JP7059168B2 - Human reliability evaluation system, human reliability evaluation method, and human reliability evaluation program - Google Patents
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Description
本発明は、機器の分解点検における人間信頼性評価システム、人間信頼性評価方法、及び人間信頼性評価プログラムに関する。 The present invention relates to a human reliability evaluation system, a human reliability evaluation method, and a human reliability evaluation program for overhaul of equipment.
従来、非特許文献1にあるように、原子力発電所等の確率論的リスク評価(PRA: Probabilistic Risk Assessment)において機器の破損確率を取得する際、人間信頼性評価システムが用いられる。
Conventionally, as described in
図12は、従来の人間信頼性評価システムの動作をフローチャートとして示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing the operation of the conventional human reliability evaluation system as a flowchart.
図12に示すように、まず、人間信頼性評価システムは、分解点検における評価対象の機器について、人間信頼性評価に必要なタスクの情報を収集して表示部に表示させる(ステップST101)。次に、人間信頼性評価システムがサブタスク設定画面を表示部に表示させると(ステップST102)、人間信頼性評価システムの使用者は、ステップST101によって表示された情報を参照し、連絡、指令、運転、及び操作等のサブタスクを考慮してサブタスク設定画面上で所定のサブタスクを指定する。人間信頼性評価システムは、使用者により指定されたサブタスクを設定して表示部に表示させる(ステップST103)。 As shown in FIG. 12, first, the human reliability evaluation system collects information on tasks necessary for human reliability evaluation for the equipment to be evaluated in the overhaul and displays it on the display unit (step ST101). Next, when the human reliability evaluation system displays the subtask setting screen on the display unit (step ST102), the user of the human reliability evaluation system refers to the information displayed by step ST101, and contacts, commands, and operates. , And specify a predetermined subtask on the subtask setting screen in consideration of subtasks such as operations. The human reliability evaluation system sets a subtask designated by the user and displays it on the display unit (step ST103).
次に、人間信頼性評価システムがツリー設定画面を表示部に表示させると(ステップST104)、使用者は、ステップST103によって表示されたサブタスクの人的過誤を参照し、ツリー設定画面上で人間信頼性解析(HRA:Human Reliability Analysis)イベントツリーを構築する。人間信頼性評価システムは、使用者により構築されたHRAイベントツリーを設定して表示部に表示させる(ステップST105)。 Next, when the human reliability evaluation system displays the tree setting screen on the display unit (step ST104), the user refers to the human error of the subtask displayed by step ST103, and the human reliability is displayed on the tree setting screen. Build a Human Reliability Analysis (HRA) event tree. The human reliability evaluation system sets an HRA event tree constructed by the user and displays it on the display unit (step ST105).
次に、人間信頼性評価システムが率設定画面を表示部に表示させると(ステップST106)、使用者は、記憶部に記憶されたエラーモードによる基準エラー率のデータの中から所定の基準エラー率データを率設定画面上で選択する。人間信頼性評価システムは、使用者により選択された基準エラー率を設定して表示部に表示させる(ステップST107)。 Next, when the human reliability evaluation system displays the rate setting screen on the display unit (step ST106), the user uses the predetermined reference error rate from the data of the reference error rate according to the error mode stored in the storage unit. Select data on the rate setting screen. The human reliability evaluation system sets a reference error rate selected by the user and displays it on the display unit (step ST107).
次に、人間信頼性評価システムが、ステップST107によって設定されたエラー率を含む因子設定画面を表示部に表示させると(ステップST108)、使用者は、記憶部に記憶された行動形成因子のデータの中から所定の因子データを因子設定画面上で選択する。人間信頼性評価システムは、使用者により選択された行動形成因子を設定して表示部に表示させる(ステップST109)。 Next, when the human reliability evaluation system displays a factor setting screen including the error rate set by step ST107 on the display unit (step ST108), the user can use the behavior forming factor data stored in the storage unit. Select the predetermined factor data from the above on the factor setting screen. The human reliability evaluation system sets behavior-forming factors selected by the user and displays them on the display unit (step ST109).
次に、人間信頼性評価システムが、ステップST107,ST109によって設定されたエラー率及び行動形成因子を含む従属性設定画面を表示部に表示させると(ステップST110)、使用者は、記憶部に記憶されたサブタスク間の従属性のデータの中から所定の従属性データを従属性設定画面上で選択する。人間信頼性評価システムは、使用者により選択されたサブタスク間の従属性を設定して表示部に表示させる(ステップST111)。 Next, when the human reliability evaluation system displays the dependency setting screen including the error rate and the behavior forming factor set by steps ST107 and ST109 on the display unit (step ST110), the user stores the data in the storage unit. Select the predetermined dependency data from the dependency data between the subtasks that have been performed on the dependency setting screen. The human reliability evaluation system sets the dependency between the subtasks selected by the user and displays it on the display unit (step ST111).
次に、人間信頼性評価システムは、ステップST105によって設定されたHRAイベントツリーと、ステップST107によって設定されたエラーモードによる基準エラー率と、ステップST109によって設定された行動形成因子と、ステップST111によって設定されたサブタスク間の従属性とを用いて、タスクの人的過誤確率を算出して表示部に表示させる(ステップST112)。 Next, the human reliability evaluation system is set by the HRA event tree set by step ST105, the reference error rate by the error mode set by step ST107, the behavior forming factor set by step ST109, and the behavior forming factor set by step ST111. The human error probability of the task is calculated and displayed on the display unit by using the dependency between the subtasks (step ST112).
機器の分解点検時に人的過誤による機器の故障原因が入り込むことで、機器の分解点検後の機器故障率がかえって増加してしまうという、いわゆる「いじり壊し」が発生する。いじり壊しによる機器故障率を低減するには、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率を評価することが必要である。しかしながら、従来の人間信頼性評価ではいじり壊しに関する人的過誤確率の評価方法が確立されていないという課題がある。 When the cause of equipment failure due to human error is introduced during the overhaul of the equipment, the equipment failure rate after the overhaul of the equipment increases, so-called "tampering" occurs. In order to reduce the equipment failure rate due to tampering, it is necessary to evaluate the human error probability related to tampering in the overhaul of equipment. However, there is a problem that the conventional human reliability evaluation has not established a method for evaluating the human error probability regarding tampering.
本発明の実施形態はこのような事情を考慮してなされたもので、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率の評価を支援することができる人間信頼性評価システム、人間信頼性評価方法、及び人間信頼性評価プログラムを提供することを目的とする。 The embodiment of the present invention has been made in consideration of such circumstances, and is a human reliability evaluation system and a human reliability evaluation method that can support the evaluation of human error probability related to tampering in the overhaul of equipment. , And human reliability assessment programs.
実施形態に係る、機器の分解点検のためのタスクを評価する人間信頼性評価システムは、関連付け手段と、設定手段と、算出手段とを有する。関連付け手段は、複数の人的過誤から機器の故障原因につながる特定人的過誤を抽出し、タスクを構成するサブタスクに特定人的過誤を関連付ける。設定手段は、特定人的過誤に基づいて人間信頼性解析イベントツリーを設定し、人間信頼性解析イベントツリーの特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を設定する。算出手段は、基準エラー率に基づいて、特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を評価値として算出する。 The human reliability evaluation system that evaluates the task for overhauling the device according to the embodiment includes an association means, a setting means, and a calculation means. The associating means extracts specific human errors that lead to the cause of device failure from a plurality of human errors, and associates the specific human errors with the subtasks that compose the task. The setting means sets the human reliability analysis event tree based on the specific human error, and sets the reference error rate according to the error mode to the subtask having the specific human error in the human reliability analysis event tree. The calculation means calculates the human error probability of the subtask having a specific human error as an evaluation value based on the reference error rate.
実施形態により、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率の評価を支援することができる。 The embodiment can support the evaluation of the human error probability regarding the tampering in the overhaul of the device.
以下、図面を参照しながら、人間信頼性評価システム、人間信頼性評価方法、及び人間信頼性評価プログラムの実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a human reliability evaluation system, a human reliability evaluation method, and a human reliability evaluation program will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、実施形態に係る人間信頼性評価システムの構成を示す概略図である。 FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a human reliability evaluation system according to an embodiment.
図1は、実施形態に係る人間信頼性評価システム1を示す。人間信頼性評価システム1は、機器の分解点検におけるいじり壊しの人的過誤確率の評価を支援するものである。
FIG. 1 shows a human
人間信頼性評価システム1は、コンピュータとしての構成を備える。人間信頼性評価システム1は、情報処理部11、プログラム記憶部12、評価データ記憶部13、過去データ記憶部14、入力部15、通信部16、表示部17、及びプリンタ18を備える。
The human
情報処理部11は、人間信頼性評価システム1の全体の動作を制御する。情報処理部11は、専用又は汎用のCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processor Unit)、又はGPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサの他、ASIC、及び、プログラマブル論理デバイス等を意味する。プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス(SPLD:Simple Programmable Logic Device)、複合プログラマブル論理デバイス(CPLD:Complex Programmable Logic Device)、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA:Field Programmable Gate Array)等が挙げられる。
The
また、情報処理部11は、単一の回路によって構成されてもよいし、複数の独立した処理回路要素の組み合わせによって構成されてもよい。後者の場合、プログラム記憶部12は処理回路要素ごとに個別に設けられてもよいし、単一のプログラム記憶部12が複数の処理回路要素の機能に対応するプログラムを記憶するものであってもよい。
Further, the
プログラム記憶部12は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。プログラム記憶部12は、USB(Universal Serial Bus)メモリ及びDVD(Digital Video Disk)等の可搬型メディアによって構成されてもよい。プログラム記憶部12は、情報処理部11において用いられる各種処理プログラム(アプリケーションプログラムの他、OS(Operating System)等も含まれる)や、プログラムの実行に必要なデータを記憶する。また、OSに、使用者に対する表示部17への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力部15によって行うことができるGUI(Graphic User Interface)を含めることもできる。
The
評価データ記憶部13は、プログラム記憶部12と同等の構成を備える。評価データ記憶部13は、人間信頼性評価に用いられるデータ、例えば、後述する基準エラー率、行動形成因子、及びサブタスク間の従属性等に関するデータを記憶する。
The evaluation
過去データ記憶部14は、プログラム記憶部12と同等の構成を備える。過去データ記憶部14は、過去に評価を行った各種データを記憶する。
The past
入力部15は、使用者によって操作が可能な入力デバイスと、入力デバイスからの信号を入力する入力回路とを含む。入力デバイスは、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面に触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等によって実現される。入力デバイスが使用者から入力操作を受け付けると、入力回路は当該入力操作に応じた電気信号を生成して情報処理部11に出力する。また、入力部15は、人間信頼性評価システム1本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されてもよい。使用者は、入力部15を介して、人間信頼性評価システム1に各種入力データを入力する。
The
通信部16は、ネットワークNの形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。通信部16は、この各種プロトコルに従って、人間信頼性評価システム1と、外部装置とを接続する。この接続には、電子ネットワークを介した電気的な接続等を適用することができる。ここで、電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、無線/有線の病院基幹のLAN(Local Area Network)やインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワーク及び衛星通信ネットワーク等を含む。
The
表示部17は、例えば、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、OLED(Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ等である。また、表示部17は、デスクトップ型でもよいし、人間信頼性評価システム1本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしてもよい。表示部17は、後述する表示画面や設定画面等を表示する。
The
プリンタ18は、後述する表示画面や設定画面等をプリントアウトする。
The
なお、情報処理部11への各種入力データは、通信部16を介して他のコンピュータから入力されるものであってもよい。また、入力データが入力されると評価データ記憶部13に記憶される。そして、入力データに基づいて算出された出力データも評価データ記憶部13に記憶される。また、一連の評価処理が完了すると、これらの処理が行われた日時に対応付けて入力データおよび出力データが過去データ記憶部14に記憶される。なお、各使用者を識別可能なユーザ名に対応付けて各種データを過去データ記憶部14に記憶してもよい。
The various input data to the
ここで、情報処理部11は、プログラム記憶部12に記憶された、又は、情報処理部11内に直接組み込まれたプログラムを読み出して実行することで、取得手段21、関連付け手段22、設定手段23、設定手段23、算出手段24、出力手段25、及び変更手段26を実現する。以下、手段21~26がソフトウェア的に機能する場合を例に挙げて説明するが、手段21~26の全部又は一部の機能は、人間信頼性評価システム1にASIC等の回路等の機能として設けられるものであってもよい。
Here, the
つまり、人間信頼性評価システム1は、情報処理部11、各種記憶部12~14等のハードウェア資源を有し、情報処理部11が各種プログラムを実行することで、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて実現されるコンピュータで構成される。
That is, the human
取得手段21は、入力部15や通信部16を介して、後述する基準エラー率、行動形成因子、及びサブタスク間の従属性等に関する入力データを取得する機能を有する。
The acquisition means 21 has a function of acquiring input data regarding a reference error rate, a behavior forming factor, a dependency between subtasks, and the like, which will be described later, via the
関連付け手段22は、複数の人的過誤から、機器の故障原因につながる(と予想される)人的過誤(以下、「特定人的過誤」という)を抽出し、タスクを構成するサブタスクに特定人的過誤を関連付ける機能を有する。 The associating means 22 extracts a human error (hereinafter referred to as “specific human error”) that leads to (expected) a cause of failure of the device from a plurality of human errors, and assigns a specific person to a subtask constituting the task. It has a function to associate errors with each other.
設定手段23は、関連付け手段22による特定人的過誤に基づいて人間信頼性解析(HRA:Human Reliability Analysis)イベントツリーを設定する機能を有する。HRAは、人間信頼性評価を意味し、プラント全体の挙動を人間との関係を見ながら評価するリスク評価の一手法である。適切なHRAなしに適切なPRAを評価することは困難である。
The setting means 23 has a function of setting a human reliability analysis (HRA) event tree based on a specific human error by the associating
また、設定手段23は、設定されたHRAイベントツリーの特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を設定する機能を有する。 Further, the setting means 23 has a function of setting a reference error rate according to the error mode for a subtask having a specific human error in the set HRA event tree.
算出手段24は、設定手段23によって設定された基準エラー率に基づいて、特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を評価値として算出する機能を有する。また、算出手段24は、評価値として、特定人的過誤をもつ複数のサブタスクの人的過誤確率を総和することで、タスクの人的過誤確率を算出することもできる。この評価値が、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率となる。 The calculation means 24 has a function of calculating the human error probability of a subtask having a specific human error as an evaluation value based on the reference error rate set by the setting means 23. Further, the calculation means 24 can also calculate the human error probability of the task by summing the human error probabilities of a plurality of subtasks having a specific human error as an evaluation value. This evaluation value is the probability of human error regarding tampering in the overhaul of the equipment.
出力手段25は、算出手段24によって算出された評価値を表示部17又はプリンタ18から出力させる機能を有する。また、出力手段25は、複数のサブタスクの人的過誤確率の総和を評価値として表示部17又はプリンタ18から出力させることもできる。
The output means 25 has a function of outputting the evaluation value calculated by the calculation means 24 from the
変更手段26は、算出手段24によって算出されたタスクの人的過誤確率が閾値(目標値)以上である場合に、設定手段23によって設定されたHRAイベントツリーを変更する機能を有する。その場合、設定手段23は、変更後のHRAイベントツリーの特定人的過誤をもつ各サブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を再度設定する。 The changing means 26 has a function of changing the HRA event tree set by the setting means 23 when the human error probability of the task calculated by the calculation means 24 is equal to or higher than the threshold value (target value). In that case, the setting means 23 resets the reference error rate according to the error mode for each subtask having a specific human error in the changed HRA event tree.
図1に示す手段21~26の詳細については、図2~図11を用いて説明する。
The details of the
図2及び図3は、人間信頼性評価システム1の動作をフローチャートとして示す図である。図2及び図3において、「ST」に数字を付した符号フローチャートの各ステップを示す。
2 and 3 are diagrams showing the operation of the human
まず、図2に示すように、取得手段21は、入力部15又は通信部16から分解点検における評価対象の所定の機器Mについての人間信頼性評価に必要なタスク(作業や操作)の情報を収集し、その情報を表示部17に表示させる(ステップST1)。各種機器の機器ごとに、必要なタスクを予め登録しておけばよい。関連付け手段22は、所定の機器Mについて、故障現象(例えば、故障の種別)と故障原因とを関係付けた第1の関連付けデータを生成し、出力手段25は、第1の関連付けデータを表示部17に表示させる(ステップST2)。なお、出力手段25は、ステップST2によって生成された第1の関連付けデータ(例えば、図4に示す第1の関連付けデータの表示画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
First, as shown in FIG. 2, the acquisition means 21 obtains information on tasks (work and operations) necessary for human reliability evaluation of a predetermined device M to be evaluated in overhaul from the
図4は、第1の関連付けデータの表示画面の一例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a display screen of the first association data.
図4に示す表示画面は、故障現象と故障原因とが関連付けられて成る第1の関連付けデータを示す。また、1つの故障現象に対して複数の故障原因が対応付けられる場合もある。 The display screen shown in FIG. 4 shows a first association data in which a failure phenomenon and a failure cause are associated with each other. Further, a plurality of failure causes may be associated with one failure phenomenon.
図2の説明に戻って、関連付け手段22は、複数の人的過誤から、タスクを構成するサブタスクの故障原因につながる特定人的過誤を抽出する。ここで、関連付け手段22は、入力部15からの入力データに従って特定人的過誤を抽出する。
Returning to the description of FIG. 2, the associating
又は、この抽出処理には、サブタスクと、特定人的過誤の有無又は種別とを関連付けたルックアップテーブル(LUT)が用いられてもよい。また、この処理には、機械学習が用いられてもよい。その場合、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)や畳み込み深層信念ネットワーク(CDBN:Convolutional Deep Belief Network)などの、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習が用いられてもよい。 Alternatively, a look-up table (LUT) in which the subtask is associated with the presence / absence or type of specific human error may be used for this extraction process. In addition, machine learning may be used for this process. In that case, deep learning using a multi-layered neural network such as a CNN (convolutional neural network) or a convolutional deep belief network (CDBN) may be used.
また、関連付け手段22は、サブタスクと特定人的過誤とを関係付けた第2の関連付けデータを生成し、出力手段25は、生成された第2の関連付けデータを表示部17に表示させる(ステップST3)。人間信頼性評価システム1の使用者は、ステップST1によって表示された情報と、ステップST2によって表示された第1の関連付けデータとを参照し、連絡、指令、運転、及び操作等のサブタスクを考慮して所定のサブタスクと、特定人的過誤とを指定する。
Further, the associating
なお、出力手段25は、ステップST3によって生成された第2の関連付けデータ(例えば、図5に示す第2の関連付けデータの表示画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
The output means 25 may print out the second association data (for example, the display screen of the second association data shown in FIG. 5) generated in step ST3 by using the
図5は、第2の関連付けデータの表示画面の一例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a display screen of the second association data.
図5に示す表示画面は、タスク1を構成する複数のサブタスクと特定人的過誤とが関連付けられて成る第2の関連付けデータを示す。図5に示す例では、第2、第5、第7、第8のサブタスクは、特定人的過誤を有する。第2のサブタスクは、特定人的過誤1に対応し、第5のサブタスクは、特定人的過誤2に対応し、第7のサブタスクは、特定人的過誤3に対応し、第8のサブタスクは、特定人的過誤4に対応する。
The display screen shown in FIG. 5 shows a second association data in which a plurality of subtasks constituting the
一方で、特定人的過誤を有しないサブタスクには、特定人的過誤「なし」が関連付けられる。図5に示す例では、第1、第3、第4、第6、第9のサブタスクは、特定人的過誤を有しない。この表示画面により、使用者は、機器に関するタスクを構成する複数のサブタスクについて、特定人的過誤とその他の人的過誤とを区別して認識することができる。 On the other hand, a subtask that does not have a specific person error is associated with "none" of the specific person error. In the example shown in FIG. 5, the first, third, fourth, sixth, and ninth subtasks have no specific human error. With this display screen, the user can distinguish between a specific human error and other human errors for a plurality of subtasks constituting a task related to the device.
図2の説明に戻って、設定手段23は、HRAイベントツリーを設定するためのツリー設定画面を生成して表示部17に表示させる(ステップST4)。使用者は、ステップST3によって表示された特定人的過誤を参照し、ツリー設定画面上でHRAイベントツリーを構築する。設定手段23は、使用者により構築されたHRAイベントツリーを設定し、出力手段25は、設定されたHRAイベントツリーを表示部17に表示させる(ステップST5)。なお、出力手段25は、ステップST5によって設定されたHRAイベントツリー(例えば、図6に示すツリー設定画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
Returning to the description of FIG. 2, the setting means 23 generates a tree setting screen for setting the HRA event tree and displays it on the display unit 17 (step ST4). The user refers to the specific human error displayed by step ST3 and constructs the HRA event tree on the tree setting screen. The setting means 23 sets the HRA event tree constructed by the user, and the output means 25 causes the
図6は、ツリー設定画面の一例を示す図である。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a tree setting screen.
図6に示すツリー設定画面上で、ステップST3によって表示された特定人的過誤に基づいて、使用者によりHRAイベントツリーが構築される。HRAイベントツリーの構築により、HRAイベントツリーの構造と特定人的過誤とが関連付けられる。 On the tree setting screen shown in FIG. 6, the HRA event tree is constructed by the user based on the specific human error displayed by step ST3. The construction of the HRA event tree correlates the structure of the HRA event tree with specific human error.
図2の説明に戻って、設定手段23は、抽出された各特定人的過誤に関し、エラーモードによる基準エラー率を設定するための率設定画面を生成して表示部17に表示させる(ステップST6)。使用者は、評価データ記憶部13に記憶された、エラーモードによる基準エラー率のデータの中から所定の基準エラー率データを率設定画面上で選択する。つまり、使用者は、複数の人的過誤のうち、特定人的過誤率のみを含む率設定画面上で、サブタスクごとに基準エラー率を選択する。設定手段23は、使用者により選択された基準エラー率を設定し、出力手段25は、設定された基準エラー率を表示部17に表示させる(ステップST7)。なお、出力手段25は、ステップST7によって設定された基準エラー率(例えば、図7に示す率設定画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
Returning to the description of FIG. 2, the setting means 23 generates a rate setting screen for setting a reference error rate according to the error mode for each extracted specific human error and displays it on the display unit 17 (step ST6). ). The user selects predetermined reference error rate data from the reference error rate data stored in the evaluation
図7は、率設定画面の一例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing an example of a rate setting screen.
図7に示す率設定画面上で、ステップST5によって表示されたHRAイベントツリーに基づいて、使用者により基準エラー率が選択される。図7は、故障原因につながる各特定人的過誤に、基準エラー率が割り当てられた画面を示す。 On the rate setting screen shown in FIG. 7, the reference error rate is selected by the user based on the HRA event tree displayed by step ST5. FIG. 7 shows a screen in which a reference error rate is assigned to each specific human error that leads to the cause of failure.
図2の説明に戻って、設定手段23は、抽出された各特定人的過誤に関し、行動形成因子を設定するための因子設定画面を生成して表示部17に表示させる(ステップST8)。因子設定画面は、図7に示す率設定画面の内容を含む。使用者は、評価データ記憶部13に記憶された行動形成因子のデータの中から所定の因子データを因子設定画面上で選択する。つまり、使用者は、複数の人的過誤のうち、特定人的過誤率のみを含む因子設定画面上で、サブタスクごとに行動形成因子を選択する。設定手段23は、使用者により選択された行動形成因子を設定し、出力手段25は、設定された行動形成因子を表示部17に表示させる(ステップST9)。なお、出力手段25は、ステップST9によって設定された行動形成因子(例えば、図7に示す因子設定画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
Returning to the description of FIG. 2, the setting means 23 generates a factor setting screen for setting the behavior forming factor for each extracted specific human error and displays it on the display unit 17 (step ST8). The factor setting screen includes the contents of the rate setting screen shown in FIG. 7. The user selects predetermined factor data from the behavior-forming factor data stored in the evaluation
表示部17に表示される因子設定画面は、図7に示される。因子定画面上で、ステップST5によって表示されたHRAイベントツリーに基づいて、使用者により行動形成因子が選択される。図7に示すように、行動形成因子は、0以上1以下の値で設定される。
The factor setting screen displayed on the
図2の説明に戻って、設定手段23は、抽出された各特定人的過誤に関し、サブタスク間の従属性を設定するための従属性設定画面を生成して表示部17に表示させる(ステップST10)。従属性設定画面は、図8に示す因子設定画面の内容を含む。使用者は、評価データ記憶部13に記憶されたサブタスク間の従属性のデータの中から所定の従属性データを因子設定画面上で選択する。
Returning to the description of FIG. 2, the setting means 23 generates a dependency setting screen for setting the dependency between the subtasks for each extracted specific human error and displays it on the display unit 17 (step ST10). ). The dependency setting screen includes the contents of the factor setting screen shown in FIG. The user selects a predetermined dependency data from the dependency data between the subtasks stored in the evaluation
つまり、使用者は、複数の人的過誤のうち、特定人的過誤率のみを含む従属性設定画面上で、サブタスクごとにサブタスク間の従属性を選択する。設定手段23は、使用者により選択された従属性を設定し、出力手段25は、設定された従属性を表示部17に表示させる(ステップST11)。なお、出力手段25は、ステップST11によって設定されたサブタスク間の従属性(例えば、図7に示す従属性設定画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
That is, the user selects the dependency between the subtasks for each subtask on the dependency setting screen including only the specific human error rate among the plurality of human errors. The setting means 23 sets the dependency selected by the user, and the output means 25 causes the
表示部17に表示される従属性設定画面は、図7に示される。故障原因につながる各特定人的過誤に、サブタスク間の従属性が割り当てられる。なお、図7において、サブタスク間の従属性の表示位置には、そのレベルに応じて、ZD(Zero Dependence)、LD(Low Dependence)、MD(Moderate Dependence)、HD(High Dependence)、又はCD(Complete Dependence)が割り当てられる。
The dependency setting screen displayed on the
図3の説明に進み、算出手段24は、ステップST7によって設定された基準エラー率と、ステップST9によって設定された行動形成因子と、ステップST11によって設定されたサブタスク間の従属性とに基づいて、特定人的過誤を有する各サブタスクの確率(以下、「特定人的過誤確率」という)を算出し、出力手段25は、算出された各サブタスクの特定人的過誤確率を評価値として表示部17に表示させる(ステップST12)。人的過誤確率は、失敗確率とも呼ばれる。この評価値が、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率の1つである。なお、出力手段25は、ステップST12によって算出された各サブタスクの特定人的過誤確率を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
Proceeding to the description of FIG. 3, the calculation means 24 is based on the reference error rate set by step ST7, the behavioral forming factor set by step ST9, and the dependency between the subtasks set by step ST11. The probability of each subtask having a specific person error (hereinafter referred to as "specific person error probability") is calculated, and the output means 25 displays the calculated specific person error probability of each subtask as an evaluation value on the
表示部17に表示される各サブタスクの特定人的過誤確率は、図7に示される。
The specific human error probability of each subtask displayed on the
図8は、各サブタスクの特定人的過誤確率における他の表示例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing another display example in the specific human error probability of each subtask.
図8は、特定人的過誤を有する各サブタスクの、特定人的過誤確率の大きさを表したグラフである。このグラフの表示により、使用者は、各サブタスクの特定人的過誤確率の大きさの差を一目で把握することができる。 FIG. 8 is a graph showing the magnitude of the probability of a specific person error for each subtask having a specific person error. By displaying this graph, the user can grasp the difference in the magnitude of the specific human error probability of each subtask at a glance.
図3の説明に戻って、算出手段24は、ステップST12によって算出された各サブタスクの特定人的過誤確率を総和することで、タスクの特定人的過誤確率を算出し、出力手段25は、算出されたタスクの特定人的過誤確率を評価値として表示部17に表示させる(ステップST13)。なお、出力手段25は、ステップST13によって算出されたタスクの特定人的過誤確率を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。この評価値が、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率の1つである。
Returning to the description of FIG. 3, the calculation means 24 calculates the specific person error probability of the task by summing the specific person error probabilities of each subtask calculated in step ST12, and the output means 25 calculates. The
表示部17に表示されるタスクの特定人的過誤確率は、図7に示される。
The specific human error probability of the task displayed on the
図3の説明に戻って、変更手段26は、ステップST13によって算出されたタスクの特定人的過誤確率が閾値以下であるか否かを判断する(ステップST14)。ステップST14の判断にてYES、すなわち、ステップST13によって算出されたタスクの特定人的過誤確率が閾値以下(又は未満)であると判断される場合、人間信頼性評価システム1は、評価処理を終了する。
Returning to the description of FIG. 3, the changing
一方で、ステップST14の判断にてNO、すなわち、ステップST13によって算出されたタスクの特定人的過誤確率が閾値を超える(又は以上)であると判断される場合、変更手段26は、ステップST12によって算出された各サブタスクの特定人的過誤確率の中で最も大きな確率をもつサブタスクに対応するサブタスクの特定人的過誤を抽出する。そして、変更手段26は、抽出されたサブタスクの特定人的過誤に基づいて、ステップST3によって生成された第2の関連付けデータ(図5に図示)を変更し、出力手段25は、変更後の第2の関連付けデータを表示部17に表示させる(ステップST15)。
On the other hand, if NO in the determination of step ST14, that is, if it is determined that the specific human error probability of the task calculated by step ST13 exceeds (or is equal to or greater than) the threshold value, the changing
人間信頼性評価システム1の使用者は、ステップST1によって表示された情報と、ステップST2によって表示された第1の関連付けデータとを参照し、連絡、指令、運転、及び操作等のサブタスクを考慮して変更後のサブタスクと、特定人的過誤とを指定する。例えば、図8では特定人的過誤4に対応するサブタスクの特定人的過誤確率が最も大きいので、変更手段26は、図5に示す第8のサブタスクを第11のサブタスク(図9に図示)に変更(修正)する。
The user of the human
なお、出力手段25は、ステップST15によって変更後の第2の関連付けデータ(例えば、図9に示す第2の関連付けデータの表示画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。
The output means 25 may print out the second association data (for example, the display screen of the second association data shown in FIG. 9) changed by step ST15 using the
図9は、変更後の第2の関連付けデータの表示画面の一例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of a display screen of the second association data after the change.
図9は、図5と同様に、各サブタスクと特定人的過誤とが関連付けられて成る第2の関連付けデータを示す。具体的に言えば、例えば、第8のサブタスクとしては、各部の間隙寸法の確認が挙げられ、第11のサブタスクとしては、作業監督者による各部の間隙寸法の確認の確認が挙げられる。また、第8のサブタスクに対応する特定人的過誤4としては、間隙寸法の確認忘れと間隙寸法の確認間違いが挙げられ、第11のサブタスクに対応する特定人的過誤5としては、間隙寸法の確認の確認忘れが挙げられる。 FIG. 9 shows a second association data in which each subtask is associated with a specific person's error, similar to FIG. Specifically, for example, the eighth subtask includes confirmation of the gap size of each part, and the eleventh subtask includes confirmation of the gap size of each part by the work supervisor. Further, the specific person error 4 corresponding to the eighth subtask includes forgetting to confirm the gap dimension and the error confirming the gap dimension, and the specific person error 5 corresponding to the eleventh subtask includes the gap dimension. Forgetting to confirm the confirmation can be mentioned.
図3の説明に戻って、変更手段26は、ステップST15によって表示された変更後の第2の関連付けデータに基づいて、ステップST5によって設定されたHRAイベントツリーを変更し、出力手段25は、変更後のHRAイベントツリーを表示部17に表示させる(ステップST16)。なお、出力手段25は、ステップST16によって変更後のHRAイベントツリー(例えば、図10に示すツリー設定画面)を、プリンタ18を用いてプリントアウトさせてもよい。そして、人間信頼性評価システム1は、変更後の特定人的過誤について、図2のステップST6の動作に戻る。
Returning to the description of FIG. 3, the changing
図10は、変更後のツリー設定画面の一例を示す図である。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the changed tree setting screen.
図10に示すツリー画面上で、ステップST15によって表示された特定人的過誤に基づいて、使用者によりHRAイベントツリーが再構築される。具体的は、ステップST3の特定人的過誤に基づいてされたHRAイベントツリー(図6に図示)の、第8のサブタスクに対応する特定人的過誤4が、第11のサブタスクに対応する特定人的過誤5に変更される。 On the tree screen shown in FIG. 10, the HRA event tree is reconstructed by the user based on the specific human error displayed by step ST15. Specifically, the specific person error 4 corresponding to the eighth subtask of the HRA event tree (shown in FIG. 6) based on the specific person error in step ST3 is the specific person corresponding to the eleventh subtask. It is changed to the error 5.
図11は、変更後の率設定画面の一例を示す図である。 FIG. 11 is a diagram showing an example of the rate setting screen after the change.
図11に示す率設定画面上で、ステップST14によって表示されたHRAイベントツリーに基づいて、使用者により基準エラー率が選択される。なお、第8のサブタスクに対応する特定人的過誤4が、第11のサブタスクに対応する特定人的過誤5に変更されているので、図11において、タスクの特定人的過誤確率の値が、図7に示すものより小さくなっている。 On the rate setting screen shown in FIG. 11, the reference error rate is selected by the user based on the HRA event tree displayed by step ST14. Since the specific person error 4 corresponding to the eighth subtask has been changed to the specific person error 5 corresponding to the eleventh subtask, the value of the specific person error probability of the task is set in FIG. It is smaller than that shown in FIG.
図2及び図3に示すように、ステップST14において、タスクの特定人的過誤確率が閾値以下になるまで、人間信頼性評価システム1は、ステップST15~ST16、ステップST6~ST14を繰り返す。
As shown in FIGS. 2 and 3, in step ST14, the human
なお、評価対象の機器は、原子力発電所を含む原子力プラントに設けられているものを想定しているが、火力発電所を含む火力プラントや、化学プラントや、その他に設けられる機器にも適用できる。 The equipment to be evaluated is assumed to be installed in a nuclear power plant including a nuclear power plant, but it can also be applied to a thermal power plant including a thermal power plant, a chemical plant, and other equipment. ..
以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、機器の分解点検におけるいじり壊しに関する人的過誤確率(特定の人的過誤に関する人的過誤確率)の評価を支援することができる。 According to at least one embodiment described above, it is possible to support the evaluation of the human error probability (human error probability related to a specific human error) related to tampering in the overhaul of the device.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as are included in the scope and gist of the invention.
1…人間信頼性評価システム、11…情報処理部、21…取得手段、22…関連付け手段、23…設定手段、24…算出手段、25…出力手段、26…変更手段。 1 ... Human reliability evaluation system, 11 ... Information processing unit, 21 ... Acquisition means, 22 ... Association means, 23 ... Setting means, 24 ... Calculation means, 25 ... Output means, 26 ... Changing means.
Claims (12)
複数の人的過誤から前記機器の故障原因につながる特定人的過誤を抽出し、前記タスクを構成するサブタスクに前記特定人的過誤を関連付ける関連付け手段と、
前記特定人的過誤に基づいて人間信頼性解析イベントツリーを設定し、前記人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を設定する設定手段と、
前記基準エラー率に基づいて、前記特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を評価値として算出する算出手段と、
を有することを特徴とする人間信頼性評価システム。 A human reliability evaluation system that evaluates tasks for overhauling equipment.
A means of associating the specific human error with the subtasks constituting the task by extracting the specific human error leading to the cause of the failure of the device from a plurality of human errors.
A setting means for setting a human reliability analysis event tree based on the specific human error and setting a reference error rate according to an error mode for a subtask having the specific human error in the human reliability analysis event tree.
Based on the reference error rate, a calculation means for calculating the human error probability of the subtask having the specific human error as an evaluation value, and
A human reliability evaluation system characterized by having.
ことを特徴とする請求項1に記載の人間信頼性評価システム。 The calculation means calculates the human error probability of the task as the evaluation value by summing the human error probabilities of a plurality of subtasks having the specific human error.
The human reliability evaluation system according to claim 1.
前記設定手段は、変更後の人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を再度設定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の人間信頼性評価システム。 Further having a modification means for modifying the human reliability analysis event tree when the human error probability of the task is equal to or greater than the threshold value.
The setting means resets the reference error rate according to the error mode to the subtask having the specific human error in the changed human reliability analysis event tree.
The human reliability evaluation system according to claim 2, wherein the human reliability evaluation system is characterized in that.
前記算出手段は、前記基準エラー率に加え前記行動形成因子に基づいて、前記特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を前記評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の人間信頼性評価システム。 The setting means further sets a behavior forming factor in the subtask having the specific human error, and further sets the behavior forming factor.
The calculation means calculates the human error probability of the subtask having the specific human error as the evaluation value based on the behavior formation factor in addition to the reference error rate.
The human reliability evaluation system according to any one of claims 1 to 3, wherein the human reliability evaluation system is characterized.
前記算出手段は、前記基準エラー率に加え前記サブタスク間の従属性に基づいて、前記特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を前記評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の人間信頼性評価システム。 The setting means further sets the dependency between the subtasks in the subtask having the specific human error, and further sets the dependency between the subtasks.
The calculation means calculates the human error probability of the subtask having the specific human error as the evaluation value based on the dependency between the subtasks in addition to the reference error rate.
The human reliability evaluation system according to any one of claims 1 to 4, wherein the human reliability evaluation system is characterized.
をさらに有することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の人間信頼性評価システム。 An output means for outputting the evaluation value from a display unit or a printer.
The human reliability evaluation system according to any one of claims 1 to 5, further comprising.
コンピュータが、複数の人的過誤から前記機器の故障原因につながる特定人的過誤を抽出するとともに、前記タスクを構成するサブタスクに前記特定人的過誤を関連付ける関連付けステップと、
前記コンピュータが、前記特定人的過誤に基づいて人間信頼性解析イベントツリーを設定するとともに、前記人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を設定する設定ステップと、
前記コンピュータが、前記基準エラー率に基づいて、前記特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を評価値として算出する算出ステップと、
を有することを特徴とする人間信頼性評価方法。 It is a human reliability evaluation method that evaluates tasks for overhaul of equipment.
A computer extracts a specific human error leading to a failure cause of the device from a plurality of human errors, and associates the specific human error with a subtask constituting the task, and an association step.
The computer sets a human reliability analysis event tree based on the specific human error, and sets a reference error rate according to an error mode for the subtask having the specific human error in the human reliability analysis event tree. Setting steps and
A calculation step in which the computer calculates the human error probability of the subtask having the specific human error as an evaluation value based on the reference error rate.
A human reliability evaluation method characterized by having.
ことを特徴とする請求項7に記載の人間信頼性評価方法。 In the calculation step performed by the computer , the human error probability of the task is calculated as the evaluation value by summing up the human error probabilities of the plurality of subtasks having the specific human error.
The human reliability evaluation method according to claim 7, wherein the method is characterized by the above.
前記コンピュータが行う前記設定ステップにおいて、変更後の人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を再度設定する、
ことを特徴とする請求項8に記載の人間信頼性評価方法。 The computer further has a modification step that modifies the human reliability analysis event tree when the human error probability of the task is greater than or equal to the threshold.
In the setting step performed by the computer , the reference error rate according to the error mode is set again in the subtask having the specific human error in the changed human reliability analysis event tree.
The human reliability evaluation method according to claim 8, wherein the method is characterized by the above.
複数の人的過誤から機器の故障原因につながる特定人的過誤を抽出し、前記機器の分解点検のためのタスクを構成するサブタスクに前記特定人的過誤を関連付ける関連付け機能と、
前記特定人的過誤に基づいて人間信頼性解析イベントツリーを設定し、前記人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を設定する設定機能と、
前記基準エラー率に基づいて、前記特定人的過誤をもつサブタスクの人的過誤確率を評価値として算出する算出機能と、
を実現させることを特徴とする人間信頼性評価プログラム。 On the computer
An association function that extracts specific human errors that lead to the cause of equipment failure from multiple human errors and associates the specific human errors with subtasks that make up the task for overhauling the equipment.
A setting function that sets a human reliability analysis event tree based on the specific human error and sets a reference error rate according to the error mode for the subtask having the specific human error in the human reliability analysis event tree.
Based on the reference error rate, a calculation function that calculates the human error probability of the subtask with the specific human error as an evaluation value, and
A human reliability evaluation program characterized by the realization of.
ことを特徴とする請求項10に記載の人間信頼性評価プログラム。 The calculation function sums up the human error probabilities of a plurality of subtasks having the specific human error, and calculates the human error probability of the task as the evaluation value.
The human reliability evaluation program according to claim 10.
前記設定機能は、変更後の人間信頼性解析イベントツリーの前記特定人的過誤をもつサブタスクに、エラーモードによる基準エラー率を再度設定する、
ことを特徴とする請求項11に記載の人間信頼性評価プログラム。 Further, the computer is provided with a change function for changing the human reliability analysis event tree when the human error probability of the task is equal to or higher than the threshold value.
The setting function resets the reference error rate according to the error mode to the subtask having the specific human error in the changed human reliability analysis event tree.
The human reliability evaluation program according to claim 11.
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004206438A (en) | 2002-12-25 | 2004-07-22 | Mitsubishi Electric Corp | Human error evaluation support device and program |
| JP2004234536A (en) | 2003-01-31 | 2004-08-19 | Toshiba Corp | Method and apparatus for supporting maintenance management plan of plant equipment |
| JP2004287649A (en) | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Railway Technical Res Inst | Accident analysis system |
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Family Cites Families (1)
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004206438A (en) | 2002-12-25 | 2004-07-22 | Mitsubishi Electric Corp | Human error evaluation support device and program |
| JP2004234536A (en) | 2003-01-31 | 2004-08-19 | Toshiba Corp | Method and apparatus for supporting maintenance management plan of plant equipment |
| JP2004287649A (en) | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Railway Technical Res Inst | Accident analysis system |
| US20110307293A1 (en) | 2007-05-11 | 2011-12-15 | Smith J Martin | Method For Assessing And Communicating Organizational Human Error Risk And Its Causes |
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