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民航安全监察针对性研究20110321

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民航安全监察针对性研究





第一章 绪论 ....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1 安全监察针对性分析的必要性 ............................................ 错误!未定义书签。 1.2 安全监察针对性分析的可能性 ............................................ 错误!未定义书签。 1.3 安全监察针对性分析的步骤和方法 ...................................................................... 1 1.4 安全监察针对性分析的发展 .................................................................................. 2 第二章 安全监察针对性分析模型的建立......................................................................... 3 2.1 建立安全监察针对性分析模型的理论基础 .......................................................... 3 2.2 安全监察针对性的相关定义 .................................................................................. 5 2.3 影响安全监察针对性的参数 .................................................................................. 7 2.4 安全监察针对性的数学表达式 ............................................................................ 16 第三章 管理要素对安全监察针对性分析精度的影响................................................... 18 3.1 安全信息收集对安全监察针对性分析精度的影响 ............................................ 18 3.2 安全信息质量对安全监察针对性分析精度的影响 ............................................ 24 第四章 安全监察针对性信息系统的构建....................................................................... 27 4.1 安全监察针对性信息系统的构成 ........................................................................ 27 4.2 安全监察针对性信息系统的发展 ........................................................................ 29 第五章 安全监察针对性分析的应用 ............................................................................... 32 5.1 安全监察针对性分析的案例 ................................................................................ 32 5.2 安全监察针对性分析的应用 ................................................................................ 34 结论 ..................................................................................................................................... 35 参考文献 ............................................................................................................................. 36

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插图清单
图 1-1 全文结构图 图 2-1 冰山原理 图 2-2 Reason 模型 图 2-3 安全监察信息和不安全事件信息关联示意图 图 2-4 中南地区事故金字塔 图 2-5 通常"不安全事件报告表"采用单原因 图 2-6 将"不安全事件报告表"改进为多原因 图 2-7 2009-2010 年度中南地区不安全事件分布图 图 2-8 全面收集安全监察信息 图 3-1 中南地区 2000 年以来的不安全事件信息量持续增长 图 3-2 1:600 规则 图 3-3 2009- 2010 年运输航空公司信息量与生产量比值分析图 图 4-1 安全监察针对性信息系统功能图 图 4-2 录入不安全事件信息 图 4-3 遗漏信息提醒 图 4-4 2009 至 2010 年中国南方航空股份有限公司安全监察针对性分析结果 图 5-1 某单位安全监察针对性分布图 图 5-2 木桶原理

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表格清单
表 2-1 2009 年度中南地区运行监察按行业分类 表 2-2 2009 年度中南地区不安全事件次数 表 2-3 中南地区不安全事件按工种分布 表 2-4 中南管理局监察员配置 表 2-5 中南管理局安全监察信息量分布 表 3-1 2009- 2010 年运输航空公司安全信息量分析 表 3-2 安全检查结果通知单 表 5-1 某单位安全监察针对性量化结果汇总表

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第一章 安全监察针对性分析的简介
1.1 安全监察针对性分析的必要性
在当前的安全管理模式下,对民用航空企事业单位实施安全监察,督促其在确保航 空安全前提下生产经营,是我国民用航空局所属的地区管理局、安全监督管理局的重要 职责。但我国民用航空涉及上千个企事业单位,40 多万人从事该行业,对其实施安全监 察,难以做到完全均衡。为避免安全监察出现重大疏漏,本文探求安全监察针对性的分 析方法,获取精确的量化数据,锁定安全监察的短板,指导安全监察,均衡投入安全监 察力量,保证总体良好的安全监察效果。 简而言之,开展安全监察针对性研究,分析安全监察的短板,非常必要。

1.2 安全监察针对性分析的可能性
如何发现安全监察的短板?能不能进行定量的精确分析?回答是肯定的, 前提是安 全监察信息的收集、分析和应用。得益于中南局航空安全管理信息系统(Aviation Safety Management Information System 以下简称 ASMIS) ,信息收集的问题已经解决。因此, 研发信息系统,应用该系统对安全监察信息和不安全事件信息进行综合分析和应用,获 取安全监察针对性的数据,分析安全监察的短板所在,水到渠成。 简而言之,有可能通过安全信息的分析,获取安全监察针对性的定量数据。

1.3 安全监察针对性分析的步骤和方法
本文采用了如下的研究步骤和方法(见图 1-1 全文结构图) :首先根据安全管理的 理论,采用 Reason 模型、冰山原理,探索基于数据库的分析方法,建立量化的安全监 察针对性分析模型。然后剖析影响“安全监察针对性”数据精度的主要参数,应用基元 事件分析法、1:600 规则,提高数据分析精度,完善安全监察针对性分析模型。接着按 完善的分析模型,研发安全监察针对性信息系统,该系统集数据收集、分析和应用为一 体,投入运行积累数据。最后是应用该系统,实施安全监察针对性分析,并按监察类别, 对“安全监察针对性”数据进行分布和排序,锁定安全监察的薄弱环节,应用木桶原理, 对薄弱环节进行重点监察,指导安全监察实践,避免安全监察短板,开展有的放矢的安 全监察,避免安全监察的重大疏漏,确保安全监察效果的均衡,并对“安全监察针对性” 数据的走势进行长期跟踪, 发现安全监察的趋势, 进一步指导安全监察, 提供决策辅助。 本文阐述“安全监察针对性”分析模型、安全监察针对性数据的计算方法和安全监
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察针对性信息系统,列举“安全监察针对性”数据在安全监察实践中的真实应用案例。

图 1-1 全文结构图

1.4 安全监察针对性分析的发展
本文融合了一系列安全规律, 推导出安全监察针对性分析模型, 是冰山原理、 Reason 模型、基元事件分析法、1:600 模型,木桶原理,墨菲定律的综合运用,并得出如下结 论:安全监察有没有短板,安全监察的弱项在哪里,是可以通过分析安全监察针对性, 给出量化数据,并精确锁定的;建立分析模型,量化分析安全监察针对性的方法,是切 实可行的,并在安全监察实践中得到检验;该分析模型和信息系统已成为辅助安全监察 的重要工具,与安全监察实践相得益彰,必将进入建立分析模型-研发信息系统-投入 安全监察实践-提升分析精度-安全监察再实践-分析精度再提升的良性循环。 此项研究以数据库的应用为前提,以信息系统研发为重要手段,对安全监察信息和 不安全事件信息进行综合分析应用。国内外相关的研究中,对不安全事件进行分析,预 防事故,对危险源清单进行跟踪实施风险管理,其共性是将分析集中在同类信息之中, 未实现夸类别信息的分析应用。基于国内外安全信息分析应用这一现实,本文的研究突 破性实现了跨类别信息的分析应用,弥补了此领域研究的一项空白。

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第二章 安全监察针对性分析模型的建立
2.1 建立安全监察针对性分析模型的理论基础
根据 “冰山原理” (见图 2-1 冰山原理) ,不安全事件信息反映的是企事业单位发生 的事故、事故征候、其他不安全事件,造成了人员伤害或设备设施受损,后果是可见的, 与浮在水面之上的可见冰山相对应,其特点是显性的;而安全监察信息反映的是企事业 单位安全运行的缺陷,未必发生人员伤害或设备设施受损,后果未显现,与“冰山原理” 海面之下的不可见的冰山相对应,其特点是隐性的。在自然界,浮在水面上的冰山仅仅 只是一小部分,未暴露的大部分还在水面之下,水下这部分冰山提供的浮力,托起整个 冰山,从这个角度看,水面之上可见的冰山依存于水下不可见的冰山。与这个现象相应 的, “冰山原理”还揭示一个规律,不安全事件信息与安全监察信息有因果关系。

图 2-1 冰山原理 不仅如此, “Reason 模型”揭示(见图 2-2 Reason 模型) ,不安全事件是一系列安全 防护自身的缺陷被穿透的结果,这些缺陷涉及企事业单位的领导层战略决策、中层和基 层领导管理方法、系统资源配置、标准运行程序的制定、从业人员安全行为、系统防范 措施。不安全事件形象表现为该模型的那根贯通所有奶酪的直线,而奶酪上形形色色的 空洞,代表安全防护自身的缺陷。不安全事件是一个广义的概念,后果严重的是飞行事
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故(民用航空器飞行事故等级 GB14648-93) 、航空地面事故(民用航空地面事故等级 GB18432-2001) ,次之是事故征候(民用航空器飞行事故征候标准 MH2001-2004)和 其他不安全事件(中国民用航空信息管理规定 CCAR-396-R2) 。本文将事故信息、事故 征候信息、其它不安全事件信息统称为不安全事件信息。

图 2-2 REASON 模型 而安全监察与安全防护自身的缺陷密切相关。 安全监察以局方对企事业单位实施行 政检查为主,在行政检查期间,局方向企事业单位发布通知单或建议单,其内容是企事 业单位存在的安全隐患,这些安全隐患是安全监察信息的主要成份。本文所述安全监察 信息是一个广义概念,除行政检查之外,还包括行政许可、调查报告、安全约见、安全 审计、安全评估、安全预警、行政处罚指出的企事业单位安全隐患信息和企业自查自纠 发现的安全隐患信息。联系到 Reason 模型,安全监察信息与企事业单位安全防护自身 的缺陷密切相关,实际就是 Reason 模型展现的形形色色奶酪上的大小不一的空洞。 可见,安全监察信息是安全防护自身的缺陷,其本质是发生不安全事件的致因。不 安全事件是安全防护自身的缺陷引发的,是企事业单位管理层、执行层、现场操作等一 系列层面上的缺陷相继发生作用,造成的不良后果,不安全事件信息是安全监察信息表 现的结果。 不论被发现与否,Reason 模型奶酪上的空洞,是客观存在的。看不到这些空洞,不 等于没有空洞,而且无法对症下药弥补空洞,终会酿成空洞组合起来串成直线,导致发
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生不安全事件。这意味着看到的空洞越多,或企事业单位被发现的安全隐患越多,越有 利于企事业单位整改安全隐患,改进安全管理,降低安全风险,避免发生不安全事件, 有利于安全。 因此,企事业单位被发现的安全隐患多,发生的不安全事件少,是安全监察希望得 到的一种组合, 将这个组合定量为数据, 定义安全监察针对性, 与安全监察信息成正比, 与不安全事件信息成反比。可见,根据这个定义,得到的安全监察针对性数据,数值越 高,越接近安全监察希望得到的良好组合,反之,是安全监察力图避免出现的组合。根 据这个定义,可以建立“安全监察针对性”的分析模型。

2.2 安全监察针对性的相关定义
定义一:i ,数组,信息分类:地面保证、机务、机械、客舱、机组、空防、消防、 空管、运输、航务、培训、安全管理等。该分类方法与民航局航空安全信息网 safety 网)保持一致。
[1]

简称

图 2-3 安全监察信息和不安全事件信息关联示意图 定义二:按 i 进行细分,分类方法。以数组 i 为基准,对其他信息进行分类,在文
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中称为“按 i 进行细分” 。比如,下图所示的两个圆(见图 2-3 安全监察信息和不安全 事件信息关联示意图) ,就是不安全事件信息和安全监察信息,均按i进行分类。 定义三:M:数组。安全监察信息按 i 进行细分,一条安全监察信息计数一次,同 类信息逐条累加, 是一段时间内某类安全监察信息数量, 与 i 对应 (Mi) , 是在 i 类的 “安 全监察信息” ;比如,2009 年,局方对企事业单位实施安全监察,发现需要整改的问题 共 1944 条,其中机组方面的整改要求 23 条,对应的 Mi(机组)=23(见表 2-1 年度中南地区运行监察按行业分类) 。
地面 保证 548 管理 要素 130 空防 消防 179 人员 培训 63 社会 公众 2 运行 控制 56

2009

类别 发现 问题

机务 736

机械 3

机组 23

客舱 18

空管 65

其它 28

运输 93

合计 1944

表 2-1 2009 年度中南地区运行监察按行业分类 定义四:N,数组,不安全事件信息按 i 进行细分,一条不安全事件信息计数一次, 同类信息逐条累加,是一段时间内某类不安全事件数量,与 i 对应(Ni) 。不安全事件越 少,安全水平越好,因此,不安全事件信息量与“安全水平”成反比。Ni 是 i 类的不安 全事件信息,近似等价为 i 类安全水平的倒数。比如,2009 年,中南地区收到不安全事 件报告 1860 起,其中发生机组原因不安全事件 74 起,对应的 Ni(机组)=74(见表 2-1 2009 年度中南地区不安全事件次数) 。
地面 社会 空防 管理 空管 机组 其它 保证 公众 消防 要素 374 6 114 74 9 783 4

类别 2009 年度次数

运输 客舱 机械 机务 军航 20 8 443 19 6

合计 1860

表 2-2

2009 年度中南地区不安全事件次数

定义五:K,数组,Ki=Mi/Ni,与 i 对应,是安全监察信息与不安全事件信息的比 值。根据 Reason 模型,企事业单位发生不安全事件少,被发现的安全隐患多是一个优 良组合,因此,定义“安全监察针对性”与局方“安全监察信息”成正比,与“不安全 事件信息”成反比。测定“安全监察针对性”数据,对指导安全监察有重大参考价值。 在理想情况下, “安全监察针对性”的数学表达式 Ki=Mi/Ni,这是建立“安全监察针对 性”分析的核心。
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2.3 影响安全监察针对性的参数
在现实安全监察工作中,现实情况对不安全事件信息和安全监察信息造成的影响, 比如:不安全事件信息是否完整、不安全事件信息分类是否精确、各个工种发生不安全 事件的概率是否相同、局方持证监察员的数量及专业配置是否均衡、安全监察信息是否 完整、是否考虑不安全事件发生日期与安全监察日期的前后关系、是否区分安全监察提 出的整改项和建议项等。因此,上述“安全监察针对性”数学表达式(Ki=Mi/Ni) ,是 在理想情况下制定的,要保证分析精度,需要分析这些影响。将这些影响用参数进行描 述,并引入针对性的提高精度的方法,建立完整的“安全监察针对性”数学表达式,分 述如下: 参数一:不安全事件信息是否完整。 不安全事件信息是事故、 事故征候、 其他不安全事件的统称, 三者不宜有任何遗漏, 而且三者的权重不一致,不能直接相加。 因此。需要研究三者的权重,形成量化的数据。考虑到长期的数据能够反映趋势, 也能够准确反映实际。本文应用事故、事故征候、其他不安全事件长期统计,探索三者 的权重, 三者加权后相加, 得到完整的不安全事件信息。 ASMIS 运行七年 (对 2004-2010 年的)以来,对飞行事故、事故征候、其他不安全事件(不包含意外原因)进行了统计, 三者的比例接近 1:53:985(见图 2-4 中南地区的事故金字塔) 。

图 2-4 中南地区的事故金字塔

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假设研究周期内,发生的事故、事故征候、其他不安全事件次数分别为 U、V、W, 建立不安全事件信息 N 的数学表达式:N = 985U + 53V + W,得到精确的不安全事件信 息,保证“安全监察针对性”分析的精确度。 参数二:不安全事件信息分类是否精确。 建立安全监察针对性分析模型,离不开“不安全事件信息按 i 进行细分” ,通常的作 法是挑选了主要原因,次要原因和其他原因忽略了。在安全监察和安全调查中发现,大 多数情况下, 不安全事件的发生, 并非单原因造成的, 往往是多个环节同时出错造成的, 再深究下去还有深层次的系统原因。比如 1977 年特纳里夫岛空难,两架 B747 在跑道相 撞,死亡 583 人,这是有史以来最惨重的一场空难,调查发现,涉及了三十多个 IF,原 因多达三十多个,其中被普遍认同的原因有五个。 “REASON 模型”也揭示,发生不安全事件,等同于一系列奶酪的空洞同时排列成 一条直线,是一系列缺陷和错误造成的。所以,理论上看,不安全事件多原因的存在, 符合 Reason 模型揭示的不安全事件发生的机理。而且,在分析发生不安全事件机理的 过程中,中国民航大学刘汉辉校长研发了基元事件分析法[2-4],分析了建国以来中国民 航发生的飞行事故[5],以及国际上 1982-1991 年一千多起坠机事故,结论是仅一个因素 就导致事故的仅占总数的 8%,而且多半是重心装错、重量超载这类致命错误;平均每 个事故有 4.39 个原因链环,最多的达 20 个。由此可见,按通常的单原因分析不安全事 件信息,并据此建立”安全监察针对性”分析模型,必然存在误差。

图 2-5 通常“不安全事件报告表”采用单原因
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因此,需要考虑不安全事件信息分类是否精确对安全监察针对性分析精度的影响, 并应用基元事件分析法,对不安全事件信息进行扩充,在信息收集和分析给予改进。 第一,在信息收集方面,改进安全监察针对性信息系统软件设计,将单原因不安全 事件报告表 (见图 2-5 通常 “不安全事件报告表” 采用单原因) 扩展为多原因报告表 (见 图 2-6 将“不安全事件报告表”改进为多原因) 。单原因不安全事件报告表,在信息录 入界面显示是单选框(系统编程采用 radio 选项) ,而多原因报告表,在信息录入界面显 示是复选框(系统编程采用 checkbox 选项) 。在信息系统升级后,将不安全事件的原因 划分到基元,再现造成其发生的所有原因。同时,多原因意味涉及多责任单位,一并将 通常一个责任单位扩展为多个责任单位,并考虑多单位间责任份额的划分问题。 第二,在信息分析方面,不再简单地将一起不安全事件计数为一条信息,而是建立 一个不安全事件按所有原因进行映射的关系,每个原因对应一个基元,一个不安全事件 对应多个基元,按基元数量统计不安全事件信息量。 综上所述,不安全事件信息分类是否精确对安全监察针对性分析精度产生影响,应 用基元事件分析法, 建立每个不安全事件与主要原因、 次要原因、 其他原因的对应关系, 对不安全事件信息进行修正,方法是:Ni(修正)=Ni(主要原因)+Ni(次要原因) +Ni(其他原因)=∑Ni(基元) ,通过这个方法,提高“不安全事件信息”的准确性, 保证“安全监察针对性”分析的精确度。

图 2-6 将“不安全事件报告表”改进为多原因

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参数三:各个工种发生不安全事件的概率是否相同。 众所周知,在民用航空领域,以地面运行、机械原因为主要原因的不安全事件,占 所有不安全事件的比例相对较高(见图 2-7 2009-2010 年度中南地区不安全事件分布

图) ,而且,从该图数据可以发现,机组、机务、空管、航务、空防、消防等工种,发 生不安全事件的次数也是不均衡的。因此,实施“安全监察针对性”分析,不应直接采 用不安全事件的数据进行量化计算,应考虑各类不安全事件的发生概率,并据此修正不 安全事件信息,保证“安全监察针对性”数据的精度。
管理要素 空防消防 机组 空管 地面保证 运行控制 军航 机务 机械 客舱 运输 0 200 400 600 800 1000

图 2-7

2009-2010 年度中南地区不安全事件分布图

因此,针对民用航空各工种发生不安全事件可能性不均衡的情况,需要考虑各个工 种发生不安全事件的概率是否相同对安全监察针对性分析精度的影响。 应用 ASMIS 收集 的不安全事件信息, 分析不安全事件长期的 (本文所指的长期是七年, 自 2004 年 ASMIS 正式启用起,至本文写作的 2010 年)在各工种之间分布情况,根据分布情况,获取各 工种发生不安全事件占所有不安全事件的比例 (以下简称工种事件比例 Ratio of Specific Occurrence and Total Occurrence,以英文字母 R 表示),R 也是数组,
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同样按 i 进行细分(见表 2-3 中南地区不安全事件按工种分布) 。
类别 不安全事件次数 工种事件比例 运输 110 0.025 客舱 32 0.007 机械 2288 0.512 机务 116 0.026 运行 控制 3 0.001 地面 保证 1508 0.338 空管 52 0.012 机组 303 0.068 空防 消防 41 0.009 管理 要素 14 0.003

表 2-3 中南地区不安全事件按工种分布 比如, 2004-2010 七年间, 中南地区企事业单位合计发生 4467 起有单位责任的不安 全事件,其中机务类别的不安全事件信息 116 条,对应的工种事件比例为 0.026,表示 为 Ri(机务)=0.026。该表数据还显示,不安全事件分布,最高值(机械 2288 起)与 最低值(运行控制 3 起)的差别达 700 倍。 按长期进行统计的不安全事件数据相对稳定, 近似反映中南地区不安全事件的分布。 在安全监察实践中,希望得到实时分析数据,常用的不安全事件分析周期不超过一个日 历年。因此,完全可以使用工种事件比例 Ri,对不安全事件信息进行修正。考虑到 Ri 值分布的最低值比最高值相差接近 3 个数量级,如果直接采用,对“不安全事件信息” 的影响过大,在不影响 Ri 的分布前提下,为了降低 Ri 的灵敏度,将 Ri 值取平方根, 对不安全事件信息进行修正,修正方法是:Ni(new)=Ni / Sqrt(Ri)。 因为“安全监察针对性”与“不安全事件信息”成反比,因此,修正的“安全监察 针对性” 数据等于原数据 (Ki) 与工种事件比例 (Ri) 的乘积, 数学表达式是 Ki(new)=Ki * Sqrt(Ri)。采用这个方法修正了民用航空各工种发生不安全事件可能性不均衡的状 况,有助于提高“安全监察针对性”的数据精度。

参数四:局方持证监察员的数量及专业配置是否均衡。 局方持证监察员是不均衡的,首先,监察员在数量配置上,不可能作到管理局机关 每个部门、每个监管局,以至于监管局每个处室平均配置。其次,民航局按《中国民用 航空监察员规定》 (CCAR-18-R2) ,对监察员进行管理,监察证有航空安全、综合执法、 飞行标准等九个类别,监察员分别持有这九个类别的监察证,专业配置不可能 100%均 衡。而且,在现实情况下,就存在飞行标准类监察员(FS)难以引进,即使引进后,也 难以稳定留在局方工作的情况,监察员配置必然存在差别。以上因素共同作用,局方监 察力量不可能绝对均衡。
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比如,ASMIS 监察员信息库中,2008 年(受数据未更新所限,监察员信息源于早 期数据,而且早期的监察员分类按 CCAR-18 执行,现行的规章已经改变,但规章的改 变没有使得监察员配置出现根本性改变, 早期的数据仍有代表性) 中南管理局合计有 251 名持证监察员的记录,飞行运行类监察员最少为 4 人,监察员比例 0.02,最多的综合执 法类监察员 62 人,监察员比例 0.25。配置比例最低值和最高值相差 15 倍,监察员配置 不均匀(见表 2-4 2008 年中南管理局监察员配置) 。因此,不宜忽略这种不均衡,开展 “安全监察针对性”分析,应采取措施,减小监察员配置不均衡造成的误差。

类别 数量 监察员 比例

安全保 卫 12 0.05

飞行标 准 61 0.24

飞行运 行 4 0.02

航空安 全 14 0.06

航空器 适航 6 0.02

机场 22 0.09

空中交 通管理 38 0.15

市场监 管 32 0.13

综合执 法 62 0.25

表 2-4 中南管理局监察员配置 因此, 需要考虑局方持证监察员的数量及专业配置是否均衡对安全监察针对性分析 精度的影响。应用标准化技术减小监察员配置带来的误差。在具体做法上,首先解决基 准问题,对整个辖区(根据范围的需要,可以设置为全民航、全地区等)长期的安全监 察信息进行分类,以局方每个类别安全监察信息量为分子,辖区所有安全监察信息量总 数为分母,两者相除取得安全监察的分布系数(以下简称监察分布系数, Ratio of Specific Inspection and Total Inspection,以英文字母 S 表示 ) ,S 也是数组,同样按

i 进行细分。比如, 2004-2010 七年间,中南管理局合计发出 7742 条安全监察信息,其 中机务类别的安全监察信息 3051 条,对应的监察分布系数为 0.394,表示为 Si(机务) =0.394 (见表 2-5 中南管理局安全监察信息量分布) 。该表数据还显示,安全监察信 息分布,最高值(机务 3051 条)与最低值(客舱 56 条)相差 54 倍。
类别 发现 问题 监察 分布 系数 地面 保证 2030 管理 要素 692 机务 3051 机械 19 机组 124 客舱 56 空防 消防 537 空管 203 人员 培训 355 运输 457 运行 控制 218

0.262

0.089

0.394

0.002

0.016

0.007

0.069

0.026

0.046

0.059

0.028

表 2-5 中南管理局安全监察信息量分布
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监察分布系数基于长期的数据积累,这个数据相对稳定,近似反映了中南管理局安 全监察的分布。在安全监察实践中,开展“安全监察针对性”分析,希望能够快速得到 最新的数据,分析周期不会很长,一般设定为一个季度、半年或一个日历年,这些数据 的分析周期远远低于七年。因此,能够以七年的监察分布系数为基准,对“安全监察信 息”进行归一化处理。考虑到 S 值分布的最低值比最高值相差 54 倍,对“安全监察信 息”(M)的影响过大,在不影响 S 的分布前提下,降低 S 的灵敏度,将 S 值取平方根, 对“安全监察信息”进行修正,数学表达式:Mi(new)=Mi / Sqrt(Si) 。因“安全 监察针对性”与“安全监察信息”成正比,所以, “安全监察针对性” Ki 与监察分布系 数 Si 成反比,数学表达式:Ki(new)=Ki / Sqrt(Si) 。标准化之后的“安全监察针对性” 分析,减小了监察员配置带来的误差。

参数五:安全监察信息是否完整。 本文所述“安全监察针对性”分析模型,是根据 Reason 模型设计的。在行政检查 过程中发布整改通知单,尽管发现的安全隐患所占比重最大,但仅是安全监察信息的一 部分。安全监察信息还包括安全预警发布的风险提示、安全调查提出的安全建议、安全 约见指出的整改要求、安全审计发现的不符合项等,这些风险提示、整改要求和不符合 项,都是企事业单位生产经营过程中的安全隐患,都可以类似为 Reason 奶酪上的空洞。 行政检查提出的整改要求,反映的是奶酪上这些空洞的一部分,不是全部。 在通常情况下,局方安全信息系统收集整改通知单信息,并等价安全监察信息,在 这种情况下,其信息是不完整的,根据不完整的安全监察信息,开展“安全监察针对性” 分析,精度必然受到影响。 因此,需要考虑安全监察信息是否完整对安全监察针对性分析精度的影响。升级安 全监察针对性信息系统,增加录入安全监察信息的类别,全面收集安全监察信息(见图 2-8:全面收集安全监察信息),包括: ? ? ? ? ? ? 行政监查发布通知单(以英文字母 D 表示); 企业内部检查的隐患自查报告(以英文字母 Z 表示); 合格审定、补充审定提出的整改意见(以英文字母 E 表示); 跨区运行监察整改信息(以英文字母 F 表示); 行政约见或安全约见对企业管理层提出的整改要求(以英文字母 X 表示); 调查报告提出安全建议(以英文字母 G 表示);
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? ? ?

安全预警、安全通告对行业或多个单位提出的风险提示(以英文字母 Y 表示); 安全审计提出的不符合项(以英文字母 A 表示); 基于安全信息分析、安全调研发布的安全建议(以英文字母 J 表示)。

图 2-8:全面收集安全监察信息

根据 Reason 模型,上述信息都是反应各单位的安全隐患和缺陷的,都类似奶酪上 的空洞。ASMIS 投入运行初期(2004-2007 年),受功能所限,只能收集行政监查通知 单信息(D)和企事业自查隐患报告(Z),初期的“安全监察信息”(M)=行政检查 通知单信息(D)+企事业自查隐患报告(Z)。这种情况下,安全监察信息是不完整的, 因此,2008 年起,顺应安全监察针对性分析的需要,扩大安全监察信息收集范围,全面 收集所有安全监察信息, 获取的安全监察信息趋向完整, 有助于提高 “安全监察针对性” 分析的精度。 因此,安全监察针对性信息系统升级后,安全监察信息(M)的数学表达式是:M =(D+Z+X+E+F+G+Y+A+J) 。

参数六:是否考虑不安全事件发生日期与安全监察日期的前后关系。 不安全事件发生日期与安全监察日期前后关系,代表不同的含意,有两种情况。第 一是局方实施某类安全监察之后,企事业单位在该类别发生严重不安全事件,其含意是 在严重不安全事件事发之前,局方发现了事发单位的安全隐患,要求及时治理隐患,有
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利于避免该不安全事件的发生。但这种情况下发生不安全事件,体现了企业整改效果不 良,更有甚者,在完成安全整改后发生不安全事件,体现了企业执行力的不足。第二种 情况, 企事业单位在局方安全监察过程中或局方未实施安全监察情况下发生严重不安全 事件,体现了局方安全监察投入不均衡或不足。 举一个企事业单位整改效果不良的实例:在 2010 年 4 月底,中南管理局发布第 1 号航空安全警示,对复飞和地形避让做出规范,该安全警示明文规定,机组成员中的任 何一人可以发出复飞或地形避让的喊话,出现这种情况时,操纵飞机的驾驶员必须立即 进行复飞或地形避让。 这是避免可控飞行撞地 (Controlled Flight Into Terrain 简称 CFIT) 行之有效的方法,这是在 CFIT 的最后防范环节的极其重要的安全警示。本《安全警示》 如果得到有效执行,河南航空公司 8.24 空难的“事故链” ( Fault Chains)[6-10],有很大 可能性,在最后环节被切断,事故有可能避免。本实例中,局方的要求和监督检查在前, 但个别企事业单位整改效果不良,三个多月后,发生严重不安全事件。综上所述,不区 别对待实施安全监察日期和不安全事件发生日期的先后关系, “安全监察信息”的准确 性受到影响,造成不利于准确反映“安全监察针对性” ,同样带来误差。 因此, 需要考虑不安全事件发生日期与安全监察日期的前后关系对安全监察针对性 分析精度的影响。在安全监察针对性信息系统开发中引进日期函数,计算安全监察信息 及不安全事件信息的日期差值,判定两者前后关系,根据前后关系给出不同的系数(简 称时间系数 P) ,改进“安全监察信息” ,其取值与现行“安全监察信息”和“时间系数” 有关。监察早于不安全事件的,系数大于 1(P>=1) ,其数学表达式为 Mi(new)=Mi * P , 监察晚于不安全事件, 或同一天的, 系数小于 1 (1/P<=1) , 其数学表达式为 Mi (new) =Mi / P。系数(P)暂时取值为大于或等于 1 的常量,在一段时期内,可以人工设定, 通过数据累积和不断探索,逐步找到最准确的数值(P) 。因此,根据安全监察和不安全 事件的时间先后,对安全监察信息(M)进行修正,修正方法是:Mi(按监察日期与不 安全事件发生日期先后修正) =Mi(监察早于不安全事件)* P + Mi(监察晚于不

安全事件)/ P,采取这个方法修正“安全监察信息” ,有利于保证“安全监察针对性” 的精度。

参数七:是否区分安全监察提出的整改项和建议项。 局方发现企事业单位安全隐患,有强制整改的“整改项”,也有非强制整改的“建 议项”,这两个等级的项目,都体现企事业单位的安全隐患,都应当纳入“安全监察针
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对性”分析的数据源,但要区别对待。在实施安全监察过程中,按是否强制企事业单位 整改,将安全监察信息分为必改项(以英文字母 B 表示)和建议项(以英文字母 C 表 示) 。 “必改项”执行如下管理流程:企业提交整改报告-局方审查整改报告-企业按批 复的整改报告实施整改-局方按批复的整改报告进行复查确认, 整个过程是一个完整的 闭环管理,关注程度高,管理流程严格。 “建议项”是局方实施安全监察过程中,发现 有安全缺陷,但未违反规章标准的事项,提醒企业关注,自行决定是否采取整改措施, 不纳入强制整改的闭环管理,关注程度低于“必改项” 。 因此, 需要考虑是否区分安全监察提出的整改项和建议项对安全监察针对性分析精 度的影响。改进“安全监察信息”的算法,在统计安全监察信息时,给予“必改项”偏 高的权重(以下简称必改系数,以英文字母 T 表示,T>=1 ) ,给予“建议项”偏低的 权重(1/T <= 1 ) 。使用必改系数对安全监察信息进行修正,修正后的“安全监察信息” (M)数学表达式是:Mi=Bi * T+Ci / T,其中 T>=1,在安全监察实践中,不断完善 “安全监察针对性”分析模型和算法,摸索选定一个最佳数值。

2.4 安全监察针对性的数学表达式
综合 2.3 的叙述, “安全监察针对性”涉及不安全事件信息及安全监察信息,影响 精度的因素有:不安全事件信息是否完整、不安全事件信息分类是否精确、各个工种发 生不安全事件的概率是否相同、局方持证监察员的数量及专业配置是否均衡、安全监察 信息是否完整、是否考虑不安全事件发生日期与安全监察日期的前后关系、是否区分安 全监察提出的整改项和建议项等,综合这些因素, “安全监察针对性”完整的数学表达 式如下: (1)安全监察信息 M 的构成 M =(D+Z+X+E+F+G+Y+A+J) ,其中: 行政监查发布通知单(以英文字母 D 表示) ; 企业内部检查的隐患自查报告(以英文字母 Z 表示) ; 合格审定、补充审定提出的整改意见(以英文字母 E 表示) ; 跨区运行监察整改信息(以英文字母 F 表示) ; 行政约见或安全约见对企业管理层提出的整改要求(以英文字母 X 表示) ;
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调查报告提出安全建议(以英文字母 G 表示) ; 安全预警、安全通告对行业或多个单位提出的风险提示(以英文字母 Y 表示) ; 安全审计提出的不符合项(以英文字母 A 表示) ; 基于安全信息分析、安全调研发布的安全建议(以英文字母 J 表示) 。 (2)安全监察信息 M 的修正,第 i 类安全监察信息 Mi 表达式是: Mi(修正) = Mi(按监察日期与不安全事件发生日期先后修正)+ Mi(按安全 整改是否强制修正) ,其中 Mi(按监察日期与不安全事件发生日期先后修正)及 Mi (按安全整改是否强制修正)的算法如下: Mi(按监察日期与不安全事件发生日期先后修正) =Mi(监察早于不安全事件) * P + Mi(监察晚于不安全事件)/ P ,P 是“时间系数” ,选定为一个大于或等于 1 的常数。监察早于不安全事件的,系数大于或等于 1(P>=1) ,监察晚于不安全事件, 或同一天的,系数小于或等于 1(1/P<=1) 。 Mi(按安全整改是否强制修正) =Mi(必改项)* T + Mi(建议项)/ T ,T

是“必改系数” ,选定为一个大于或等于 1 的常数。给予“必改项”偏高的系数,系数 大于或等于 1(T>=1) ,给予“建议项”偏低的系数(1/T < =1 ) 。 (3)以七年的安全监察分布为基准,对修正后的安全监察信息 M(修正)进行归 一化处理,Mi(new)=Mi(修正) / Sqrt(Si) ,Mi(new)近似为“安全监察信

息” 。其中 S 是监察分布系数,是数组,来自于长期(七年)安全监察数据按类别的分 布,同样按 i 进行细分,第 i 类监察分布系数表示为 Si。 (4)应用基元事件分析法,建立不安全事件信息数学表达式如下: Ni = Ni(主要原因)+Ni(次要原因)+Ni(其他原因)=∑Ni(基元) ; (5)应用中南地区事故金字塔,事故、事故征候、其他不安全事件比例是 1:53: 985,对同类事故(Ui) 、事故征候(Vi) 、其他不安全事件(Wi)进行加权累计,修正 不安全事件信息表达式 Ni(修正) = 985Ui + 53Vi + Wi ;

(6)以七年的不安全事件分布为基准,对修正后的不安全事件信息 N(修正)进 行归一化处理,Ni(new)=Ni / Sqrt(Ri) ,Ni(new)近似为“不安全事件信息” 。其中 R 是工种事件比例,是数组,来自于长期(七年)不安全事件按类别的分布数据,按 i 进行细分,第 i 类工种事件比例表示为 Ri。 (7)安全监察针对性 K 最终表达式: Ki(new)= Mi(new)/ Ni(new) =Ki * Sqrt(Ri / Si)
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第三章 管理要素对安全监察针对性精度的影响
在建立安全监察针对性分析模型过程中,应用了安全监察信息和不安全事件信息, 这两个信息的受到七个参数的影响,需要将这些参数纳入数学表达式,完善分析模型。 而完善的分析模型使用起来, 是需要足够信息数量和良好信息质量支持的, 这两个因素, 都能对分析精度产生影响。这两个因素不影响分析模型,不能通过数学算法进行优化, 只能通过安全管理,保证安全信息的数量和质量,进而保证安全监察针对性分析精度。 保证安全信息的数量和质量,属于安全管理的范围。因此,也需要考虑管理要素对安全 监察针对性精度的影响,并采用管理手段减低或消除影响。

3.1 安全信息收集对安全监察针对性分析精度的影响
影响一:信息量不足,限制信息分析的准确性。 在民用航空领域,企事业单位担心曝光问题较多,被行业各单位议论,在形形色色 的场合,被上级或局方批评,也不愿意被媒体追踪和关注。另外,发生不安全事件,企 事业单位各级领导难免感到面上无光,因此在主观意愿上,有报喜不报忧的倾向。 以上情况的长期存在,现实上引起企事业单位实施安全信息报告的主动性不够,造 成不安全事件信息量不足。 在不安全事件信息量不足的情况下, 开展 “安全监察针对性” 分析,不得不采用“滑窗技术”[11],即常用的“滚动值”算法,而且设定很长的分析周 期,采用很宽的分析窗口,造成“安全监察针对性”数据反应迟缓,不能很快体现安全 监察的实践,不利于迅速为安全监察提供指导,也不利于保证“安全监察针对性”的分 析精度。 因此,需要采取措施,减低信息量不足对安全监察针对性分析精度的影响。自 2009 年起,中南管理局启动鼓励信息报告的政策,发布《关于建立主动报告减免责制度的通 知》 (中南局发明电〔2009〕354 号) ,建立并实施主动报告减免责制度,推进各民航企 事业单位开展安全信息的积极报告和主动报告。对积极报告、主动报告的概念、范畴、 认定方式、报告方式、奖励办法以及鼓励主动报告的减免责办法进行详细规定,其中积 极报告主要包括各企事业单位对局方安全监察工作提出合理化建议、对民航局有关规 章、标准等提出修改建议等;主动报告主要包括在局方监察发现前主功报告企业内部不 安全事件或重大安全隐患、主动报告未列入信息报告范围的不安全事件、不安全事件事 发单位或当事人向局方调查组主动提供局方尚未掌握的重要材料等。
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积极报告、主动报告还与《中国民用航空安全奖励办法》挂钩,对行业安全有重大 价值的主动报告和积极报告,予以奖励。并与国际接轨,对主动报告的不安全事件或安 全隐患,在不能免责的前提下,仍可考虑在行政处罚中从轻处罚。该规定的实施,对安 全信息的收集产生正面影响, 中南地区的安全信息报告量持续增长 (见图 3-1 中南地区 2000 年以来的不安全事件信息量持续增长) 。

图 3-1 中南地区 2000 年以来的不安全事件信息量持续增长

影响二:部分企事业单位实施安全信息报告不主动,报告安全信息数量偏少,安全 信息报告在各单位分布不均衡,影响安全监察针对性分析的精度。 长期以来,局方发现企事业单位报告安全信息的数量差别很大,比如发现深航信息 报告很快,数量非常多;而东航武汉公司信息报告数量非常少。自 2009 年起,中南管 理局开始量化监测企事业单位安全信息报告的数量,应用 1:600 规则(见图 3-2 1:600 规则)
[12]

, 开发 “安全信息量与生产量分析系统” (Reporting and Production Analysis

System,简称 RPAS),集成在 ASMIS 之中。应用该系统,量化各单位安全信息报告的数 量,精确掌握企事业单位安全信息报告的主动性,推进安全信息报告。 直观来看,根据 1:600 规则,不安全事件有如下比例关系:每 600 个事件中,会有 大约 30 个造成财产损失的事故征候,10 个造成严重伤害的事故,1 个造成致命伤害的 事故。尽管我国事故标准与国际存在差异,但同样符合这个规律,不同的仅是比例数值 的大小。对 1:600 规则进行归纳和提升,反映出一个规律:就是各类不安全事件在数量 上,按严重程度是存在一个比例关系的,而且随着严重程度的增加,比例相应减小。

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图 3-2 1:600 规则

不安全事件按严重程度分布,呈现 1:600 规则展现的规律。同样,不安全事件的发 生,与生产量有着必然的联系。在民用航空的任何工种,在同样的规章要求,相似的管 理流程,相近的设备设施配置,接近的培训机制,近似知识结构的员工,还有同样的经 济发展环境之下,同一行业(比如运输航空公司)的各个单位(比如南航、海航、深航) 发生不安全事件的可能性是接近的,意味着不安全事件发生数量和生产量的比值(以下 简称事件生产量比值,Ratio of Occurrence and Production,以英文字母 Rop 表示), 在各单位的分布是均衡的,不会出现同一个行业的某个单位,其事件生产量比值很高, 另一个单位,其事件生产量比值很低。同一行业各个单位事件生产量比值有一个分布, 其最低值和最高值,应当接近,其差别不会超过 1 个数量级。在理想情况下,最低值和 最高值应当相等。 不安全事件是通过安全信息报告收集的,因此,安全信息报告量,与不安全事件发 生数量,在理想情况下,应当是紧密相关的,并且多数情况下,安全信息报告数量与发 生的不安全事件数量,在数值上是相等的。所以,量化各单位安全信息报告量与生产量 的比值(以下简称信息量生产量比值,Ratio of Reporting and Production,以英文字 母 Rrp 表示),有助于跟踪各单位的安全信息报告的主动性。 使用该系统对中南地区企事业单位的安全信息报告数量进行监控, 分析各单位的信 息量生产量比值,以下是真实案例(见表 3-2 分析)。 通过本案例发现,2009-2010 两年间,信息量生产量比值分布不均衡(不考虑中南
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2009- 2010 年运输航空公司安全信息量

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辖区以外的单位),最低值只有最高值的十分之一,因运输航空同一个行业中,各单位 发生不安全事件的可能性是接近的,意味着各单位的信息量生产量比值应当是接近的, 不应该出现最低值和最高值相差一个数量级的情况。因此,信息量生产量比值最低值的 单位,其安全信息报告的主动性,是令人怀疑的,大有提升的空间。通过量化信息量生 产量比值, 局方能够迅速锁定安全信息报告主动性不强的单位, 有利于采取主动性措施, 督促这些单位改进信息报告,促进“不安全事件信息”的完整。

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9

报告人 顺丰航空公司 东航武汉公司 深航 翡翠航空公司 国航湖北分公司 东海公司 国航 南航股份 海航 合计

信息量 2 28 892 23 3 33 1 875 1197 3054

生产量 2039 104097 577100 48679 23152 20747 0 2611955 860803 4248572

百万小时/架次信息量 980 268 1545 472 129 1590 0 334 1390 718

表 3-1

2009- 2010 年运输航空公司安全信息量分析

根据信息量生产量比值的数据,还发现某公司的信息量生产量比值偏低(见图 3-4 2009- 2010 年运输航空公司信息量生产量比值分析图) , 每一百万个生产量, 平均有 129 个安全信息报告,低于运输航空行业平均值(718 个安全信息报告),而且,行业平均 值的四分之一都不到,对这该单位进行提醒,督促按 CCAR-396 进行安全信息报告,其 安全信息报告有连续翻倍的潜力,是局方督促改进安全信息报告的重点单位。 因此,需要量化信息报告主动性,督促信息报告主动性差的单位加强信息报告,减 低安全信息报告不均衡对安全监察针对性分析精度的影响。中南局已经应用该系统,准 确掌握各单位信息报告的主动性,对信息报告主动,信息量与生产量比值高的单位给予 肯定,相反的情况给出预警。该系统已经在对企事业单位安全考核过程中使用,对推进 信息报告产生积极影响,受到民航局领导的关注,得到上级领导的支持和肯定。该系统 的使用,有助于“不安全事件信息”的完整,进而对提高“安全监察针对性”的分析精 度产生积极影响。
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图 3-3 2009- 2010 年运输航空公司信息量生产量比值分析图

影响三:按监察计划实施行政检查,主要是针对具体的安全隐患提出整改要求,不 能发现企事业单位高层和执行层的安全隐患,对企事业单位的安全政策、决策流程、安 全文化的问题提出整改要求非常少,造成安全监察信息出现一边倒的情况(集中在运行 现场、设备设施、人员配置) ,不利于提高安全监察针对性分析精度。 从安全监察现实看, 在目前的民用航空规章体系之下, 相关的标准偏向于人员配置、 设备设施、工作程序等硬性要求。而存在于企业管理层这方面的安全隐患,不容易在规 章中体现,实施安全监察必备的监察单,同样不容易制定。这种情况下,对企业管理层 的监察,处于安全监察力量难以投入,和相关安全监察发现安全隐患不足的状态。 理论上看,根据“REASON 模型” ,发生不安全事件,是一系列安全防护失效,环 环相扣,形成“事故链”造成的,涉及领导层战略决策、中层和基层领导层管理方法、 系统资源配置、标准运行程序的制定、从业人员安全行为、系统防范措施。现阶段安全 监察,查找安全隐患,集中在现场运行、员工操作、设备配置和工作程序,对领导层战 略决策、中层和基层领导层管理方法的安全监察,不容易开展,相关的安全监察信息不 足,发现企事业单位决策层、执行层管理缺陷的信息非常少, “Reason 模型”前两块奶 酪,对应企事业单位决策层、执行层,在这两块奶酪上,发现的空洞偏少,安全监察信 息不丰满,影响了“安全监察针对性”的分析精度。 因此,需要采取措施,减低安全监察信息出现一边倒对安全监察针对性分析精度的 影响。中南局发布了《民航中南地区管理局落实关于进一步加强当前航空安全工作的若

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干措施实施办法》 (安[2010]31 号) ,从 2010 年起,开展安全预警和安全约见,推进对 安全隐患的系统分析,对存在于企业管理层的管理缺陷和安全隐患,进行提醒和督促整 改,补全“Reason 模型”前两块奶酪上的空洞。 第一,实施安全预警。安全预警是指局方基于航空安全信息的综合分析,对突出的、 趋势性的、普遍性的安全隐患采取的安全监察措施,包括安全指令、安全警示、安全提 示、安全通报四个类型。设定安全预警标准如下: ? 发生人为责任、管理责任事故征候(含)以上问题,其教训在行业中有警示作用 者。 ? ? ? 连续发生责任不安全事件; 存在具有普遍性的安全隐患,需要强制整改; 安全信息分析显示,责任事故征候万时率(或万次率)超过管理局《航空安全责 任书》指标的二分之一,或责任不安全事件万时率(或万次率)超过事故征候指 标的 3 倍; ? ? ? 局部存在突出的安全隐患,需要开展专项监察; 安全信息分析发现全局性,或行业趋势性安全问题; 现有规章程序中需要细化或进一步规范的事项。

由此可见, 启动安全预警, 主要目标就是对各单位的安全隐患和发生的不安全事件, 开展深入系统分析,查找存在于决策层和管理层的安全隐患,与“Reason 模型”前两块 奶酪上的空洞相关联, 通过开展安全预警, 补充企事业管理层的安全隐患信息, 促进 “安 全监察信息”的完整和丰满,有利于提高“安全监察针对性”分析的精度。 第二,设定安全约见标准,发生/现下述具体情况或现象的单位,对该单位实施安全 约见: ? ? ? 发生/现重大隐患,管理局启动安全预警的; 发生人为责任、管理责任事故征候(含)以上问题不安全事件; 设备设施不符合法规、咨询通告及行业标准要求,程度严重,安全风险亟需缓解 的; ? 专业持照人员值勤/工作时间或人机比连续三个月接近法规、咨询通告及行业标 准限制的; ? ? 短期内连续发生同类责任不安全事件的; 安全信息分析显示,责任事故征候万时率(或万次率)达到民航中南管理局《航
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空安全责任书》事故征候指标的; ? 未按规定完成重大安全隐患整改工作,或针对局方安全监察提出的安全问题"整 而不改"的; ? ? ? 管理层剧烈变动,严重削弱安全管理力量的; 被有效举报,反映出安全管理重大缺陷的; 其他严重情况或重大事项,需要启动安全约见的。

可见,实施安全约见,也是当企事业单位暴露严重的安全隐患,发生重大不安全事 件时,对相关单位的主要领导进行谈话,开展深入系统分析,查找存在于决策层的安全 隐患,同样与“Reason 模型”前两块奶酪上的空洞相关联。 安全预警和安全约见涉及的安全监察信息,多数是属于管理层的安全隐患。按 Reason 模型,前两块奶酪的空洞,相当一部分,可以通过对安全预警实施的监察,以及 安全约见的后续整改,被发现和提出,此举使得 Reason 模型变得丰富和充实,补充了 安全监察信息的漏项,对提高“安全监察针对性”分析精度产生积极作用。

3.2 安全信息质量对安全监察针对性分析精度的影响
2008 年起, 中南局将通知单和建议单的质量纳入对监管局的安全监管绩效考核, 发 现部分安全监察信息不准确,有以下三种情况: 一是对通知单和建议单进行复核时发现,部分监察员提出的整改要求,在现行有效 的规章、标准、咨询通告、安全指令中,没有出处。意味着这些整改要求,没有规章依 据,实际是不准确的,应当纳入整改建议。这种情况的存在,降低了安全监察信息本身 的准确性,影响了“安全监察针对性”数据分析的精度。 二是未在通知单录入规章依据,在通知单上,表现为整改要求只有事实,未列出企 事业单位违反的规章标准。在以下的通知单实例中(见表六 安全检查结果通知单,本 文仅作研究,隐去该通知单的识别信息) ,第五条问题,指出管制员通话用语不规范, 不符合《中国民用航空空中交通管理规则》(CCAR-93TM-R2)第五十三条 的规定(地空管制通话应当使用民航总局空中交通管理局规定的专用术语及规范,保证 地空通话简短、明确),但未在通知单中列出。 三是通知单问题的分类不准确,在通知单实例中(见表六 安全检查结果通知单) ,

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第一条问题指出安全信息报告不规范,违反了 CCAR-396-R2,这问题属于“管理要素” 的类别,而录入过程中,错误归类为“空管”类别。

(通知单编号:ZN-HIN-20101118-2) 录入人:XXXX 检查组织单位 XXXXXXXXXXXXXXXXX 检查组成员 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 被检查单位 XXXXXXXXXXXXXXXXX 检查日期 2019-05-21 检查项目 空管服务 检查结果,录入日期 2019-05-21 15:34:53 1 塔台 一般隐患 未指定专门人员或小组负责内部和外部不安全事件收集与整理工作。 2 塔台 一般隐患 塔台交接班过程中不满足 10 分钟重叠时间的相关要求,在交接班记 录中也未能体现交接班的重叠时间。 3 塔台 一般隐患 部分被访谈管制员对管制协议和相关的协议内容不了解或了解不全 面。 4 塔台 一般隐患 通过查阅塔台交接班本,发现存在见习人员单独上岗的签字接班记 录。 5 塔台 一般隐患 通过抽查录音,发现部分管制员通话用语不规范,并多次在首次与航 空器联系时,未通报本单位名称。 建议

表 3-2 安全检查结果通知单 这些实例说明,安全决策信息本身的准确度未达到 100%,这个现象存在,必然不利 于保证“安全监察针对性”分析的精度。 因此, 需要采取措施, 减低安全监察信息不准确对安全监察针对性分析精度的影响。 中南局严格管理,从两个方面提升安全监察信息的准确性: 一方面严格要求,从三个角度进行提升安全监察信息的准确度:一是强调录入安全 监察信息的质量,严格区分整改项和建议项。二是对实施安全监察和负责录入安全监察 信息的人员进行培训,保证录入安全监察信息的准确性。三是在管理局安全管理部门和 政策法规部门,设定安全监察信息跟踪和审查的职责,对安全监察信息的准确性进行监 督和提醒,督促监察员和信息员修正录入信息的错误,进一步提高信息的准确性。 另一方面,提升安全监察信息录入防错功能,采用技术方法提高安全监察信息的准 确性。对安全监察信息系统进行升级,现行的安全监察信息系统之中,发现问题和发通 知单依据联成一体, 进一步升级信息系统, 将其切割为发现问题和发通知单依据两部分。
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切割之后的两部分信息,都设置为必填项,每当信息员录入安全监察信息,凡是没有发 通知单依据的,都给予提示,不能作为整改项进行信息录入,而是作为建议项进行信息 录入。这种技术手段的使用,是避免出现录入信息错误的治根办法,有利于提高安全监 察信息的准确性,从而对提升“安全监察针对性”数据的精度产生积极影响。

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第四章 安全监察针对性信息系统的构建
安全监察针对性信息系统是根据安全监察针对性分析模型设计的,经历了七年的演 化升级,在安全监察实践中经受了检验,成为安全监察重要的辅助工具,并得到上级领 导的关注和支持。

4.1 安全监察针对性信息系统的构成
(一)安全监察针对性信息系统的总体布局 该系统使用 Micro-Soft Sql-Server 数据库(企业版) ,与 ASMIS 共用一个数据库,并 集成在 ASMIS 之中。系统采用 BS 结构,服务器是 IIS(Internet Information Service) , 中南局以及监管局所有公务员,均是系统用户,每人配置了唯一用户名和密码,通过互 联网浏览器 Internet Explorer 登录和用户认证,访问和使用系统。该系统与 ASMIS 实现 无缝融合,原因有如下三个方面: 1、ASMIS 是局方实施安全监察的工作平台,不仅实现了规章标准共享,而且一系列 工作依托该平台开展,包括电话记录、安全考核、工作计划、行政许可、安全调查、安 全监察、安全例会、安全预警、行政处罚,开展这些工作过程中,大量安全信息保存在 数据库之中。 2、ASMIS 积累了大量数据,运行 7 年来,已经收集了 13199 条安全监察信息、8901 条不安全事件信息,数据库容量达到 670M,传递文档 14.1 万个,文档容量超过 10G, 为开展了量化的“安全监察针对性”分析提供了数据支持。 3、安全监察针对性信息系统与 ASMIS 必需统一底层数据库,除安全监察针对性分 析过程中,安全监察信息和不安全事件信息分类方法一致,必需统一分类数据库之外, 一系列底层数据库需要统一,包括:监察员信息、航空器单机档案、机场信息、专业人 员执照、生产量信息、用户数据库、单位数据库、部门数据库。如果不统一这些数据库, 必将造成两个系统的数据产生断裂,这种断裂不符合现行的安全监察工作程序,无法在 安全监察的实践中,被良好应用。 (二)安全监察针对性信息系统的功能 该系统的功能有 (见图 4-1 安全监察针对性信息系统功能图) : 不安全事件录入及防 错机制、安全监察信息录入及防错机制、生产量信息录入及防错机制、底层数据库的控 制、基于安全监察针对性数学模型的分析、自动生成图表。各功能的联系如下: 1、根据安全监察信息的定义,该信息包括九类信息(图中黄色矩形框内信息) ,均
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录入信息系统; 2、根据不安全事件信息的定义,该信息包括四类信息(图中兰色矩形框内信息) , 均录入信息系统; 3、 安全监察信息和不安全事件信息共用统一的分类方法,该分类方法是底层数据库 的一部分(图中兰色椭圆框内信息) ,为系统管理员提供系统维护功能,在必要时,对 底层数据库进行优化; 4、 按安全监察针对性分析模型,对录入系统内的安全监察信息和不安全事件信息进 行分析(图中无色矩形框) ,生成数据表格,并自动给出柱形图和折线图(图中黄色的 圆) ,其中柱形图适用于安全监察针对性数据在各类之间的横向对比分析,折线图适用 于对任何一个类别安全监察针对性数据的长期趋势分析,便于数据的使用和辅助决策。

图 4-1 安全监察针对性信息系统功能图

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4.2 安全监察针对性信息系统的发展
2004-2005 年,ASMIS 运行,并收集安全监察信息和不安全事件信息(见图 4-2 录 入不安全事件信息) 。

图 4-2 录入不安全事件信息

2006-2007 年,提出安全监察针对性分析的设想,安全监察针对性分析模型初步成 型,需要使用统一的分类方法,对安全监察信息和不安全事件信息进行分类,按 reason 模型,建立安全监察信息和不安全事件信息之间的联系,因此,对安全监察针对性信息 系统进行首期研发,该期研发工作主要有三项,包括:完善底层数据库,扩充安全信息 录入功能和完善录入信息防错机制。其中安全信息分类方法与民用航空所有工种有关, 包括:地面保证、机务、机械、客舱、机组、空防、消防、空管、运输、航务、培训、 安全管理等。 录入信息防错机制对遗漏信息、 分类错误、 日期失效给出提示 (见图 4-3 遗 漏信息提醒) 。

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图 4-3 遗漏信息提醒 2008-2009 年,在安全监察信息和不安全事件信息得到大量积累的有力形势下,开 展第二期系统研发,主要工作有两项:一是根据安全监察针对性分析模型,开发安全监 察针对性分析功能,二是完成折线图、直方图、饼图的功能设计,自动生成图表(见图 4-4 2009 至 2010 年中国南方航空股份有限公司安全监察针对性分析结果) 。安全监察针 对性分析结果投入实践,指导安全监察,纳入对监管局的安全监管绩效考核。该信息系 统的得到民航局领导的关注,民航局发布《关于印发民航安全监督管理局安全监管绩效 考核办法的通知》 (民航发〔2009)72 号) ,推广了中南局安全监管绩效考核的经验。

图 4-4 2009 至 2010 年中国南方航空股份有限公司安全监察针对性分析结果
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2010 年,总结安全监察针对性信息系统的应用经验,对该系统进行第三期开发, 应用基元事件分析法, 对不安全事件信息的录入功能进行升级, 信息系统开始积累数据。 该信息系统有很高的使用价值,理论联系实际,数据辅助安全监察,对其应用和深 度研究都很有意义, 该系统将进入系统开发-指导安全监察实践-系统提升-安全监察 再实践-系统再提升的良性循环。

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第五章 安全监察针对性分析的应用
5.1 安全监察针对性分析的案例
应用安全监察针对性信息系统,得到某单位 2010 年的安全监察主动性数据(见表 5-1 某单位安全监察针对性量化结果汇总表) 。为便于计算,暂定时间系数 P 和必改系 数 T 均等于 1。该单位发生不安全事件(Ni)共 248 起,其中机组原因不安全事件 24 起,分类结果见下表第二列;通知单问题(Mi)共 249 条,其中机组类别的通知单问题 15 条,分类结果见下表第三列;第五列数据是工种事件比例(Ri),数据来自表三;第 六列数据是监察分布系数(Si),数据来自表五。第七列数据是安全监察信息 Mi(new), Mi(new)=Mi / Sqrt( Si ) ,其中机组的 Mi(new)=15/Sqrt(0.02)=106.1;第八列 数据是不安全事件信息 Ni(new) ,Ni(new)=Ni / Sqrt( Ri ) ,其中机组的 Ni(new) = 24/Sqrt(0.068) = 92.04 。 第 八 列 数 据 是 安 全 监 察 针 对 性 Ki , Ki = Mi(new) / Ni(new) ,其中机组的 Ki=Mi(new) / Ni(new)=106.1/92.04=1.152。所有类别“安 全监察针对性”量化结果汇总为下表。

类别

不安全 事件次 数 Ni 24 7 0 0 203 2 0 0 9 1

通知单 问题条 数 Mi 15 8 27 111 5 7 12 13 33 14

安全监 察/不安 全事件 0.625 1.142 无穷大 无穷大 0.024 3.5 无穷大 无穷大 3.666 14

工种事 件比例 Ri 0.068 0.338

监察分 布系数 Si 0.02 0.26

安全监 察信息 Mi(new) 106.1 15.69

不安全 事件信 息 Ni(new) 92.04 12.04

安全监 察针对 性 Ki 1.152 1.303

机组 地面保证 管理要素 机务 机械 客舱 空防消防 人员培训 运输 运行控制

0.512 0.007

0.002 0.01

111.8 70

283.7 23.9

0.394 2.928

0.025 0.001

0.06 0.03

134.7 80.83

56.92 31.62

2.367 2.556

表 5-1 某单位安全监察针对性量化结果汇总表
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以上表格中,不显示不安全事件次数及通知单问题条数同时为零对应类别的数值, 剔除“安全监察针对性”数值为无穷大或为零的数据,应用保留下来的数值和“安全监 察针对性”信息系统,生成下图(图 5-1 某单位安全监察针对性分布图) :

运行控制

运输

客舱

机械

地面保证

机组

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

图 5-1 某单位安全监察针对性分布图 数据显示:2010 年,该单位客舱、运输、运控类别的“安全监察针对性”较高,根 据“安全监察针对性”Ki 的定义,代表这三个类别安全监察次数相对较多,企事业单位 在相应类别发生的问题较少。这三个类别的安全监察中,局方投入了力量,不仅持续发 现了安全隐患,也实现了安全隐患的持续治理。再者从效果上看,随着治理安全隐患的 持续,企事业单位分布在这三个类别奶酪上的空洞,逐个被发现和得到弥补,有利于避 免不安全事件,发生不安全事件处于较低的水平。因此,这三个类别的安全监察,与其 他类别的相比,隐患治理和安全水平均处于有利的态势之下。 而机械、地面保证和机组三个类别的“安全监察针对性”较低,这是局方不欢迎的 状态,相对而言,这三个类别是安全监察的短板。因此,根据上述数据,指导安全监察: 该单位机械、地面保证和机组将是局方下阶段的安全监察重点,实现安全监察力量的均 衡,持续减少同类不安全事件的发生,降低该类别不安全事件的万时率 [13] ,提高安全 监察绩效。
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5.2 安全监察针对性分析的应用
从上述案例看到,取得“安全监察针对性”量化数据,有助于局方锁定对某个单位 实施安全监察的短板,制定下阶段安全监察重点。对“安全监察针对性”应用进行归纳, 指导局方的安全监察,有两种情况需要注意: 第一,Ki 最小值代表对应类别的“安全监察针对性”最低值,其含义是企事业单位 在该类别发生不安全事件次数多,安全监察的效果不佳;或者代表局方在该类别的安全 监察次数少,安全监察力量投入不足;或两者兼而有之。美国管理学家彼得指出,一个 木桶无论有多高, 它盛水的高度取决于其中最低的那块木板。 根据管理学的木桶原理[14], 该类别的“安全监察针对性”明显不足(见图 5-2 木桶原理) ,将是下阶段局方安全监 察的重点,具体案例为某单位 2010 年安全监察针对性分析(见图 5-1 某单位安全监察 针对性分布图) 。

图 5-2 木桶原理 第二,Ki 按规定的周期给出数值,按相同的周期,分析 Ki 在各个周期的数值,观 察这些数值形成的趋势。当 Ki 数值单调下降,说明相应类别的“安全监察针对性”出 现持续下降的趋势,尽管不是最小值,也要预警,列入重点监察。

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结论
应用 Reason 模型,探索安全监察信息与不安全事件信息相关的关系,建立量化的 “安全监察针对性”分析模型,获取精确的“安全监察针对性”数据。对“安全监察针 对性”数据进行排序,并对数据的走势进行长期跟踪,应用“木桶原理” ,锁定安全监 察的短板,确定现阶段的安全检查重点,弥补安全监察的漏洞,对提高局方安全监察、 企业安全管理的精细度,以及辅助科学决策起到了积极作用。 开展“安全监察针对性”分析,需要准确的安全监察信息和不安全事件信息,其分 析精度受六个参数影响,分别是:不安全事件信息是否完整,不同类别单位发生不安全 事件的可能性是否相同,局方监察员配置是否均衡,安全监察数据是否完整,是否考虑 实施安全监察与发生不安全事件的时间前后关系, 是否区分安全监察提出的整改项和建 议项,需要引入“基元事件分析法” 、 “1:600 模型” ,完善“安全监察针对性”分析模 型,提高分析数据的精度,为安全监察的科学实施,支持安全监察精细化的持续提高, 实现安全监察更高层次的规范化,打下坚实的基础,并提供强有力的辅助手段,以不断 提高的分析精度指导安全监察,提高安全监察绩效,落实好局方的安全监察职责。 “安全监察针对性”分析模型在类似的研究存在空白的情况下,在本文所述的研究 中率先提出并建立,通过了实践的检验。按照哲学提出的“从实践中来,到实践中去” 的思想,投入实践,实现“安全监察针对性”分析模型的持续发展和提高。与此同时, 应用哲学提出的“螺旋上升”的思想,实现提出分析模型-实践检验分析模型-在实践 中发现改进的措施-落实改进措施-提高分析精度-再实践-再提升的良性循环。 在螺 旋上升过程中, “安全监察针对性”分析模型将与安全监察的实践共同作用,实现良性 互动和相得益彰。

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参考文献
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