Treceți la conținutul principal

METODA ATHEANA

TEHNICA PENTRU ANALIZA EVENIMENTELOR UMANE (ATHEANA)
Referințe
1. A Technique for Human Event Analysis (ATHEANA) - Technical Basis and
Methodological Description. NUREG/CR-6350. U.S. Nuclear Regulatory Commission,
Brookhaven National Laboratory, Upton, NY, April. 1996. Prepared by Cooper, S.E.,
Ramey-Smith, A.M., Wreathall, J., Parry, G.W., Bley, D.C. Luckas, W.J., Taylor, J.H.,
Barriere, M.T.
2. Technical Basis and Implementation Guidelines for A Technique for Human Event Analysis (ATHEANA). NUREG-1624, May  2000. Division of Risk Analysis and Applications. Office of Nuclear Regulatory Research, US NRC, Washington DC.
Detalii
Premisa acestei metode este că erori semnificative umane apar ca rezultatul unor ”contexte forțate de eroare (EFC) definite ca și combinații de condiții din cadrul întreprinderii și alte influențe care determină ca erorile operatorului să fie mai probabile.

Pași:
1. Integrarea problemelor de interes în perspectiva ATHEANA HRA/PRA
2. Identificarea evenimentelor de eroare umană și a acțiunilor nesigure care sunt relevante.
3. Pentru fiecare eveniment de eroare umană sau acțiune nesigură identificarea (pe baza unei abordări structurate și controlate) a motivelor pentru care astfel de evenimente apar;
4. Cuantificarea EFC și a probabilității fiecărei acțiuni nesigure, fiind dat un anumit context;
5.Evaluarea rezultatelor analizei în termenii problemei pentru care a fost realizată analiza. .
EFC sunt identificate folosind 4 scheme de căutare:
-primele 3 căutări identifică condițiile din întrperindere și regulile care implică devieri, respectiv:
   - o căutare pentru devieri fizice din răspunsul așteptat de la proces (întreprindere);
    -o căutare a procedurilor formale care se aplică în mod normal sau se pot aplica în scenariul de deviere găsit la prima căutare;
     -o căutare pentru dependințele de sistemele suport și efectele dependente de pre-inițierea acțiunilor umane;
     - o căutare ”inversă” pentru tipurile de eroare și tendințele operatorului. În această căutare se realizează un catalog al tipurilor de eroare – pentru a identifica pe cele care au putut determina evenimente cu erori umane precum și acțiuni nesigure semnificative. Apoi sunt identificate condițiile de întreprindere și regulile asociate cu un răspuns necorespunzător. Modelul de cuantificare pentru probabilitatea evenimentelor umane de eroare (HFEs) ia în considerare 3 elemente de bază:  
1.Probabilitatea EFC- o combinație între condițiile din întreprindere și factorii de formare ai performanței considerați probabili să dea naștere unei acțiuni umane nesigure (UA-unsafe action). Informații specifice din întreprindere sunt disponibile din următoarele surse:
-analiza statistică a experienței de operare;
-calcul ingineresc;
-opinii calitative de la experți; 
2. Probabilitatea UA- situația preferată e cea în care formatorii operatorilor oferă raționament de tip expert ca un input pentru cuantificarea acțiunilor nesigure- dacă acest input nu este disponibil- metodele de modelare sunt a 2-a opțiune.
3. Probabilitatea de ne-recuperare din UA inițial. Al treilea stadiu focalizează pe câteva chestiuni legate de recuperare care previn UA să continue până la punctul unor avarii structurale, incidente sau accidente. Acestea sunt:
-existența alarmelor și a altor indicatori pentru acțiunile nesigure care pot ridica întrebări relative la corectitudinea acțiunilor întreprinse sau neîntreprinse;
-oportunități pentru alți operatori (cei neîmplicați în UA) de a chestiona răspunsul oferit ;
-potențialul modificărilor consecutive în starea întreprinderii – care să conducă la noi alarme sau indicatori;  

Comentarii

Postări populare de pe acest blog

IDENTIFICAREA ȘI ANALIZA CAUZELOR RĂDĂCINĂ -1

Analiza cauzelor rădăcină este o metodă extrem de folosită de către managementul de performanță  din firmele dezvoltate. Metoda este considerată ca o metodă primară- care trebuie utilizată în primele faze ale analizei specifice procesului managerial. Ne propunem să prezentăm o metodă de analiză a cauzelor rădăcină care să poată fi aplicată atât pentru managementul calității cât și pentru managementul securității – ținând seama de faptul că în cea mai mare parte, cauzele rădăcină ale problemelor de calitate și problemelor de securitate și sănătate sunt comune. Figura 1 prezintă modul  global de analiză pentru cauzele rădăcină Din figură se poate observa că avem 2 procese distincte: ·         -un proces de identificare- care va fi realizat pe baza metodei cunoscute și ca 5 W ( 5 Why); ·         -un proces de analiză; procesul de analiză urmărește: o   stabilirea cauzelor specifice managementului calității și managementului de SSM; o   ierarhizarea cauzelor identificate;

Figura 1  Structurare…

VULNERABILITY METRICS AND KPI

KPI definitionA key performance indicator(KPI) is a measure of performance, commonly used to help an organization defineand evaluate how successful it is, typically in terms of making progress towards its long-term organizational goals.
–KPIs provide business-level context to security-generated data –KPIs answer the “so what?” question –Each additional KPI indicates a step forward in program maturity –None of these KPIs draw strictly from security data
COBITControl Objectives for Information and Related Technology (COBIT) is a framework created by ISACA for information technology (IT) management and IT governance. It is a supporting toolset that allows managers to bridge the gap between control requirements, technical issues and business risks. COBIT was first released in 1996; the current version, COBIT 5, was published in 2012. Its mission is “to research, develop, publish and promote an authoritative, up-to-date, international set of generally accepted information technology control obj…

APLICAȚII ALE GRAFULUI DE RISC-1

Așa după cum s-a văzut dintr-o postare trecută, graful de risc poate fi un instrument util- și nu numai în cazul bolilor profesionale. Vom adapta în continuare  teoria existentă la teoria și practica din România și vom detalia câteva aspecte considerate de interes.
Este interesant de adaptat  graful de risc pornind de la clasicul sistem Om-Mașină folosit în practica de specialitate din domeniul SSM din România. În acest sens, folosind experiența existentă și datele statistice putem dezvolta în mod corespunzător- așa cum se prezintă în continuare în acest material.
Tabelul 1- Atribute folosite în graf Atribut Descriere I (Inițiatori) Operator(O): a. operator pregătit necorespunzător[1] b.operator malevolent [2] c.operator surprins de un eveniment neprevăzut datorat sarcinii[3] d. operator surprins de un eveniment neprevăzut datorat mașinii;[4] e. operator surprins de un eveniment neprevăzut datorat mediului/factorilor naturali. [5] Sarcină(S): a. sarcină incorect formulată- care dete…