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摘 要：为了定量评价民航维修人员的疲劳风险，首先通过调查和德尔菲法建立了民航维修人员疲劳影响因素的评价指标体系，并根据灰色聚类原理建立了民航维修人员疲劳风险的灰色聚类评价模型。最后，将该模型应用于维修人员疲劳风险管理系统的开发，实现了问卷的电子化和评估过程的自动计算。结论表明，灰色聚类模型可以实现维修人员疲劳风险的定量评估和分类，系统软件可以作为维修单位疲劳风险管理的实用工具进一步推广应用。
关键词：机务维修人员 疲劳风险 风险评价 灰色聚类 疲劳风险管理系统
中图分类号：V267 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）02（c）-0165-02
1 机务维修人员在民航运输中的重要作用
全球民航运输中的四分之一的航班停飞、飞机延误中的一半和航班取消中的一半原因都是由维护中的人为错误造成的。疲劳会导致人们的警觉性以及注意力和记忆力下降，然后在维护工作中容易出现“错误还有遗忘和泄露”。因此，疲劳被认为是维修中人为失误的重要原因。近年来，随着航空机队规模的扩大和在机场起降的航班数量的增加，中国的航空交通数量一直在不断地变多。与此相对应的，机务维修人员的人数没有增加，这就导致了很少的一部分人负责很多的事情。可是，在机务维修人员的疲劳问题大都是通过把工作时间尽量的缩短来缓解的，不能很好的起到缓解疲劳的作用，并且缺乏维护人员疲劳风险的系统控制方案。因此，怎样才能够把评价指标体系完整的建立起来，找到能够切实可行的、完整的对比方案，评价方式，能够把相关维修人员疲劳的风险进行量化评估，是现在我国在航空航天维修方面最重要的问题之一。
现在很多的相关专家学者对民航的人员在从事工作时的疲劳风险做了很多的研究分析，可是，很少有人去研究维修人员，大多是从飞行工作组和地面控制人员入手进行研究的。中国民航大学安全学院安全学院副院长，硕士生导师张晓全先生（2004年在法国卢兹商学院获得欧洲MBA教育协会统一认证的航空MBA学位。1997年获IATA民航旅客运输授权培训教官资格）等人，依靠对国内个别维修厂的工作实施情况，把测试、评估、网络分析的方法进行有益结合，对机组维修人员进行了研究分析，通过各种的试验、研究我们能够发现，很多的机务维修人员不能缓解疲劳分为以下几点：一是机务维修人员的健康状况影响了维修人员工作室的工作激情，大大增加了工作人员的疲劳感。二是不能很好的利用调度系统，人员分布不平均，对于工作的安排不能做到很好的调度。三是机务维修人员的睡眠状况和岗位安排情况对维修人员的疲劳感有着很大的作用，不能有很好的睡眠，休息位置有大量的噪音影响等都是影响机务维修人员疲劳感的重要条件。
经过长时间的观察研究，我们能够知道影响机务维修人员工作疲劳感的条件有很多，在短期内不能很好地去改善。但是维修人员对于整个机组的安全问题都是非常重要的，可是现在很多的研究都不能很好地把影响机务维修人员疲劳问题的各个条件进行定量评估。
2 机务维修人员疲劳风险评价模型
2.1 确定聚类对象和灰类
灰色聚类理论属于灰色系统理论，是邓聚龙（1933年1月—2013年6月）在20世纪70年代末提出的。利用这样的方式，能够将集合中的评估对象的疲劳风险划分为多个等级，并且可以通过计算各种指标来确定集合中每个评估对象的等级，从而评估维护人员的疲劳风险等级。
2.2 构造白化权函数
以往的灰色聚类评价很多都是利用四种白化权函数，也就是典型白化权函数、上限测度以及中度测度和下限测度白化权函数。疲劳影响因素指数J的S灰色白化权函数记录为，白化函数值记录为。
3 机务维修人员疲劳风险管理系统
在维修人员疲劳风险评估模型的基础上，利用Java（Sun公司推出的一种应用程序开发语言）语言、Eclipse Mars工具和MySQL数据库进一步开发，能够很好地把机务维修人员疲劳风险管理系统很好的整理出来并进行管理、设计，把影响机务维修人员的各个条件因素都进行量化处理，增加准确性，其中包含了风险指数、疲劳状态工作风险和导致疲劳的因素分析还能够很好地预测机务维修人员在工作前是否是疲劳状态。通过系统的测试，能够很好地避免机务维修人员疲劳工作的事情出现，大大减少了风险的出现率。系统的主要功能界面如图1所示。
在这里面，利用现代的、电子化的优势，对造成维修人员工作疲劳的因素进行大数据分析、计算，可以很好地减少风险。该系统在维护部门进行了测试。通过一定的研究我们能够发现，机务维修人员在进行了系统提交调查问卷之后，系统能够快速准确地计算出每个机务维修人员的疲劳风险评估等级以及机务维修人员疲劳风险的得分，并计算车间的总体疲劳风险等级分布。然后我们发现，得出的结论是30.77%，疲劳风险等级非常高和员工平均疲劳风险等级的员工占了26%，处于中等水平。利用系统的计算结果和应用模型的人工计算结果对比我们发现两者之间存在的误差很小，几乎达到了一样，表明系统具有良好的可用性，计算结果准确可靠。
4 结语
通过一系列的研究和对比分析，我们能够发现只有把疲劳分析按评估进行量化处理，进行系统的管理和评估，才能够有效地解决机务维修人员在工作中的疲劳风险问题，這是非常重要的。机务维修人员疲劳的原因进行量化指标评价，建立一定的量化体系，根据灰色聚类评价原理，把造成机务维修人员工作疲劳的各类风险都进行定量评估，利用个别航空维修公司的调查结果进行对比，把影响维修人员的条件进行很好的汇总，进而去解决这些问题。
参考文献
[1] 孙瑞山，胡臻，汪磊，等.基于权的最小平方法和熵权法的机务维修人员疲劳影响因素研究[J].安全与环境工程，2016（3）：167-170.
[2] 田依林，杨青.基于AHP-DELPHI法的城市灾害应急能力评价指标体系模型设计[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2008（1）：168-171.
[3] 施志坚，王华伟，徐璇.基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测[J].中国安全生产科学技术，2015（4）：185-191.
关键词：机务维修人员 疲劳风险 风险评价 灰色聚类 疲劳风险管理系统
中图分类号：V267 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）02（c）-0165-02
1 机务维修人员在民航运输中的重要作用
全球民航运输中的四分之一的航班停飞、飞机延误中的一半和航班取消中的一半原因都是由维护中的人为错误造成的。疲劳会导致人们的警觉性以及注意力和记忆力下降，然后在维护工作中容易出现“错误还有遗忘和泄露”。因此，疲劳被认为是维修中人为失误的重要原因。近年来，随着航空机队规模的扩大和在机场起降的航班数量的增加，中国的航空交通数量一直在不断地变多。与此相对应的，机务维修人员的人数没有增加，这就导致了很少的一部分人负责很多的事情。可是，在机务维修人员的疲劳问题大都是通过把工作时间尽量的缩短来缓解的，不能很好的起到缓解疲劳的作用，并且缺乏维护人员疲劳风险的系统控制方案。因此，怎样才能够把评价指标体系完整的建立起来，找到能够切实可行的、完整的对比方案，评价方式，能够把相关维修人员疲劳的风险进行量化评估，是现在我国在航空航天维修方面最重要的问题之一。
现在很多的相关专家学者对民航的人员在从事工作时的疲劳风险做了很多的研究分析，可是，很少有人去研究维修人员，大多是从飞行工作组和地面控制人员入手进行研究的。中国民航大学安全学院安全学院副院长，硕士生导师张晓全先生（2004年在法国卢兹商学院获得欧洲MBA教育协会统一认证的航空MBA学位。1997年获IATA民航旅客运输授权培训教官资格）等人，依靠对国内个别维修厂的工作实施情况，把测试、评估、网络分析的方法进行有益结合，对机组维修人员进行了研究分析，通过各种的试验、研究我们能够发现，很多的机务维修人员不能缓解疲劳分为以下几点：一是机务维修人员的健康状况影响了维修人员工作室的工作激情，大大增加了工作人员的疲劳感。二是不能很好的利用调度系统，人员分布不平均，对于工作的安排不能做到很好的调度。三是机务维修人员的睡眠状况和岗位安排情况对维修人员的疲劳感有着很大的作用，不能有很好的睡眠，休息位置有大量的噪音影响等都是影响机务维修人员疲劳感的重要条件。
经过长时间的观察研究，我们能够知道影响机务维修人员工作疲劳感的条件有很多，在短期内不能很好地去改善。但是维修人员对于整个机组的安全问题都是非常重要的，可是现在很多的研究都不能很好地把影响机务维修人员疲劳问题的各个条件进行定量评估。
2 机务维修人员疲劳风险评价模型
2.1 确定聚类对象和灰类
灰色聚类理论属于灰色系统理论，是邓聚龙（1933年1月—2013年6月）在20世纪70年代末提出的。利用这样的方式，能够将集合中的评估对象的疲劳风险划分为多个等级，并且可以通过计算各种指标来确定集合中每个评估对象的等级，从而评估维护人员的疲劳风险等级。
2.2 构造白化权函数
以往的灰色聚类评价很多都是利用四种白化权函数，也就是典型白化权函数、上限测度以及中度测度和下限测度白化权函数。疲劳影响因素指数J的S灰色白化权函数记录为，白化函数值记录为。
3 机务维修人员疲劳风险管理系统
在维修人员疲劳风险评估模型的基础上，利用Java（Sun公司推出的一种应用程序开发语言）语言、Eclipse Mars工具和MySQL数据库进一步开发，能够很好地把机务维修人员疲劳风险管理系统很好的整理出来并进行管理、设计，把影响机务维修人员的各个条件因素都进行量化处理，增加准确性，其中包含了风险指数、疲劳状态工作风险和导致疲劳的因素分析还能够很好地预测机务维修人员在工作前是否是疲劳状态。通过系统的测试，能够很好地避免机务维修人员疲劳工作的事情出现，大大减少了风险的出现率。系统的主要功能界面如图1所示。
在这里面，利用现代的、电子化的优势，对造成维修人员工作疲劳的因素进行大数据分析、计算，可以很好地减少风险。该系统在维护部门进行了测试。通过一定的研究我们能够发现，机务维修人员在进行了系统提交调查问卷之后，系统能够快速准确地计算出每个机务维修人员的疲劳风险评估等级以及机务维修人员疲劳风险的得分，并计算车间的总体疲劳风险等级分布。然后我们发现，得出的结论是30.77%，疲劳风险等级非常高和员工平均疲劳风险等级的员工占了26%，处于中等水平。利用系统的计算结果和应用模型的人工计算结果对比我们发现两者之间存在的误差很小，几乎达到了一样，表明系统具有良好的可用性，计算结果准确可靠。
4 结语
通过一系列的研究和对比分析，我们能够发现只有把疲劳分析按评估进行量化处理，进行系统的管理和评估，才能够有效地解决机务维修人员在工作中的疲劳风险问题，這是非常重要的。机务维修人员疲劳的原因进行量化指标评价，建立一定的量化体系，根据灰色聚类评价原理，把造成机务维修人员工作疲劳的各类风险都进行定量评估，利用个别航空维修公司的调查结果进行对比，把影响维修人员的条件进行很好的汇总，进而去解决这些问题。
参考文献
[1] 孙瑞山，胡臻，汪磊，等.基于权的最小平方法和熵权法的机务维修人员疲劳影响因素研究[J].安全与环境工程，2016（3）：167-170.
[2] 田依林，杨青.基于AHP-DELPHI法的城市灾害应急能力评价指标体系模型设计[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2008（1）：168-171.
[3] 施志坚，王华伟，徐璇.基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测[J].中国安全生产科学技术，2015（4）：185-191.