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      Human Factors Perspective on the Reliability of NDT in Nuclear Applications Translated title: Einfluss der menschlichen Faktoren auf die Zuverlässigkeit zerstörungsfreier Prüfungen für kerntechnische Anwendungen

      research-article
      1 , 1 , 1
      Materials Testing
      Carl Hanser Verlag

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          Abstract

          A series of research studies have been conducted over the course of five years venturing into the fields of in-service inspections (ISI) in nuclear power plants (NPPs) and inspection of manufactured components to be used for permanent nuclear waste disposal. This paper will provide an overview of four research studies, present selected experimental results and suggest ways for optimization of the NDT process, procedures, and training. The experimental results have shown that time pressure and mental workload negatively influence the quality of the manual inspection performance. Noticeable were influences of the organization of the working schedule, communication, procedures, supervision, and demonstration task. Customized Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) was used to identify potential human risks, arising during acquisition and evaluation of NDT data. Several preventive measures were suggested and furthermore discussed, with respect to problems that could arise from their application. Experimental results show that implementing human redundancy in critical tasks, such as defect identification, as well as using an automated aid (software) to help operators in decision making about the existence and size of defects, could lead to other kinds of problems, namely social loafing and automation bias that might affect the reliability of NDT in an undesired manner. Shifting focus from the operator, as the main source of errors, to the organization, as the underlying source, is a recommended approach to ensure safety.

          Abstract

          Der Artikel beschreibt eine arbeitspsychologische Analyse des Einflusses der menschlichen Faktoren auf die Zuverlässigkeit zerstörungsfreier Prüfungen (ZfP). Im Zeitraum von 5 Jahren wurde eine Serie von Untersuchungen zur wiederkehrenden Prüfung in Kernkraftwerken sowie zur Prüfung von Komponenten für die Endlagerung von radioaktivem Abfall durchgeführt. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über vier Studien, diskutiert ausgewählte experimentelle Ergebnisse, und schlägt sich daraus ergebende Möglichkeiten zur Optimierung des ZfP-Verfahrens, der Prüfanweisung sowie zur Schulung des Personals vor. Die experimentellen Ergebnisse haben gezeigt, dass sowohl hoher Zeitdruck als auch hohe psychische Arbeitsbeanspruchung die Qualität des Prüfungsergebnisses negativ beeinflussen. Auffällig waren die Einflüsse der Einteilung des Arbeitsplans, der Kommunikation, der Prüfanweisung, der Prüfaufsicht sowie der Demonstrationsübung. Die abgewandelte Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (Failure Mode and Effects Analysis – FMEA) wurde zur Identifizierung potentieller menschlicher Risiken während der Datenaufnahme und deren Auswertung benutzt. Darauf basierend werden verschiedene Präventivmaßnahmen, wie z.B. menschliche Redundanz und Automatisierung vorgeschlagen, sowie sich daraus möglicherweise ergebende Probleme diskutiert. Die experimentellen Ergebnisse haben gezeigt, dass menschliche Redundanz bei kritischen Anwendungen, wie beispielweise der Fehler­identifizierung, zu anderen Fehlerquellen führen kann, wie “sozialem Faulenzen” bei den Prüfern. Die Verwendung automatisierter softwarebasierter Entscheidungshilfen zur Fehlererkennung bzw. Fehlergrößenbestimmung kann zu übersteigertem Vertrauen in das automatisierte System (automation bias) durch die Prüfer und somit zu Fehlentscheidungen führen. Dadurch kann die Zuverlässigkeit der Prüfung in ungewollter Weise beeinflusst werden. Um die Zuverlässigkeit und Sicherheit der technischen Prozesse zu gewährleisten ist es wichtig, als Hauptfehlerquelle nicht mehr nur das einzelne Individuum zu sehen, sondern ebenfalls die Organisation zu berücksichtigen.

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          Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research

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            Does automation bias decision-making?

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              Complacency and bias in human use of automation: an attentional integration.

              Our aim was to review empirical studies of complacency and bias in human interaction with automated and decision support systems and provide an integrated theoretical model for their explanation. Automation-related complacency and automation bias have typically been considered separately and independently. Studies on complacency and automation bias were analyzed with respect to the cognitive processes involved. Automation complacency occurs under conditions of multiple-task load, when manual tasks compete with the automated task for the operator's attention. Automation complacency is found in both naive and expert participants and cannot be overcome with simple practice. Automation bias results in making both omission and commission errors when decision aids are imperfect. Automation bias occurs in both naive and expert participants, cannot be prevented by training or instructions, and can affect decision making in individuals as well as in teams. While automation bias has been conceived of as a special case of decision bias, our analysis suggests that it also depends on attentional processes similar to those involved in automation-related complacency. Complacency and automation bias represent different manifestations of overlapping automation-induced phenomena, with attention playing a central role. An integrated model of complacency and automation bias shows that they result from the dynamic interaction of personal, situational, and automation-related characteristics. The integrated model and attentional synthesis provides a heuristic framework for further research on complacency and automation bias and design options for mitigating such effects in automated and decision support systems.
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                Journal
                mp
                Materials Testing
                Carl Hanser Verlag
                0025-5300
                2195-8572
                2 April 2013
                : 55
                : 4
                : 243-253
                Affiliations
                1 Berlin, Germany
                Article
                MP110431
                10.3139/120.110431
                1a742503-30ec-4865-9e92-8c0af841b4e8
                © 2013, Carl Hanser Verlag, München
                History
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                References: 50, Pages: 11
                Categories
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                Materials technology,Materials characterization,Materials science
                Materials technology, Materials characterization, Materials science

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