М. Киван¹, Д.В. Березкин², М. Раад³, Б. Рашид4
1–3 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)
4 Университет Иннополис (г. Иннополис, Россия)
Постановка проблемы. Предотвращение аварий в сложных системах требует определения их причин. В связи с этим разрабатывается несколько теорий и моделей причин аварий. Традиционные подходы к моделированию аварий недостаточны для анализа аварий, происходящих в сложных системах, таких как социотехнические, так как авария не является результатом отказа отдельных компонентов или человеческих ошибок. Поэтому необходим системный подход к исследованию и моделированию аварий и создание определенных подходов.
Цель. Провести сравнительный анализ подходов к моделированию различных аварийных ситуаций в социотехнических системах и выявить слабые и сильные стороны каждого из этих подходов, изучить целесообразность их использования в управлении рисками.
Результаты. Проанализированы основные подходы к моделированию аварийных ситуаций и их ограничения в определении причинно-следственных связей и динамики современных сложных систем. Обсуждены новые подходы к моделированию безопасности и аварий в социотехнических системах, основанные на теории систем и когнитивной системной инженерии. Сложность социотехнических систем требует новых подходов к моделированию развития аварийных ситуаций и управления рисками. Необходимо учитывать социотехническую систему как единое целое и сделать акцент на одновременном рассмотрении социальных и технических аспектов систем. Установлено, что при моделировании аварийных ситуаций надо учитывать социальные структуры и процессы социального взаимодействия, культурную среду, индивидуальные свойства человека, такие как его способности и мотивацию, а также особенности инженерного проектирования и технические аспекты систем.
Практическая значимость. На основе сравнительного анализа различных подходов к моделированию аварий, а также примеров, использованных для моделирования нескольких инцидентов и результатов этого моделирования, сделан вывод о необходимости совершенствования методик моделирования и указаны основные пути такого совершенствования.
Киван М., Березкин Д.В., Раад М., Рашид Б. Анализ основных подходов к моделированию аварийных ситуаций для управления рисками в социотехнических системах // Динамика сложных систем. 2021. T. 15. № 1. С. 22−37. DOI: https://doi.org/10.18127/ j19997493-202101-03
- Höhl M., Ladkin P. Analysing the 1993 Warsaw accident with a WB-Graph. Report RVS-Occ-97-09. 1997. (8).
- Ferry T.S. Modern accident investigation and analysis. California: John Wiley & Sons. 1988. 105 p.
- Leveson N. Others Medical devices: The therac-25. Appendix of: Safeware: System Safety and Computers. 1995.
- Hollnagel E. Barriers and accident prevention Ashgate. Hampshire. 2004.
- Hollnagel E. Cognitive reliability and error analysis method (CREAM). Elsevier. 1998.
- Hollnagel E., Goteman O. The functional resonance accident model. Proceedings of cognitive system engineering in process plant. 2004. P. 155–161.
- Hopkins A. An AcciMap of the Esso Australia gas plant explosion. Proceedings of the 18th ESReDA Seminar. Karlstad. Sweden, Ed. by Svedung, I., Cojazzi. G. M. 2000.
- Henley E.J., Kumamoto H. Reliability engineering and risk assessment. Prentice Hall. 1981.
- Malhotra M., Trivedi K.S. Power-hierarchy of dependability-model types. IEEE Transactions on Reliability. 1994. № 3 (43). P. 493–502.
- Dugan J.B., Bavuso S.J., Boyd M.A. Fault trees and sequence dependencies 1990. P. 286–293.
- Zang X., Wang D., Sun H. et al. A BDD-based algorithm for analysis of multistate systems with multistate components. IEEE Transactions on computers. 2003. № 12 (52). P. 1608–1618.
- Veeraraghavan M., Trivedi K.S. A combinatorial algorithm for performance and reliability analysis using multistate models. IEEE Transactions on Computers. 1994. № 2 (43). P. 229–234.
- Hollnagel E. Anticipating failures: what should predictions be about? 2001.
- Hollnagel E., Woods D.D. Joint cognitive systems: Foundations of cognitive systems engineering. Woods, CRC press. 2005.
- Leveson N. A new accident model for engineering safer systems. Safety science. 2004. № 4 (42). P. 237–270.
- Rasmussen J. Risk management in a dynamic society: a modelling problem. Safety science. 1997. № 2–3 (27). P. 183–213.
- Vicente K.J., Mumaw R.J., Roth E.M. Operator monitoring in a complex dynamic work environment: a qualitative cognitive model based on field observations. Theoretical Issues in Ergonomics Science. 2004. № 5 (5). P. 359–384.
- Rasmussen J., Suedung I. Proactive risk management in a dynamic society. Swedish Rescue Services Agency. 2000.
- Ladkin P.B. Why-Because Analysis of the Glenbrook, NSW Rail Accident and Comparison with Hopkins’s Accimap. 2005.
- Johnson C.W., Holloway C.M. The ESA/NASA SOHO mission interruption: Using the STAMP accident analysis technique for a software related ‘mishap’. Software: Practice and Experience. 2003. № 12 (33). P. 1177–1198.
- Johnson C., Holloway C.M. A survey of logic formalisms to support mishap analysis. Reliability Engineering & System Safety. 2003. № 3 (80). P. 271–291.
- Pearl J. Introduction to probabilities, graphs, and causal models. Causality: models, reasoning and inference. 2000. P. 1–40.
- Ladkin P., Loer K. Why-because analysis: Formal reasoning about incidents. Bielefeld, Germany, Document RVS-Bk-98-01, Technischen Fakultat der Universitat Bielefeld, Germany. 1998.
- Lewis D. Causation. The journal of philosophy. 1974. № 17 (70). P. 556–567.
- Woo D.M., Vicente K.J. Sociotechnical systems, risk management, and public health: comparing the North Battleford and Walkerton outbreaks. Reliability Engineering & System Safety. 2003. № 3 (80). P. 253–269.
- Leveson N.G. System safety engineering: Back to the future. Massachusetts Institute of Technology. 2002.
- Huang W., Liu Y., Zhang Y. et al. Fault Tree and Fuzzy DS Evidential Reasoning combined approach: An application in railway dangerous goods transportation system accident analysis. Information Sciences. 2020. (520). C. 117–129.
- Leveson N., Dulac N. Safety and risk-based design in complex systems-of-systems 2005. 2558 с.
- Proletarsky A.V., Andreev A.M., Berezkin D.V. et al. Approach to Forecasting the Development of Crisis Situations in Complex Information Networks 2019. P. 437–446.
- Пролетарский А.В., Березкин Д.В., Можаров Г.П. Игровые и графовые модели информационных сетей для исследования сложных систем // Автоматизация. Современные технологии. 2020. № 6 (74). C. 269–281.
- Kiwan M., Berezkin D.V. Disaster Recognition System for Risk Management in Socio-Technical Systems 2021. №2 (3). P. 952–958.
- Macchi L. A Resilience Engineering approach for the evaluation of performance variability: development and application of the Functional Resonance Analysis Method for air traffic management safety assessment 2010.
- Rosa L.V., Haddad A.N., Carvalho P.V.R. Assessing risk in sustainable construction using the Functional Resonance Analysis Method (FRAM). Cognition, Technology & Work. 2015. № 4 (17). P. 559–573.
- Patriarca R., Gravio G. Di, Costantino F. A Monte Carlo evolution of the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) to assess performance variability in complex systems. Safety science. 2017. (91). P. 49–60.