Objective: This study proposes a systematic process to present the analysis methods and solutions of organizational root causes to human errors on the railroad. Background: In fact, organizational root cause such as organizational culture is an important factor in the safety concerns on human errors in the nuclear power plant, railroad and aircraft. Method: The proposed process is as follows: 1) define analysis boundary 2) select human error taxonomy 3) perform accident analysis 4) draw root causes with FGI 5) review root causes analysis with survey 6) chart analysis of root causes, and 7) propose alternatives and solutions. Results: As a result, root causes of the organizations like railroad and nuclear power plant came from the educational problems, violations, payoff system, safety culture and so forth. Conclusion: The proposed process does predict potential railroad accident through retrospect error analysis by building new human error taxonomies and problem solution. Application: This study would contribute to examination of the relationship between human error-based accidents and organizational root causes.
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 paper reviewed the relationship between job stress and human error, and the moderating effect of age and maintenance type on the relationship between job stress and human error in maintenance personnel. Based on the responses from 450 maintenance personnels, the results of multiple regression analysis showed that physiological and psychological stress responses have positively related with human error. In moderating effect test, age appeared to impact on the relationship between physiological/behavioral stress and human error.
The aim of this study is to review previous studies on human errors in the service delivery processes. Service industry is sharply growing in the advanced countries. Many people are looking for something to contribute to the service industry. Although there are many research topics related to service domain that human factors and ergonomics specialists can do contribute, a few researchers are studying such topics. This paper indicated how previous researches on human factors and human errors have addressed the service domain, in order to prompt human factor study on the service domain. A variety of sources were inspected for literature reviews, including books and journals of managements, medicine, psychology, consumer behavior as well as human factor and ergonomics. The characteristics of human errors in the service domain were investigated. Human error studies in several service sectors were summarized such as medical service, automotive service operation, travel agent service and call center service. Until now, human factors community was not much interested in human errors in service domain. However, there is much space to contribute to service domain; human error identification, human error analysis and control of human error. The research of human error in service domain can provide clues to improve service quality. This paper helps to guide to identify human error of service domain and to design service systems.
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 error analysis has been performed to prevent accidents and reduce human error rate in diverse contexts; manufacturing, aircraft and nuclear power plants. Until now, human error in our everyday lives has not been focused. This paper addressed human error when users go up and down elevator. First of all, human error types of elevator users were categorized by a taxonomy of unsafe acts. It was also investigated which types of human error occurred in the elevator. Finally display design guidelines were suggested to reduce human error in elevator. Auditorial display and visual display can be used to reduce human errors in elevator. Future study should be performed to check if the proposed design guidelines are effective in the real situations.
Human reliability attempts to make precise quantitative analyses and predictions of the performance of human-machine(or product) systems. In order to yield more precise human error analysis, precise human error probabilities(HEPs) must be used in the analysis. However, because human behavior is influenced by factors that are called performance shaping factors(PSFs), the effects of PSFs must be considered to obtain precise HEPs, These are called basic HEPs or situation-specific HEPs. This paper presents a theoretical method for obtaining basic HEPs (i.e. , considering PSFs) in quantitative human error analysis. In this method, the weight which characterizes the degree of importance of several PSFs is obtained by the analytic hierarchy process. The quality scores of PSFs in the task situation are obtained by percentile concept. These scores are used in conjunction with the relative Importance weights of PSFs to compute the composite quality percentile score of PSFs in the task situation. Then, a new mapping method of the composite quality percentile score of PSFs into a situation-specific basic HEP is proposed with a numerical example.
Since human errors are being recognized as one of the primary issues in railway safety, there is a definite need for human error analysis techniques that can identify the types of errors and their causes and derive effective countermeasures to help reduce their future probability. But, for some reasons, there are not yet systematic procedures or techniques for analyzing human errors in the Korean railway industry. This paper introduces several techniques that have been developed and utilized for analyzing human errors in Korean and overseas nuclear power aviation railway, offshore oil industry, etc., and summarizes the strengths and weaknesses of each technique. Based on the Investigation of the techniques, the paper also discusses the implications for the development of a human error analysis system for the Korean railway industry.
Although human error is recognized as the primary cause of railway accidents and incidents, there have been limitations in finding the root causes of errors and developing effective corrective actions in the Korean railway industry, due to the absence of a systematic method and lack of professional knowledge and skills of investigators. Therefore, there has been a strong need for a systematic methodology for human error analysis. This paper introduces a methodology for analyzing human error m railway operations, called HEAR (Human Error Analysis and Reduction). HEAR is intended to help analysts identify the sequences and various levels of causes of operators' erroneous actions in railway accidents or incidents and make recommendations to eliminate or reduce the future possibility of similar errors and accidents. It was developed based on a thorough investigation of various techniques for human errors analysis and feedback from field investigators.
Human error is often in part in the cause of accidents and the result of various factors in an organization. Accidents should be investigated to elucidate all causes. Therefore, to reduce accidents, it is necessary to identify which factors affect human error within the organization. In this study, five groups of influencing factors on human error were selected using previousresearch, and operational definitions were made based on them. In addition, a questionnaire for measuring latent variables by operational definition was developed as an observation variable, and responses were received from employees of chemical companies in Ulsan. Based on SEM (structural equation modeling) analysis, 1) confirmatory factor analysis of variables in the human error model, 2) reliability and validity of latent variables, 3) correlations among latent variables, 4) influencing coefficients among influence factors, and 5) the verification results of the paths that these influencing factors have on human error are introduced in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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