Овсянников Виктор Евгеньевич – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация производственных процессов»
640020, г. Курган, ул. Советская, 63, стр. 4,
Victor E. Ovsiannikov – Cand. of Sci., Associate Professor of the Production Processes Automation Department
640020, Kurgan, Sovetskaia St. 63, p. 4
Васильев Валерий Иванович – доктор технических наук, профессор кафедры «Автомобильный транспорт»
640020, г. Курган, ул. Советская, 63, стр. 4,
Valery I. Vasiliev – Dr. of Sci., Professor of the Motor Transport Department
640020, Kurgan, Sovetskaia St. 63, p. 4
Введение. Человеческий фактор и такие характеристики операторов строительно-дорожных машин, как стаж, опыт работы, профессиональные навыки, мастерство и т.д. оказывают существенное влияние на эффективность эксплуатации техники. Человеческий фактор, так или иначе, является причиной около трети выходов из строя строительно-дорожных машин. Одним из самых эффективных путей выхода из данной ситуации является совершенствование машин с позиций обеспечения совместимости элементов системы «человек–машина». В статье рассмотрены вопросы инженерно-психологической составляющей совместимости.
Материалы и методы. Используется метод анализа иерархий при решении задачи выявления причин ошибок операторов и нечеткая логика для построения модели оценки влияния человеческого фактора на эффективность эксплуатации строительно-дорожных машин.
Результаты. В результате комплексной оценки причин ошибок было установлено, что наибольшим сочетанием критериев обладает группа ошибок, связанная с особенностями выполняемой задачи, а также свойствами обрабатываемой человеком информации. В разработанной модели оценки влияния человеческого фактора на эффективность эксплуатации машин в качестве выходной переменной используется риск, а входные переменные – обобщенный показатель сложности алгоритма и уровень квалификации оператора машины.
Обсуждение и заключение. Полученная модель позволяет производить первичную оценку влияния человеческого фактора и планирования обслуживания и ремонта, а также использоваться в процессах управления персоналом, например в части направления персонала на обучение. Дальнейшее совершенствование видится в разработке нейро-нечетких anfys моделей, которые содержат базу знаний для более эффективной оценки риска по конкретным прецедентам. Также возможно изменение структуры модели в части входных переменных для более корректной оценки риска.
Introduction. The human factor and the characteristics of construction and road machine operators, such as experience, work experience, professional skills, skill, etc., have a significant impact on the efficiency of equipment operation. The human factor, on average, is the cause of about a third of the failures of construction and road machines. One of the most effective ways out of this situation is to improve the machines from the point of view of ensuring the compatibility of the elements of the human-machine system. The article considers the issues of the engineering and psychological component of compatibility.
Materials and methods. The method of analysis of hierarchies is used, when solving the problem of identifying the causes of operators’ errors and fuzzy logic, to build a model for assessing the impact of the human factor on the efficiency of construction and road machines.
Results. As a result of a comprehensive assessment of the causes of errors, it was found that the largest combination of criteria is a group of errors associated with the peculiarities of the task being performed, as well as the properties of the information processed by a person. The developed model for assessing the influence of the human factor on the efficiency of machine operation uses risk as an output variable, and input variables a generalized indicator of the complexity of the algorithm and the level of qualification of the machine operator.
Discussion and conclusions. The resulting model allows you to make a primary assessment of the impact of the human factor and maintenance and repair planning, as well as be used in personnel management processes, for example, in terms of sending personnel for training. Further improvement is seen in the development of neurofuzzy anfys models which provide a knowledge base for more effective risk assessment by specific precedents. The structure of the model in terms of input variables for a more correct risk assessment is also possible to be changed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.