تطبيق نموذج التحليل المعرفي للاعتمادية والأخطاء (CREAM) لتقدير احتمالية الخطأ البشري أثناء عمليات إطفاء حريق غرفة الماكينات على متن السفن

أحمد فتحي عاشور; سامح قباري راشد; سامح فرحات السيد

doi:10.59743/jmset.v10i2.218

المؤلفون

أحمد فتحي عاشور قسم هندسة الميكانيكا البحرية، كلية الموار البحرية، الجامعة الأسمرية الإسلامية، زليتن، ليبيا ، معهد الدراسات العليا البحرية، الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري، الإسكندرية، مصر
سامح قباري راشد معهد الدراسات العليا البحرية، الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري، الإسكندرية، مصر
سامح فرحات السيد معهد الدراسات العليا البحرية، الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري، الإسكندرية، مصر

DOI:

https://doi.org/10.59743/jmset.v10i2.218

الكلمات المفتاحية:

CREAM، الخطأ البشري، اعتمادية الأداء البشري، حرائق غرفة الماكينات، السلامة البحرية، الاستجابة للطوارئ، HEP

الملخص

هدفت الدراسة الحالية إلى تطبيق نموذج التحليل المعرفي للاعتمادية والأخطاء (CREAM) لتقدير احتمالية الخطأ البشري أثناء عمليات إطفاء حريق غرفة الماكينات على متن السفن، وذلك في ضوء الأهمية المتزايدة للعوامل البشرية داخل العمليات البحرية الحرجة، خاصة أثناء الاستجابة للطوارئ المرتبطة بحرائق غرفة الماكينات. واعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي، حيث تم تحليل إجراءات إطفاء الحريق إلى مجموعة من المهام الرئيسية والفرعية باستخدام أسلوب تحليل المهام الهرمي (HTA)، ثم تقييم شروط الأداء المشتركة (CPCs) المؤثرة على أداء الطاقم أثناء تنفيذ إجراءات الإطفاء. كما تم تطبيق النموذج الأساسي والممتد لنموذج CREAM بهدف تحديد أوضاع التحكم المعرفي وتقدير احتمالية الخطأ البشري (HEP) للخطوات التشغيلية المختلفة أثناء الاستجابة للحريق. وأظهرت النتائج وجود تفاوت واضح في مستويات احتمالية الخطأ البشري بين مراحل الاستجابة المختلفة، حيث ارتفعت احتمالية الخطأ بصورة أكبر في المهام المرتبطة بعزل منطقة الحريق، وغلق أنظمة التهوية، والتنسيق بين أفراد الطاقم، وتنفيذ عمليات مكافحة الحريق تحت ضغط الوقت والظروف التشغيلية المعقدة. وأوضحت النتائج أن جودة الاتصال، ومستوى التدريب، وتوافر الموارد والمعدات، تمثل عوامل مؤثرة بصورة مباشرة على كفاءة الأداء البشري أثناء الطوارئ. وأكدت الدراسة أن نموذج CREAM يوفر إطارًا فعالًا لتحليل العلاقة بين الأداء البشري والسياق التشغيلي داخل البيئات البحرية عالية الخطورة، كما يساعد على تحديد المهام الأكثر عرضة للخطأ البشري، بما يدعم تطوير برامج التدريب وتحسين إجراءات السلامة والاستجابة للطوارئ على متن السفن.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

Ahn, S. I., & Kurt, R. E. (2020). Application of a CREAM based framework to assess human reliability in emergency response to engine room fires on ships. Ocean Engineering, 216, 108078.

Ahn, S. I., Kurt, R. E., & Akyuz, E. (2022). Application of a SPAR-H based framework to assess human reliability during emergency response drill for man overboard on ships. Ocean Engineering, 251, 111089.

Akyuz, E., Celik, M., Akgun, I., et al. (2018). Prediction of human error probabilities in a critical marine engineering operation on-board chemical tanker ship: The case of ship bunkering. Safety Science, 110, 102–109.

Aydin, M., Sezer, S. I., Arici, S. S., & Akyuz, E. (2024). Predicting human reliability for emergency fire pump operational process on tanker ships utilising fuzzy Bayesian Network–CREAM modelling. Ocean Engineering, 314, 119717.

Berg, H. P. (2013). Human factors and safety culture in maritime safety. Marine Navigation and Safety of Sea Transportation: STCW, Maritime Education and Training (MET), Human Resources and Crew Manning, Maritime Policy, Logistics and Economic Matters, 107, 107-115.

EMSA (2024). Annual overview of marine casualties and incidents 2024. European Maritime Safety Agency .

Hollnagel, E. (1998). Cognitive reliability and error analysis method (CREAM). Elsevier.

IMO (n.d.). International Code for Fire Safety Systems (FSS Code). International Maritime Organization

IMO (n.d.). SOLAS Chapter II-2: Fire protection, fire detection and fire extinction. International Maritime Organization

Lee, D., Kim, H., Koo, K., & Kwon, S. (2024). Human reliability analysis for fishing vessels in Korea using Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM). Sustainability, 16(9), 3780.

Li, C., Zhang, H., Zhang, Y., & Kang, J. (2022). Fire risk assessment of a ship’s power system under the conditions of an engine room fire. Journal of Marine Science and Engineering, 10(11), 1658.

Ma, L., Ma, X., & Chen, L. (2024). Risk evolution from causes to consequences of engine room fires on ships by mapping bow-tie into fuzzy Bayesian network. Journal of Marine Engineering & Technology, 23(6), 423-438.

Rashed, S. K. (2016). The concept of human reliability assessment tool CREAM and its suitability for shipboard operations safety. Journal of Shipping and Ocean Engineering, 6, 313-320.

Rothblum, A. M., Wheal, D., Withington, S., Shappell, S. A., Wiegmann, D. A., Boehm, W., & Chaderjian, M. (2002). Human factors in incident investigation and analysis. 2nd International Workshop on Human Factors in Offshore Operations (HFW2002), Houston, Texas.

Sarıalioğlu, S., Uğurlu, Ö., Aydın, M., Vardar, B., & Wang, J. (2020). A hybrid model for human-factor analysis of engine-room fires on ships: HFACS–PV&FFTA. Ocean Engineering. 217, 107992

Zhang, H., Li, C., Zhao, N., Chen, B. Q., Ren, H., & Kang, J. (2022). Fire risk assessment in engine rooms considering the fire-induced domino effects. Journal of Marine Science and Engineering, 10(11), 1685.