合、問題が放置されると、永久に閉鎖されたままになるリスクがあります。
方法
この状況を HEART 方法論を使用して表現すると、次のようになります。
関連する表から、この状況でのタスクの種類は、いくつかのチェックを行いながら、手順に従ってシステムを元の状態または新しい状態に復元または移行する、と定義されるタイプ (F) であることが確認できます。このタスク タイプには、提案されている名目上の人間の信頼性の値は 0.003 です。
計算に含めるその他の要素は以下の表に示されています。
結果
したがって、通常の故障確率の最終的な計算は次のように表すことができます。
- 0.003 x 1.8 x 6.0 x 3.4 x 2.2 x 1.12 = 0.27
利点
- HEARTは非常に使いやすく、リソース使用量も少ない[3]
- この技術は、エラーの発生を減らす方法についての有用な提案をユーザーに提供する[4]
- これにより、人間工学とプロセス設計を簡単にリンクでき、信頼性向上策は評価手順から直接導き出せる結論となります。
- 費用便益分析を実施できる
- 柔軟性が高く、幅広い分野に適用できるため、広く使用されている[3]。
デメリット
- HEART 技術に対する主な批判は、EPC データが一度も完全に公開されたことがなく、そのためウィリアムズ EPC データベースの妥当性を完全に検討できないという点です。Kirwan は HEART についていくつかの実証的検証を行い、HEART は「妥当なレベルの精度」を備えているものの、研究で取り上げた他の技術よりも必ずしも優れている、または劣っているわけではないことを発見しました。[5] [6] [7] そのため、さらなる理論的検証が必要です。[2]
- HEARTは、まず人為的ミスの確率、そしてEPC効果の評価割合において、専門家の意見に大きく依存しています。そのため、最終的なHEPは楽観的な評価者と悲観的な評価者の両方に影響を受けます。
- この方法論では、EPCの相互依存性はモデル化されておらず、HEPは直接乗算されます。この独立性の仮定は、実際の状況では必ずしも当てはまりません。[2]
参照
参考文献
- ^ WILLIAMS, JC (1985) HEART – 人間工学技術によるプロセス操作における高信頼性の実現方法の提案、安全性および信頼性協会 (SaRS) の「稼働中のプラントの信頼性の実現に関するシンポジウムの議事録」、NEC、バーミンガム。
- ^ abc Kirwan, B. (1994) 実践的な人間信頼性評価ガイド。CPC Press。
- ^ ab Humphreys. P. (1995). 人間の信頼性評価者ガイド。因子グループにおける人間の信頼性。
- ^ 「FAA ヒューマンファクターワークベンチ表示ページ」。2009 年 5 月 10 日時点のオリジナルよりアーカイブ。2008年 8 月 27 日閲覧。
- ^ Kirwan, B. (1996) 3つの人間信頼性定量化技術の検証 - THERP、HEART、JHEDI: パートI - 技術の説明と検証の問題。応用人間工学。27(6) 359-373。
- ^ Kirwan, B. (1997) 3つの人間信頼性定量化技術の検証 - THERP、HEART、JHEDI: パートII - 検証演習の結果。応用人間工学。28(1) 17-25。
- ^ Kirwan, B. (1997) 3つの人間信頼性定量化技術の検証 - THERP、HEART、JHEDI: パートIII - 技術の使用の実際的側面。応用人間工学。28(1) 27-39。
外部リンク
- 定量的ヒューマンエラー評価のためのHEARTテクニック
- ヒューマンエラー分析と信頼性評価 - マイケル・ハリソン