Alla fine dell'articolo, e' riportata una breve valutazione critica, sotto forma di tabella,, per scoprire i pregi e difetti di queste indagini, che sono soprattutto quantitative ed i contesti dove meglio si applicano.

Introduzione

Non si puo' partire da una trattazione di sicurezza, senza tenere conto dei tassi di guasto di un sistema e dei suoi componenti, tra cui c'e' anche l'uomo, che interagisce con gli elementi di questo. In piu' il tasso di guasto dell'uomo va a modificare quello degli oggetti con cui esso interagisce. Questo la dice lunga sul contributo dell'operatore all'accadimento di incidenti e si e' verificato che nel 60-80% dei casi la responsabilita' eì' dell'uomo, mentre il resto e' dovuto a carenze tecniche. L'affidabilita' umana inoltre dipende da fattori esterni (ambiente, attrezzature di lavoro, , materiali utilizzati, luogo di lavoro, organizzazione del lavoro) ed interni (componenti psico-fisiche ed attitudinali del lavoratore): tra le due classi, ovviamente, la seconda e'piu' difficle da prevedere, perche' il suo studio dipende da una grande molteplicita' di paramentri, che non sono immediatamente quantizzabili, poiche' debbono scaturire da valutazioni e simulazioni varie, compiute da commissioni, costituite da membri di una grande esperienza. La rappresentazione del comportamento umano si basa su assunzioni e principi teorici della psicologia cognitiva e le funzioni cognitive principali, che rientrano nel paradigma Information Processing System (IPS), sono: percezione, interpretazione, pianificazione ed azione. Il Modello principale (SRK) e' quello di Rasmussen, che propone una classificazione del comportamento umano in:

• Skill-based behaviour o comportamento di routine, dove l'impegno cognitivo e' molto basso, in quanto l'operatore svolge meccanicamente operazioni di routine.
• Rule-based behaviour, in cui c'e' un determinato impegno cognitivo, dove ci sono delle regole da applicare, nel giusto momento e nella opportuna circostanza.
• Knowledge-based behaviour, dove sussiste la presenza di situazioni non programmate e sconosciute, e dove non ci sono regole e procedure prescritte e sta all'operatore intraprendere la giusta decisione, in base a cio' che egli conosce fino a quel momento.

Uno schema in Fig. 1, sintetizza la situazione.

Fig.1. Criterio di Rasmussen

Sulla base di questo modello sono individuate tre diverse tipologie di errore:

• Slips, errors, in cui l'operatore sa come dovrebbe svolgere il compito, ma opera diversamente oppure non lo fa oppure ancora lo esegue in maniera scorretta. Essi sono osservabili.
• Lapses, errors, in cui c'e' carenza mnemonica sull'eseguire le azioni necessarie. Essi non sono osservabili.
• Mistakes, errors che dipendono da un piano non valido e si dividono in due tipi:

- Rule-based mistakes, errori dovuti alla scelta della regola sbagliata, a causa di una diversa interpretazione della situazione oppure allo sbaglio nell'applicazione di una regola.
-Knowledge-based mistakes, errori dovti alla mancanza di conoscenza ed ad applicazioni scorrette.

Le tecniche per analizzare il fattore umano

Si premette, prima della descrizione dei cinque metodi presentati di analisi del rischio umano, che esistono due tipologie di metodo:

• di prima generazione, dove l'errore e' basato sulla coppia omission/commission (azione omessa/azione errata), che deriva dalla logica di successo/non successo e nelle analisi si utilizzano le funzioni cognitive dell'operatore.
  
• di seconda generazione, dove le analisi sono di tipo retrospettivo e prospettico, per ricercare la causa e ricostruire la logica dell'incidente e attuare politiche di prevenzione.

In questo articolo, sono presentati i metodi: THERP, TESEO, OATS, HCR e CREAM.

Metodo THERP

Questo metodo e' stato elaborato inizialmente ad uso di impianti nucleari ed e' fissato nell'Handbook of Human Reliability Analysis with Emphasis on Nuclear Power Plant Application di Swain e Guttman e valuta le possibilita' di degrado di un sistema uomo-macchina, in conseguenza di errori umani considerati soli od in congiunzione delle attrezzature e l'ambiente circostante. I compiti, in questa prima fase di studio, vengono decomposti in sottocompiti, analizzabili piu' facilmente. Lo strumento analitico di base e' un albero di eventi per l'analisi di affidabilita' umana (HRA event tree) di tipo binario, in cui da ogni nodo si diparte la la risoluzione in successo (lettera minuscola) e non successo (lettera maiuscola), come visto in Fig. 2.

Fig.2. Tipico albero successo- non successo del sistema THERP

Una volta completato l'albero, si tratta di assegnare ad ogni nodo, relativo ad un sottocompito una probabilita' nominale di errore umano (HEP), che deve essere poi adattata o modificata al caso che si sta esaminando. e quest'ultima attivita' avviene mediante fattori che strutturano la prestazione (PSF). Il metodo mostra sette PFS, suddivisi in tre categorie principali:

• fattori esterni, dove somo inserite le caratteristiche dell'ambiente lavorativo, le procedure e le informazioni per l'interfaccia uomo-macchina.
  
• fattori interni, che indicano le qualita' o meno dell'operatore individuale: abilita', esperienza, motivazione ed aspettative.
• fattori di stress, che raccolgono tutte le tipologie dei fattori stressanti.
  

Per la precisione il volume Handbook di Swain e Guttman, citato prima, riporta un gran numero di probabilta' nominali, raggruppati in 27 tabelle e schemi guida, per selezionare la tabella adatta. Supponendo che la HEP (Human Probability Error) abbia una distribuzione lognormale (Fig. 3), nelle tabelle si danno il valore della HEP nominale, che e' quella mediana della distribuzione stessa e l'error factor EF, che corregge le probabilita' di errore, se i casi esaminati in realta', sono peggiori o migliori del valore mediano. Il valore di EF vale:

, dove UUB e' il caso peggiore, essendo il percentile al 95% della probabilita' HEP, mentre LUB ne e' quello al 5%, essendo il caso migliore.

Quindi se la situazione e'sfavorevole, tocca aumentare il valore della probabilita' mediana con la relazione

,

se favorevole, bisogna diminuire la probabilita di errore con l'altra relazione

.

Fig.3. Distrubuzione peobabilta' di errore e percentili al 5 e al 95 per cento

I W_α,β sono pesi decisi da esperti in materia. Infine, si ottengono alla base degli alberi, situzioni di successo e non successo a livello totale, e la probabilita' di successo globale e quella di non successo, saranno dati dalla somma dei prodotti dei valori attribuiti ad ogni nodo-ramo, cui e' riconosciuto il successo o l'insuccesso parziale.

Il metodo TESEO

E' un modello estremamente semplice e la probabilita d'insuccesso e' data dal prodotto di cinque fattori, che caratterizzano gli aspetti del sistema (uomo, impianto, ambiente, ecc.). La probabilita' di errore e' data da:

P_e = K₁ * K₂ * K₃ * K₄ * K₅.

k₁ e' il fattore che caratterizza il grado di routine e se l'attivita' e' abituale per il lavoratore, allora il valore e' basso. k₂ e' il fattore di stress legato al tempo necessario per svolgere l'attivia' (di routine e non) e al tempo disponibile: piu' aumenta lo stress, piu' il coefficientre e' alto, perche' c'e' piu' possibilita' di rischio. k₃ e' il fattore legato al tipo di operatore assegato, alla sua esperienza ed al grado di formazione acquisito: una maggiore preparazione comporta la riduzione di questo fattore. k₄ e' un fattore legato all'ansieta', che dipende dalla situazione lavorativa, da un'emergenza effettiva e da emergenze potenziali. k₅ e' il fattore che tiene conto delle condizioni ambientali e dell'ergoniomia delle attrezzature ed apparecchiature, con cui l'operatore interagisce. Le tabelle della Fig. 4, portano le rappresentazioni di quattro coefficienti su cinque. Se nel prodotto P_e > = 1, si assume P_e = 1

Fig.4. Valori dei coefficienti del metodo Teseo

Il Metodo OATS

L'OATS identifica tre tipologie di errore a carattere cognitivo:

• errore nella percezione che un incidente si e' verificato
• errore nel diagnosticare la natura dell'incidente e nell'identificazione delle azioni, necessarie per i rimedi
• errore nella valutazione temporale, nella messa in atto di corretti comportamenti.

La stima della probabilita' nominale di errore e' legata al tempo necessario per prendere una decisione, quando viene rilevata un'anomalia. Tale tempo e' pari a:

T = t₁ − t₂ − t₃

dove T e' il tempo decisionale t₁, il tempo che intercorre tra l'inizio dell'incidente e la fine di tutte le azioni che ad esso si relazionano t₂ il tempo che passa tra l'inizio dell'incidente e la pianificazione mentale dell'intervento t₃ il tempo necessario, per attuare cio' che si e' pianificato in t₂

Il Metodo di affidabilita' cognitiva umana (HCR)

E' stato sviluppato da Hannaman, Spurgin e Lukic, e come parametro ha il tempo a disposizione T, vicolato ad aspetti di percezione cognitivi. In particolare il metodo fornisce a probabilita' di errore P_e(T) o probabilita' di non risposta entro T, perche' lo svolgimento e' piu' lento di quel che si richiede. Questa probabilita' non comprende ne' l'errore di percezione dell'anomalia, ne' l'errore di scelta del provvedimento da intraprendere. Il metodo si sviluppa secondo i seguenti passi sequenziali:

1. Classificazione del compito
2. Determinazione del valore mediano
3. Conversione di in
4. Determinare il tempo a disposizione
5. Applicazione del metodo HCR per ottenere P_e(T).

Una volta scelto con il metodo HRA event tree il livello di decomposizione ed i sottocompiti, che dipendono dal tempo, occorre classificare ogni sottocompito a seconda del tipo di processo cognitivo, che e' implicato. Per questo si usa un albero logico del tipo di Fig. 5, i cui nodi danno adito ad un conseguente livello cognitivo che si ritrova nella classificazione di Rasmussen.

Fig.5. Albero logico del metodo HCR

Il secondo passo e' quello di determinare un tempo mediano nominale, che da' il 50% di probabilita' di sucesso o fallimento per svolgere un certo compito. Il tempo nominale si determina con l'esperienza operativa, simulatori e giudizi degli esperti. Il tempo nominale viene corretto ed adattato alla situazione specifica, facendo ricorso a tre PFS: addestramento, stress e qualita' dell'impianto. A ciascun PFS e' associato un coefficiente K_i, con i=1,2,3 ed il tempo mediano corretto e' dato da:

I valori di questi coefficienti sono scelti dalla tabella di Fig. 6.

Fig.6. Valori dei coefficienti K1,2,3 nel metodo HCR

Quindi per ciascuna situazione e' necesario determinare il tempo disponibile T per l'operatore per svolgere l'intervento, prima che avvenga un cambiamento non voluto nel sistema. Quindi il modello HCR non e' altro che una relazione matematica costituita da tre curve cumulate di Weibull, ciascuna relativa ad un processo cognitivo (SRK). Per cui la probabilita' di non risposta, per un certo tempo disponibile T e' data da

dove:

• t e' il tempo
• , il tempo mediano
• γ_i,η_ieβ_i, sono i coefficienti di regressione associati al tipo di processo cognitivo predominante.

Nelle Figg. 7 e 8, sono riportati i coefficienti di regressione e gli andamenti delle distribuzioni Weibull.

Fig.7. Coefficienti di regressione per le distribuzioni dei Weibull

Fig.8. Distribuzioni cumulate di Weibull

Il Metodo CREAM.

Il metodo CREAM, che fa parte della seconda generazione, identifica nove common performance condition (CPC) e nella tabella di Fig. 9 si riporta una checklist, nella quale a ciascuna CPC e' associato un livello qualitativo relativo alla performance umana.

Fig.9. Rappresentazione del Common immagine CPC

Il modello cognitivo usato nel CREAM e' il contextual control model (CoCoM), il quale si basa sull'ipotesi che il comportamento umano e' basato sulla natura ciclica della cognizione umana e la dipendenza dei processi cognitivi deriva dal contesto dell'ambiente lavorativo. Si prendono percio', in considerazione le quattro funzioni cognitive fondamentali del comportamento dell'uomo e s'include la conoscenza e l'abilita' di una persona. Il modello si serve anche di quattro modelli di controllo: strategico, tattico, opportunistico ed impulsivo: questi sono gli atteggiamenti dell'operatore, rispetto alla sua competenza e determinano la sequenza dei processi cognitivi delle azioni. Importanti da considerare sono il risultato di un'azione o di un compito precedente e la nozione soggettiva del tempo a disposizione. Inoltre, si distinguono nell'analisi, le cause, gli effetti-manifestazioni e le conseguenze degli errori umani. Le cause di comportamenti errati, dette genotipi, sono le ragioni che creano determinati comportamenti e queste possono essere ulteriormente suddivise da cause interne, dipendenti dall'operatore e da cause esterne, dipendenti dal sistema uomo-macchina. Gli effetti e le manifestazioni, dette fenotipi sono rappresentati da forme errate del processo cognitivo e da vere espressioni esterne del comportamento sbagliato, ossia da azioni non appropriate. La distinzione tra cause ed efeftti-manifestazioni deve essere rispettata nell'interazione uomo-macchina, in modo da identificare alla fine, le cause primarie che hanno dato origine agli errori umani.

Confronto tra le varie tecniche esaminate.

In maniera strutturalmente sintetica, in Fig. 10, si riassumono le caratteristiche dei vari metodi usati, in una tabella riepilogativa.

Fig.10. Confronto tra le varie tecniche del fattore umano esaminate in questo estratto

Riferimenti bibliografici

Innanzi tutto l'articolo risulta essere composto in base al confronto con la rivista ufficiale dell'ISPELS, intitolata "Prevenzione oggi" (Vol. 5, n. 1/2, pagg. 67-83). Per chi volesse entrare in dettaglio in questi studi, nella Fig. 11, sono riportate le piu' importanti fonti, per procedere, in maniera molto piu' approfondita, le quali illustrano anche esempi estesi di questi metodi. Buon lavoro!

Fig. 11. Riferimenti bibiografici per ampliare gli argomenti relativi al fattore umano.

Altri riferimenti su internet e testi professionali su casi pratici

16. www.aviationcoaching.com/decollo-da-malpensa-in-cabina-di-pilotaggio Su google lo si ricerca con la frase: "Decollo di aereo aeroporto Malpensa Fattore Umano"

17. https://www.politesi.polimi.it/bitstream/10589/.../tesiLaura%20Carrara.pd...

Tesi di Laura Carrara, anno accademico 2009-2010, Matr. 721631 al Politecnico di Milano, Facoltà d'Ingegneria dei Processi Industriali. Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria della Prevenzione e della Sicurezza nell'Industria e nel processo ==> "Metodi per la sicurezza industriale che considerano il fattore umano: ambiti di applicazione ed analisi comparativa di efficacia. Relatore: prof. Renato ROTA Correlatori: Adriano Paolo BACCHETTA Prof.: Fabio TOSOLIN.

18. "Human Factor and decision making - Their influence on Safety and Reliability"; Edited by Beverley A. Sayers - Elsevier Applied Science

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