М. Киван, Д.В. Березкин, А. Хамед

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)  

Постановка проблемы. Возрастающая сложность в высокотехнологичных системах приводит к возникновению новых типов отказов и требований к обеспечению их безопасности. Это потребовало разработки новых подходов к моделированию аварий и управлению рисками. В последние годы расширенные и гибридные подходы к моделированию различных аварийных ситуаций приобретают все большую популярность благодаря своей эффективности в принятии решений по проектированию и эксплуатации социотехнических систем. Увеличение числа этих подходов вызывает трудности при выборе подходящего подхода при проектировании конкретной системы.

Цель. Провести сравнительный анализ гибридных методов и подходов к моделированию различных аварийных ситуаций в социотехнических системах, выявить слабые и сильные стороны существующих методов, изучить целесообразность их использования для управления рисками.

Результаты. Проанализированы основные методы и подходы к моделированию аварийных ситуаций с использованием таких методов, как FRAM, STAMP, дерево отказов, AcciMap, и их ограничения в определении причинно-следственных связей и динамики современных сложных систем. Обсуждены новые подходы к моделированию безопасности и аварий в социотехнических системах. Установлено, что эти подходы зависят от объединения нескольких моделей и методов в один гибридный подход: нечеткий-АДО, FRAM-ANP, ACAT-FRAM, STAMP-HFACS, AcciMap-ANP, и СД-ДС-ДО-ИНС. Выполнен обзор гибридных подходов к моделированию аварий в сложных системах и выявлены слабые и сильные их стороны, а также приведены области применения каждого из этих подходов.

Практическая значимость. Данное исследование может быть использовано для моделирования аварий и управления рисками в социотехнических системах. Показана необходимость использования различных методов управления рисками в зависимости от вида риска и сложности системы.

Киван М., Березкин Д.В., Хамед А. Гибридные методы и подходы к моделированию аварийных ситуаций для управления рисками в социотехнических системах // Динамика сложных систем. 2021. T. 15. № 2. С. 14−27. DOI: 10.18127/j19997493-202102-02

1. 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. 
2. Dugan J.B., Bavuso S.J., Boyd M.A. Fault trees and sequence dependencies 1990. P. 286–293.
3. Huang W., Liu Y., Zhang Y. и др. Fault Tree and Fuzzy DS Evidential Reasoning combined approach: An application in railway dangerous goods transportation system accident analysis. Information Sciences. 2020. № 520. P. 117–129.
4. Liu P., Yang L., Gao Z. и др. Fault tree analysis combined with quantitative analysis for high-speed railway accidents. Safety science. 2015. № 79. P. 344–357.
5. Hollnagel E., Goteman O. The functional resonance accident model. Proceedings of cognitive system engineering in process plant. 2004. № 2004. P. 155–161.
6. 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.
7. Rosa L.V., Haddad A.N., Carvalho P.V.R. de Assessing risk in sustainable construction using the Functional Resonance Analysis Method (FRAM). Cognition, Technology & Work. 2015. № 4 (17). P. 559–573.
8. 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.
9. Slim H., Nadeau S. A proposal for a predictive performance assessment model in complex sociotechnical systems combining fuzzy logic and the Functional Resonance Analysis Method (FRAM). American Journal of Industrial and Business Management. 2019.  № 6 (9). P. 1345–1375.
10. Li W., Zhang L., Liang W. An Accident Causation Analysis and Taxonomy (ACAT) model of complex industrial system from both system safety and control theory perspectives. Safety science. 2017. № 92. P. 94–103.
11. Li W., He M., Sun Y. и др. A proactive operational risk identification and analysis framework based on the integration of ACAT and FRAM. Reliability Engineering \& System Safety. 2019. № 186. P. 101–109.
12. Leveson N. A new accident model for engineering safer systems. Safety science. 2004. № 4 (42). P. 237–270.
13. Li C., Tang T., Chatzimichailidou M.M. et al. A hybrid human and organisational analysis method for railway accidents based on STAMP-HFACS and human information processing. Applied ergonomics. 2019. № 79. P. 122–142.
14. Rasmussen J. Risk management in a dynamic society: a modelling problem. Safety science. 1997. № 2–3 (27). P. 183–213.
15. Akyuz E. A hybrid accident analysis method to assess potential navigational contingencies: The case of ship grounding. Safety science. 2015. № 79. P. 268–276.
16. Saaty T.L. Decision making with dependence and feedback: The analytic network process. RWS publications Pittsburgh. 1996.
17. Kiwan M., Berezkin D.V. Disaster Recognition System for Risk Management in Socio-Technical Systems. in 2021 International Conference on Advances in Electrical, Computing, Communication and Sustainable Technologies (ICAECT). Feb. 2021. P. 1–7. DOI: 10.1109/ICAECT49130.2021.9392625.
18. Hollnagel E. FRAM, the functional resonance analysis method: modelling complex socio-technical systems. Ashgate Publishing Ltd. 2012.