2.3. Роль человеческого фактора как фактора безопасности предприятия.

Обеспечение информационной безопасности предприятия, в которой с развитием и усложнением техники пропорционально возрастает значение человеческого фактора, можно найти уже в почти всех сферах профессиональной деятельности человека. В рисковых профессиональных системах (производственная, транспортная энергетическая, информационная и др.), быстрее, чем в других местах, человек освобождается от необходимости выполнять частные операции и начинает регулировать мощные потоки энергии и информации. При этом лавинообразно возрастают уровень его ответственности и цена допускаемых ошибок.

Не смотря на это, во всех существующих системах управления безопасности не учитывается факт, что самая большая угроза является сам человек. Современные технические средства наблюдения, контроля и обработки информации не имеют и не будут еще долго иметь способность к мышлению и быструю комплексную оценку любой возникшей ситуации. Поэтому, единственное эффективное решение проблемы оптимизации безопасности может быть только реализация идеи создания единой человека – технической системы управления безопасности, где ведущую роль будет иметь человек.

Один из подходов исследования влияния человека на безопасность, это использование комплексного или частичного факторного анализа.

Здесь, приложенный подход раскрывает многогранность проблемы и пытается назвать основные факторы, представляющие собой составные части понятия «человеческий фактор», как например - профессиональная подготовка, физическое состояние и ограничения, психологические особенности, факторы окружающей среды, факторы социальной среды, факторы культуры, факторы экипажа, факторы объекта эксплуатации и др.

В основе комплексного факторного анализа исследования влияния человека на безопасность ставиться возможность решения общей задачи через реализацию частных блоков, связанных с учетом человеческого фактора. Такие могут быть - блок управления и организации, блок профессиональной компетентности персонала компании, блок физического состояния и отдыха персонала, блок тренированности экипажей и готовности к действиям в аварийных ситуациях, блок социальных проблем, блок психофизиологических особенностей и межличностных взаимоотношений.

Деление на блоки, с обозначением основных направлений деятельности компаний в каждом из них, с одной стороны, позволяет выработать направления их усилий в этих областях, с другой стороны, составляет основу для оценки эффективности системы безопасности предприятия, экспертами.

Другой подход, это исследование процессов возникновения ошибок и возможностей прогнозирования перехода ситуацию в аварийной.

Подходы проведения комплексного или частичного факторного анализа для решения проблем человеческого влияния на безопасность связанны напрямую с возможностями полного определения и учета всех факторов, влияющих на вероятность совершения ошибок и возникновения аварийной ситуации. Чтобы облегчить определение степени влияния различных дестабилизирующих факторов, необходимо разработать модель развития каждой исследуемой аварийной ситуации. Такая модель должна разделить дестабилизирующие факторы по группам (направлениям) и должна позволить учесть индивидуальных особенностей людей.

Основным звеном предлагаемой модели является руководитель, который должен учитывать все факторы, как технические, так и психофизиологические.

После анализа отдельных ситуаций и учета дестабилизирующих факторов необходимо определить вероятностией совершения ошибок операторов. Ошибки, совершаемые людьми, обычно классифицируются как – нарушения, опасные ошибки, критические ошибки (в зависимости от тяжести последствий от наступления ошибки). Кроме того должны быть разработаны способы предотвращения возникновения ошибок и методы уменьшения последствий совершения ошибок.

Независимо от количества и качества накопленных показателей психофизиологического состояния человека, однозначно определить зависимость его ошибки от различных дестабилизирующих факторов на сегодняшний день не представляется возможным. В этом плане, существующие психодиагностические процедуры, системы экспертного опроса и разработанные алгоритмы действий людей для различных условий, дают возможность выявить только наиболее общие и опасные (с позиции вероятности появления) ошибки действия или бездействия, но это не достаточно.

Естественное продолжение перечисленных подходов являются вероятностные подходы , к нормированию человеческого фактора. В основе разработки вероятностных подходов к нормированию человеческого фактора тоже лежит утверждение, что одна из основных причин аварий на предприятии – это ошибка человека – оператора. Поэтому крайне важно определить степень доверия к надежности всей системы управления безопасностью объекта, рассматривая ее как “человеко – машинную”.

Техническая надежность “машины” поддается количественной оценке с использованием принятых числовых характеристик надежности. Однако определение количественной оценки надежности человеческого фактора крайне затруднительно – ввиду отсутствия достаточно аргументированных методик определения вероятностью отказа (ошибки) оператора в конкретной ситуации при работе с информацией, с учетом его индивидуальных особенностей, ограничений и психофизиологического состояния.

По этой причине высокую актуальность приобретает разработка методов количественной оценки влияния человеческого фактора на безопасность эксплуатируемого объекта.

Подобная процедура должна включать следующие этапы решения этой задачи:

• определение и классификация обобщенных эксплуатационных ситуаций;

• деление каждой ситуации на отдельные этапы и более простых “под – ситуаций”;

• описать всех последовательных отдельных операций, совершаемых человеком в каждой из выявленных ситуаций;

• определение и ранжирование дестабилизирующих факторов как по вероятности их проявления, так и по последствиям от совершенных под их давлением человеческих ошибок;

• определение “правил действий” людей в различных ситуациях;

• определение основных типов ошибок операторов для каждой ситуации;

• расчет вероятность появления ошибок при выполнении отдельных действий;

• составление профессиограммы и психограммы каждого оператора;

• разработка методики определения индивидуальных особенностей людей;

• изучение “законов поведения” людей в различных ситуациях;

• определение зависимости между дестабилизирующими факторами и индивидуальными особенностями операторов;

Полученные результаты недвусмысленно иллюстрируют, что предвидеть все ошибки человека (а они редко повторяются - «человек учится на своих ошибках») и раскрыть закономерностей влияния очень разнообразного комплекса дестабилизирующих факторов на безопасности предприятия, пока является невозможным.

Некоторые авторы считают, что один из путей решения проблемы безопасности заключается в прогрессивном уменьшении влияния человеческого фактора – путем передачи части функций от человека оператора системам искусственного интеллекта.

Считается, что от человека оператора системам искусственного интеллекта можно передать, как простые функций наблюдения и контроля, так и более интеллектуальные, связанные с выработкой решения по оценку и прогнозу обстановки, а также по управлению профессиональной системы (как в простых, так и в нештатных ситуаций). При использовании таких интеллектуальных систем, квалификация человека – оператора ни в коей мере не ставиться под сомнением, но авторы указывают на одно из неоспоримых преимуществ систем искусственного интеллекта – это возможность их круглосуточной стабильной работы и низкая вероятность сбоя из-за влияния психологических факторов.

Однако, построение интеллектуальных систем требует разработки методов накопления и верификации знаний, а также методов оценки состояния объекта управления и методов принятия решений.

Ключевой вопрос при построении любой интеллектуальной системы – это закладываемый в нее принцип представлении знаний. Без хранения и использования знаний из определенной предметной области система не сможет решать сколько – ни будь интеллектуальные задачи в ней. Поэтому, необходимо выбрать систему представления знаний (т. е, их формализации, в удобной для машинной обработки виде).

Используемые в настоящее время парадигмы представления знаний неявно основаны на широко используемом принципе разделения функций и данных. Это приводит к тому, что все современные системы представления знаний предполагают создания базы знаний и их использования в интеллектуальных системах посредством универсальных или специализированных механизмов – решателей. Такие базы знаний могут быть построены на различных принципах (продукционные системы, семантические сети, фреймы). Но для всех этих подходов характерна общая черта – статичность знаний, представленных в этих системах.

База знаний, созданная с использованием перечисленных принципов, способна существовать в неизменном виде неограниченно долгое время. При этом знания могут использоваться интеллектуальной системы.

Статичность базы знаний не означает неизменности содержащихся в ней знаний. Знания могут изменяться или дополняться, в случае необходимости, самой интеллектуальной системой. Однако, если содержимое базы знаний не меняется, это никак не сказывается на самой базе знаний.

Статичные базы знаний представляют собой весьма полезный компонент современных интеллектуальных систем. Тем не менее, это качество не соответствует свойствам естественного интеллекта. Естественный интеллект не может быть статичным по своей природе. Знания, присущие естественному интеллекту, либо пополняются и развиваются, либо забываются и деградируют. И еще, знания каждого индивида уникальны и зависят от его предыстории.

Для моделирования естественного интеллекта, некоторые авторы предлагают использовать новую перспективную концепцию представления знаний, моделирующие не только их содержимое, но и динамику (концепция динамических, семантических сетей (ДСС).

Основные принципы теории динамических семантических сетей заключаются в следующем: в основу представления знаний положена семантическая сеть, узлы которой – выполняемые в реальном времени вычислительные процессы. Каждый узел по отдельности обладает некоторой долей информацией, множеством функций по обработке информации, поведением и временем жизни. Этот узел соединен различными связями с другими узлами сети. В совокупности узлы (и структура их связей) формализуют некоторые знания о конкретной предметной области. Однако, в отличие от традиционных семантических сетей, динамическая семантическая сеть не только содержит в себя знания, но сама обрабатывает всю поступающую информацию – новые знания, запросы и т. п. Это обеспечивается работой всех узлов сети. Поскольку каждый узел сети функционирует в реальном времени, даже при отсутствии какой либо информации извне сети они постоянно изменяют как себя, так и структуру своих связей. Тем самым вся сеть постоянно работает, «обобщая» и «обдумывая» свои текущие знания.

Повидимому, ДСС обладает хорошими способностями к самообучению, но для нормального функционирования безопасности информационной сети необходимо постоянное (или периодическое) поступление новой информации о состоянии предметной области – для обновления и уточнения знании системы, а е эта задача пока трудно разрешима. В противном случае динамическая сеть начнет «забывать» содержащиеся в ней знания и постепенно начнет деградировать.

Есть еще и другие перспективные подходы по разработки и внедрения интегрированных систем поддержки принятия решений. Такие подходы обеспечивают сбор и обработку информации до уровня подготовки проекта решения и снижают весьма высокого уровня информационной нагрузки на оператора. Созданные системы поддержки принятия решений повышают значительно обоснованность решений, принимаемых в ординарных условий, но не могут оказывать реальную поддержку руководителям на этапах возникновения, развития и ликвидации аварийных ситуаций .

Самым доступным способом оптимизации влияния «человеческого фактора» на безопасность считается усовершенствование и развитие системы профессиональной подготовки, но в последнее время анализ статистики кризисных ситуаций показывает, что причиной возникновения аварий, катастроф и терактов все реже является недостаточная профессиональная подготовка и отсутствие достаточного практического опыта отдельных операторов (порядка 14 - 15%). Как правило, специалисты достаточно подготовлены в профессиональном отношении, а все более, частой причиной аварийного состояния отдельных предприятий является сознательное немотивированное нарушение существующих инструкций и правил безопасности (Табл. 1).

Таблица 1.