The management of safety at sea is based on a set of internationally accepted regulations and codes, governing or guiding the design and operation of ships. The regulations most directly concerned with human safety and protection of the environment are, in general, agreed internationally through the International Maritime Organization(IMO). IMO has continuously dealt with safety problems and, recognized that the human element is a key factor in both safety and pollution prevention issues(IMO, 2010). This paper proposes a human error analysis methodology which is based on the human error taxonomy and theories (SHELL model, GEMS model and etc.) that were discussed in the IMO guidelines for the investigation of human factors in marine casualties and incidents. In this paper, a cognitive process model, a human error analysis technique and a marine accident causal chains focused on human factors are discussed, and towing vessel collision accidents are analyzed as a case study in order to examine the applicability of the human error analysis technique to marine accidents. Also human errors related to those towing vessel collision accidents and their underlying factors are discussed in detail.
In recent years, accident induced by human error is increasing in the chemical plant. Human error analysis of the chemical plant was conducted on the basis of past accident. Some company called by A for the basis of a chemical accident. Factor analysis of human errors was separated in plant operation and work. Agency's work of occupational safety & health was classified into four types. It is based on the work before, during work, recovery work, and discontinue work. It was still separated work of human error by analysis and then was derived factor and issue. The human error factor and priority for accident prevention in the chemical plant is presented.
The nuclear power plants and chemical industries are trying to find human error to prevent occupational injury. The ratio of occupational injury is higher than the other industries in shipbuilding industry. It is known that the most important reason is human error. Recently, the shipbuilding industries interest in human error to prevent occupational injury. This paper outlines four approaches of human error identification used in shipbuilding industry such as survey of occupational injury, root cause analysis, risk assessment, and performance shaping factors. Finally, this paper proposes the interventions of ergonomics for preventing the human errors.
The purpose of this article is to examine the relationship between unsafe behavior, human factor and human error. For the object, several correlation analyses for those three elements were implemented. Several hypotheses for the relationship between them was suggested. The suggested hypotheses were verified by a comprehensive survey received from 132 safety manager of manufacturing industry. The conclusions were proven from the hypotheses verificaiton as belows; 1) The dependent relation items between unsafe behavior and human factor are dress protection tool, machine(equipment) and working rule have a dependent relation. 2) The dependent relation items between human factor and human error are uncommunication, control, slaps, fatigue, education, system, unmonitoring, failure. 3) The dependent relation items between human error and unsfafe behavior are decline and product/working method,failure and uncommunication have a dependent relation.
Objective: The aim of this study is to evaluate the effectiveness and efficiency of causal links between various error causes in human error analysis. Background: As finding root causes of human error in safety-critical systems is often a cognitively demanding and time-consuming task, it is particularly necessary to develop a method for improving both the quality and efficiency of the task. Although a few methods such as CREAM have suggested causal linking between error causes as a means to enhance the quality and efficiency of human error analysis, no published research to date has evaluated the performance of the causal links. Method: The performance of the CREAM links between error causes were evaluated with 80 railway accident investigation reports from the UK. From each report, errorneous actions of operators were derived, and for each error, candidate causes were found by following the predefined links. Two measures, coverage and selectivity, were used to evaluate the effectiveness and efficiency of the links, respectively. Results: On average, 96% of error causes actually included in the accident reports were found by following the causal links, and among the total of 121 possible error causes, the number of error causes to be examined further was reduced to one-tenth on average. As an additional result of this work, frequent error causes and frequently used links are provided. Conclusion: This result implies that the predefined causal links between error causes can significantly reduce the time and effort required to find the multiple levels of error causes and their causal relations without losing the quality of the results. Application: The CREAM links can be applied to human error analysis in any industry with minor modifications.
This study aims to examine probable human errors when landing an airplane by the use of SHERPA(systematic human error reduction and prediction approach) and propose methods for preventing the predictive human errors. It has been reported that human errors are concerned with a lot of accidents or incidents of an airplane. It is significant to predict presumable human errors, particularly in the operation mode of human-automation interaction, and attempt to reduce the likelihood of predicted human error. By referring to task procedures and interviewing domain experts, we analyzed airplane landing task by using HTA(hierarchical task analysis) method. In total, 6 sub-tasks and 19 operations were identified from the task analysis. SHERPA method was used for predicting probable human error types for each task. As a result, we identified 31 human errors and predicted their occurrence probability and criticality. Based on them, we suggested a set of methods for minimizing the probability of the predicted human errors. From this study, it can be said that SHERPA can be effectively used for predicting probable human error types in the context of human-automation interaction needed for navigating an airplane.
As many as 111 reactor trips have occurred for recent 5 years('01-'05), and 26 cases of them have occurred due to human error. The trend of human error rate didn't decrease in 2004, so KHNP started to make efforts to decrease human errors. In 2006 KHNP bench marked excellent foreign nuclear power plants and introduced human error prevention tools. In addition, KHNP created as many as 40 posters for human performance improvement. The posters are based on the about 500 real incident reports collected through K-HPES from 1995. Therror preventive tols for the poster. This paper explains design of the posters and their application.
This study tried to propose plan to prevent human error of railroad driver among human error of railroad worker which takes great share in railroad accident. For this, in order to maintain correlation between the accident actually occurred after the opening of high-speed railroad and experience of accident that did not happened, survey on respondent was analyzed by conducting survey on KTX captain who is working in driving work of high-speed railroad, and instruction management team manager who manages KTX captain and captain. This thesis classified the factors by human factor, job factor, environment factor, organization factor, and established human error management model by comparing and analyzing how each factors have spatial interrelations with a railroad accident. The purpose of this study is to contribute to make safe railroad, and reliable railroad by preventing human error accident by minimizing human error of high-speed railroad drivers, and improving driving workers to cope accurately and fast with irregularities through various institutional improvement, improvement of driving facilities, improvement of operating room environment, and improvement of education system.
In Human Reliability Analysis(HRA), the uncertainties involved in many factors that affect human reliability have to be represented as the quantitative forms. Conventional probability- based human reliability theory is used to evaluate the effect of those uncertainties but it is pointed out that the actual human reliability should be different from that of conventional one. Conventional HRA makes use of error rates, however, it is difficult to collect data enough to estimate these error rates, and the estimates of error rates are dependent only on engineering judgement. In this paper, the error possibility that is proposed by Onisawa is used to represent human reliability, and the error possibility is obtained by use of fuzzy reasoning that plays an important role to clarify the relation between human reliability and human error. Also, assuming these factors are connected to the top event through Fault Tree structure, the influence and correlation of these factors are measured by fuzzy operation. When a fuzzy operation is applied to Fault Tree Analysis, it is possible to simplify the operation applying the logic disjuction and logic conjuction to structure function, and the structure of human reliability can be represented as membership function of the top event. Also, on the basis of the the membership function, the characteristics of human reliability can be evaluated by use of the concept of pattern recognition.
Human errors are now considered as the most significant source of accidents or incidents in large-scale systems such as aircraft, vessels, railway, and nuclear power plants. As 61% of the train accidents in Korea railway involving collisions, derailments and fires were caused by human errors, there is a strong need for a systematic research that can help to prevent human errors. Although domestic railway operating companies use a variety of methods for analyzing human errors, there is much room for improvement. Especially, because most of them are based on written papers, there is a definite need for a well-developed computerized system supporting human error analyzing tasks. The purpose of this study is to propose a framework for a computerized human error analysis system focused on the railway industry on the basis of human error analysis mechanism. The proposed framework consists of human error analysis (HEA) module, similar accident tracking (SAT) module, cause factor recommendation (CFR) module, cause factor management (CFM) module, and statistics (ST) module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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