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InSight-R : un cadre pour l'identification des événements de défaillance humaine et l'évaluation des risques induits par l'interface, basé sur AutoGraph
Created by
Haebom
Auteur
Xingyu Xiao, Jiejuan Tong, Peng Chen, Jun Sun, Zhe Sui, Jingang Liang, Hongru Zhao, Jun Zhao, Haitao Wang
Contour
Cet article propose un nouveau cadre basé sur AutoGraph (InSight-R) pour surmonter les limites de l'analyse de la fiabilité humaine (HRA) dans des domaines critiques pour la sûreté tels que la production d'énergie nucléaire. Pour remédier aux problèmes de subjectivité et de reproductibilité des méthodologies HRA existantes, ainsi qu'au manque d'intégration des données au niveau de l'interface, InSight-R identifie automatiquement les HFE à partir des trajectoires de défauts et des trajectoires d'écart temporel en reliant des données comportementales empiriques à des graphes de connaissances intégrés à l'interface (IE-KG). Nous analysons la relation entre les conflits concepteur-utilisateur et les erreurs humaines, et démontrons qu'InSight-R améliore l'objectivité et l'interprétabilité de l'identification des HFE, et offre une voie évolutive pour l'évaluation dynamique de la fiabilité humaine en temps réel dans les environnements de contrôle numérique. Cela fournit des informations exploitables pour l'optimisation de la conception des interfaces et contribue à l'avancement des méthodologies HRA basées sur les mécanismes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Présentation d'une méthode objective d'identification HFE qui contribue à résoudre les problèmes de subjectivité et de reproductibilité des HRA existants
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Proposer des orientations d'optimisation de la conception grâce à l'analyse de la relation entre la conception de l'interface et l'erreur humaine
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Présentation de la possibilité d'une évaluation dynamique et en temps réel de la fiabilité humaine dans un environnement de contrôle numérique
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Contribuer au développement d'une méthodologie HRA basée sur des mécanismes
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la généralisabilité et l’applicabilité du cadre InSight-R à divers systèmes.
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Il est nécessaire de prendre en compte les coûts et les efforts nécessaires à la création et à la gestion d’IE-KG.
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Besoin de recherche d'application et de vérification dans des environnements industriels réels
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Manque possible d’analyse complète des différents types d’erreurs humaines
