Разработка модели оценки влияния человеческого фактора на эффективность эксплуатации строительно-дорожных машин

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.

1. Тер-Мхитаров М.С., Мухин В.Д. Передаточные функции человека-оператора в режиме отработки заданной ошибки при управлении различным количеством координат // Проблемы инженерной психологии. 1971. С. 52-65.

2. Великанов В.С. Комплексный подход по совершенствованию эргономических показателей карьерных экскаваторов. Магнитогорск, МГТУ, 2011. 85 с.

3. Абдрахманов А.А., Великанов В.С., Сафин Г.Г. Квалификация персонала как инструмент в повышении эффективности эксплуатации карьерных экскаваторов // Современные наукоемкие технологии. 2015. №12. С. 193-198.

4. Агеев Е.В., Агеева Е.В. Повышение качества ремонта и восстановления деталей современных транспортных средств // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2011. №3. С. 503-508.

5. Chapman S.N., Just-in-time supplier inventory: An empirical implementation Model // International Journal of Production Research. 1993. Рp. 329-334

6. Toloo M. A cost efficiency approach for strategic vendor selection problem under certain input prices assumption [Text] //ScienceDirect. 2016. Pp. 175-183.

7. Saaty T. L. The Analytic Hierarchy Process. New York, St. Louis, 1980

8. Schneeweib C. Planung, Systemanalytische und

9. entscheidungstheoretische Grundlagen. Berlin, 1991.

10. Овсянников В.Е. и др. Совершенствование управления рисками в сфере перевозки нефтепродуктов // Известия ВУЗОВ. Нефть и газ. 2020. №3. С. 120-128.

11. Баранов Ю.Н., Трясцын А.П. Анализ и оценка риска при перевозке опасных грузов автомобильным транспортом в АПК // Вестник ОрелГАУ. 2010. №5. С. 29-33.

12. Коротченко Е.А., Петрунина Ю.Л. Метод оценки рисков «Критерии. События. Правила» // International Journal of Open Information Technologies. ISSN: 2307-8162 .Vol. 4, no. 5, 2016.

13. Зорин В.А., Ростамиан М. Оценка рисков легковых автомобилей с учетом условий эксплуатации // Научно-технический вестник Брянского государственного университета. 2020. №1. С. 34-41.

14. Зорин В.А. Управление рисками при проектировании, производстве и эксплуатации СДМ // Механизация строительства. 2016. № 10. С. 45-48.

15. Усков А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления. Смоленск, СФРУК, 2013. 153 с.

16. Mamdani E.H. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // International Journal of Man-Machine Studies. 1975. Vol. 7. Pp. 1-13.

17. Bergmann M. An Introduction to Many-Valued and Fuzzy-Logic. Semantics, Algebras and Derivation Systems // Cambridge University Press. 2008.

18. Zadeh L.A. Fuzzy set // Information and control. 1965. № 8. 338 p.

19. Mamdani E. A. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Trans. Computers. 1977. Vol. 26, № 12. Pp. 1182-1191.

20. Овсянников В.Е., Васильев В.И. Обеспечение совместимости элементов системы «человек– машина» на этапе проектирования технологического оборудования предприятий автомобильного транспорта. Курган, изд-во КГУ, 2017. 79 с.

21. Vogt Andrew, Bared Joe. Accident models for two-lane rural segments and intersections // Transportation Research Record. 1998. № 1635. Pp. 18-29.

22. Akimova A.Y., Oboznov A.A., Akimova A.I., Razina V.V. Intelligent system for the formation of conceptual model of technological object // Experimental Psychology. Pp. 52-58.

23. Wickens C. D. Engineering Psychology and Human Performance // Transport Research Laboratory. 1992. Vol.3. no. 4 Pp. 124-132.

24. Stanton, N. A. Human Factors in Nuclear Safety. Taylor & Francis // London. SENTENTIA. European Journal of Humanities and Social Sciences. 2014. No. 4.

25. Sanders, M. S. & McCormick, E. J. Human Factors in Engineering and Design. McGraw-Hill // New York. Taylor & Francis, PP. 383-394.

26. Ovsyannikov V.E., Vasiliev V.I., Jarov S.P, Deneko M.A. Ensuring road safety on the basis of engineering-psychological evaluation of drivers labour // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2019. Pp. 325-338.