灰色层次分析法在航空维修作业中人为差错影响因素的风险评估

灰色层次分析法在航空维修作业中人为差错影响因素的风险评估

张波

（空军工程大学航空机务士官学校，信阳 710051）

摘要：近些年来世界军事强国的航空业都在不断飞速的发展，航空机务人员的数量日益增多，机务人员维修作业的质量对于航空安全变得越来越重要。特别是许多高新技术，复杂装备的使用，对于机务人员的要求变得越来越高，机务人员的维修保障工作将会直接影响航空装备的训练，作战，甚至空勤人员的生命安全。据航空飞行事故相关统计，有超过80的维修差错均与人为因素有关。影响机务人员的安全能力素养的因素，极大地影响着航空装备的维修质量。由于机务人员的安全能力素养包含执行能力、个人认知能力、个人学习能力、是否严谨认真等等各种因素的影响，难以采用量化评价方法对影响人安全能力素养的因素进行评估，风险处于灰色状态。因此本文以某部队机务人员作为研究对象，从人员的通用能力、个人品质、管理因素、人机交互因素四个方面建立人为差错影响因素的风险层次分析模型，利用灰度分析法对其不确定性风险进行评估，得到机务人员差错产生影响因素风险评价中结果为低与较低风险水平之间。本研究验证了灰色层次分析法用于航空机务人为差错影响因素风险评估是科学的和可行的。由于航空机务维修差错产生的其他因素与人为因素等可能存在差异，对其层次分析法中评价指标和模型进行修正后即可应用该研究结果。

关键词：航空机务维修   人为差错影响因素  灰色层次分析法   风险评价

Application of Grey Analytic Hierarchy Process in risk assessment of human error influencing factors in aviation maintenance operation

ZHANG Bo1

(Aviation maintenance Sergeant School of Air Force Engineering University，Xinyang，710051)

Abstract: In recent years, the aviation industry of the world's military powers is developing rapidly. The number of aviation maintenance personnel is increasing day by day. The quality of maintenance operation of maintenance personnel is becoming more and more important for aviation safety. Especially with the use of many high-tech and complex equipment, the requirements for maintenance personnel become higher and higher. The maintenance and support work of maintenance personnel will directly affect the training of aviation equipment, combat and even the life safety of aircrew. According to the relevant statistics of aviation flight accidents, more than 80 maintenance errors are related to human factors. The factors that affect the safety ability and accomplishment of maintenance personnel greatly affect the maintenance quality of aviation equipment. As the safety competence of maintenance personnel includes the influence of various factors, such as executive ability, personal cognitive ability, personal learning ability, preciseness and seriousness, it is difficult to use quantitative evaluation method to evaluate the factors affecting people's safety competence, and the risk is in a gray state. Therefore, this paper takes the maintenance personnel of a military as the research object, establishes the risk analytic hierarchy process model of human error influencing factors from the four aspects of personnel's general ability, personal quality, management factors and human-computer interaction factors, uses the gray analysis method to evaluate its uncertainty risk, and obtains that the result of the risk evaluation of the influencing factors of maintenance personnel's errors is between the low and low risk level. This study verifies that the grey analytic hierarchy process is scientific and feasible for the risk assessment of human error influencing factors of aviation maintenance. Due to the possible differences between other factors and human factors in aviation maintenance errors, the research results can be applied after modifying the evaluation index and model in the analytic hierarchy process.

Key words: Aviation maintenance, Human error influencing factors, Grey AHP, Risk evaluation

1 引言

在过去的几十年中，航空装备不断发展变化，安全管理体系逐步完善，促使飞机的安全性和可靠性大为提高，由于设计缺陷和机械故障原因导致的航空事故比例越来越小，但是作为“人为因素”主要组成部分的航空维修差错的影响并没有减少。据相关数据统计，超过80%的维修差错均与人为因素有关。对于人为因素的研究在“瑞士奶酪”模型［1］基础上，Wiegmann等［2］于2003年首次提出了分析人的因素导致航空事故的模型——人的因素分析与分类系统( HFACS) ，并用于军事航空和民用航空事故调查分析。国内许多专家使用 HFACS 模型对事故进行了分析[3]。罗晓利[4]于2004年首次运用HFACS模型对1990—2003年中国民航152 起小于间隔飞行事件进行了分析统计，进一步挖掘出导致人为失误的潜在影响。但是这些研究都没有对人为差错产生的影响因素进行定量的评估。因此，本文以某部队机务人员为研究对象，探索灰色层次分析法在人为差错影响因素风险评估的科学性和可行性。

2 研究对象及方法

2.1 研究对象

因为人为差错的影响因素很多也很复杂[5]，会受到各种大大小小因素的影响[6]，其个人的心理[7]、生理、技能水平、能力素质[8]等存在着非常大的不确定性，利用定量的方法难以科学评价，而利用灰度层次分析法可以较好的解决上述问题，因此，本研究以某部队机务人员作为研究对象。

2.2 研究方法

在对研究对象进行充分调研的基础上，从通用能力、个人品质、人机交互因素和管理因素四个方面[9]对机务人员人为差错的影响因素进行分类，运用层次分析法建立评价指标体系，构建判断矩阵，确定优先关系，计算各项指标权重系数。最后进行一致性检验，因为层次分析法主观性较大。由于层次分析法采用两两比较，可能会导致判断矩阵不一致，需根据一致性比值确保整体的一致性。

在层次分析法的基础上，运用灰色理论对不确定性进行评估。根据灰色理论，建立灰色矩阵。根据风险矩阵指标权重以及评价指标矩阵，计算得到一级评价指标的权重集。用一级指标权重矢量与评价权矩阵相乘，得机务人员人为差错的影响因素综合评价值。根据该综合评价值的大小确定机务人员人为差错的风险。灰色层次分析方法的实施流程可参见文献[10]。

3 结果与讨论

3.1 职业健康风险评估层次模型构建

在对研究对象调研的基础上，从通用能力、个人品质、人机交互因素和管理因素等4个方面建立如图1所示机务人员人为差错的影响因素风险评估层次模型。

Fig. 1 机务人员人为差错的影响因素风险评价指标体系

3.2 构造判断矩阵并确定指标权重

在确定评价指标体系的基础上，建立判断矩阵，并采用文献[10]中的量表对两级中的同层指标进行标度，确定两者间优先关系，进而可计算出各指标权重，经过一致性检验，各层级的C.R.值均小于0.1，如表1~5所示，表明构建的判断矩阵较为合理。

Table1 Judgment matrix and weight analysis of the first-level indicators.

Table2 Judgment matrix and weight analysis of …

Table3 Judgment matrix and weight analysis of …

Table4 Judgment matrix and weight analysis of …

Table5 Judgment matrix and weight analysis of …

3.4 灰色矩阵建立

获得各级指标权重值后，将二级评价指标的安全风险水平分为5级：A、B、C、D、E。其中A：低风险；B：较低风险；C：普通风险；D：较高风险；E：高风险。并向k位专家进行问卷调查，对机务人员人为差错的影响因素安全评价指标的评分等级打分，根据每位专家的打分表，得到该部队机务维修作业人为差错影响因素的风险评价值，每一列是一位专家对各二级指标的评价，即：

(1)

由于已将机务维修作业人为差错影响因素风险水平设定为A-E 5个等级，因此可将安全风险评价指标的取值确定为低、较低、普通、较高、高5个灰数，并用e表示灰类，即e=A，B，C，D，E，分别赋值为1，2，3，4，5。则每个评估灰类对应的白化权函数yA(x)，yB(x)，yC(x)，yD(x)，yE(x)，定义如下：

低风险灰数为⊗1∈[0，1，2]，白化权函数为：

较低风险灰数为⊗2∈[0，2，4]，白化权函数为：

普通风险灰数为⊗3∈[0，3，6]，白化权函数为：

较高风险灰数为⊗4∈[0，4，8]，白化权函数为：

高风险灰数为⊗5∈[0，5，∞]，白化权函数为：

通过5位机务维修学者对该部队机务维修作业人为差错影响因素评价指标进行打分，以10分制原则进行打分，分数越高代表风险水平越高，得到评价样本矩阵如下：

对于执行能力指标属于第e个评价灰类的灰色评价系数n11e为：

e=1：

于是有，e=2：n112=0.500；e=3：n113=3.333；e=4：n114=4.500；e=5：n115=4.000；于是有执行能力指标的总灰色评价系数为：n11=12.333。

同理可算出另外18项指标的总灰色评价系数，最终得到二级指标对于各灰色类的评价权矩阵P，归一化后得到标准矩阵P’ ，即

3.5 综合评价

结合所确定的权重值，由式（7）可计算得到机务维修作业人为差错影响因素风险一级指标对各类评价灰度的评价权矩阵：

于是有

由表1中一级指标权重值，由式（8）可计算机务维修作业人为差错影响因素风险各灰类的综合评价值：

于是有

各灰类的评价等级已赋值1，2，3，4，5，则各灰类的评价等级值化向量为：

则机务维修作业人为差错影响因素风险的综合评价值W按式计算：

因此可以得出该部队航空机务维修作业人为差错影响因素的综合风险水平处于A与B之间，即处于低与较低风险水平之间，即接近于安全。将该评价结果与该部队航空维修差错人为因素现状评价报告对比分析发现，评估结果基本一致。

4 分析

该机务维修作业人为差错影响因素风险评估层次模型仅列出了在机务维修作业中常见的影响人员行为的因素。后续在应用该研究结果时，如果影响因素发生了变化，需对其模型及指标修正后再应用。

各项评价指标仅通过5位专家打分确定，打分样本量偏少，后续还应对打分专家的样本量进行补充。

5 结论

本研究在充分调研的基础上，从通用能力、个人品质、管理因素、人机交互因素等4个方面构建了航空维修工作人为差错影响因素风险评估层次模型，并列出了二级评价指标。在层次分析法的基础上，构建了了灰色矩阵，给出了航空机务维修人为差错影响风险评估结果为低与较低风险水平之间。验证了灰色层次分析法用于航空机务维修作业人为差错影响因素风险评估是科学的和可行的。本研究结果主要针对航空维修工作过程中人为差错相关的通用能力、个人品质、管理因素、人机交互因素等相关因素，在实际工作中影响人为差错的因素可能不仅仅只有这些，应用该研究结果进行评价时，应根据具体工作情况对其层次分析法中评价指标和模型进行修正。

参考文献

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[2] WIEGMANN D A,SHAPPELL S A．A human error approach toaviation accident analysis［M］．Farnham: Ashgate Publishing Limited,2003.

[3] XIE Xuecai,YANG Zhenhong,XU Guige． Human factor analysis of the mining safety based on the improved HFACS and SPA［J］．Journal of Safety and Environment ,2015,15( 3)

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[4] LUO Xiaoli．Study on categorized statistics of 152 casesof insufficient separation event of China civil aviation in 1990-2003［J］．China Safety Science Journal ，2004,14( 12) : 29-35.

[5]张会生.航空维修中的人为因素影响[J].江苏航空,2016,2:34-35.

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[9]刘艳红,敬述征.基于序关系分析法的机务人员能力模糊综合评价[J].航空维修工程,2014,2:47-49.

[10]周雯,王洁,周洁琼,王佩.基于灰色层次分析的地铁车站安全风险评价研究[J].安全,2021,42(02):25-30.2021.02.004.

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