Как стать автором
Обновить

Тренажерная подготовка персонала

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров1.8K

Недавнее участие в нескольких конференциях и саммитах (VII Российском Нефтегазовом IT-Саммите “Интеллектуальное месторождение” и др.), поездка по учебным центрам наших заказчиков, по новым строящимся объектам (https://youtu.be/K5m63-VoUok например) и бурная полемика в образовательном сообществе относительно тренажеров в Digital Learning (https://t.me/dl_vr_in_digitallearning) ... заставили меня посмотреть на проблему под несколько другим углом. Причина - увеличение востребованности тренажеров в современной промышленности с одновременным резким увеличением количества неправильных, неэффективных и просто опасных тренажеров и (как следствие) - разочарование и печальный опыт многих и многих специалистов в области обучения персонала современного производства.

В данной статье постараюсь внести ясность и разобрать, почему так происходит. Начнем пожалуй с постановки вопросов:

  1. Аварии и инциденты зависят от ошибок персонала?

  2. «Человеческий фактор» зависит от уровня подготовки персонала?

  3. Вероятности ошибок на тренажере равна вероятности ошибок в реальных условиях?

  4. Как получить положительный и отрицательный перенос навыков при обучении на тренажерах на условия реальной работы?

Да, еще нужно договорится о терминах:

Тренажер в данной статье определяется как техническое средство профессиональной подготовки обучаемого, предназначенное для формирования и совершенствования у обучаемых профессиональных навыков и умений, необходимых им для управления материальным объектом путем многократного выполнения обучаемыми действий, свойственных управлению реальным объектом.

Под ошибкой персонала предлагается один из нескольких взаимодополняющих вариантов трактовок:

«Ошибка — это результат действия, совершенного неточно или неправильно, вопреки плану. В случае ошибки результат, который уже получен, не соответствует намеченному или заданному, требуемому. Ошибка — это факт практики.».

«Ошибка человека определяется как невыполнение поставленной задачи (или выполнение запрещенного действия), которое может явится причиной повреждения оборудования или имущества либо нарушения нормального хода запланированных операция»

«Надежность работы человека определяется как вероятность успешного выполнения им работы или поставленной задачи на заданном этапе функционирования системы в течении заданного интервала времени при определенных требованиях к качеству выполнения работы»

С первым вопросом (Аварии и инциденты зависят от ошибок персонала?) все достаточно очевидно - множество исследований доказывают прямую зависимость, например по данным Ростехнадзора и U.S. Chemical and Hazard Investigation Board (CSB) доля человеческого фактора в убытках составляет от 35% до 70%. Вопрос закрыт.

Ответ на второй («Человеческий фактор» зависит от уровня подготовки персонала?) также можно увидеть в, например, отчетах комиссий Ростехнадзора относительно причин аварий и инцидентов:

  • Слабые знания персонала относительно требований безопасности ведения работ,

  • Недостаточная подготовленность (психологическая и квалификационная) персонала;

  • Недостаточная эффективность обучения и инструктажа персонала по вопросам безопасности;

  • Несогласованные и ошибочные действия персонала в условиях чрезвычайной ситуации;

  • Неправильные действия обслуживающего персонала по ведению технологического процесса.;

  • Ошибки персонала при проведении необходимых измерений.

  • Несвоевременное обнаружение предаварийной ситуации при наличии характерных признаков.

  • Несвоевременное принятие мер по устранению аварии.

  • Нарушение технологии и регламента выполнения работ.

  • Не предусмотрены мероприятия для ликвидации возможных аварий.

  • Низкая технологическая дисциплина;

  • Неосторожные или несанкционированные действия при выполнении работ;

  • Ненадлежащее проведение инструктажа и т. д.

А вот с вопросом № 3 (Вероятности ошибок на тренажере равна вероятности ошибок в реальных условиях?) все немного сложнее. Простой ответ есть - да, если тренажер идентичен реальной системе и нет, если тренажер не имеет с реальной работой ничего общего. Но что такое - "Идентичность"?

Давайте немного поговорим про идентичность моделируемой среды. Идентичная реальной система – это система, обеспечивающая генерацию модели реальной в соответствии с математической моделью этой реальной системы при помощи программных или аппаратных средств. Идентичность имитируемой системы … это идентичность подачи на основные каналы восприятия пользователя программно- или аппаратно- управляемых воздействий и реалистичной реакции моделируемой среды на производимые пользователями действия.

Обратите внимание на "генерацию модели реальной в соответствии с математической моделью этой реальной системы при помощи программных или аппаратных средств".

В случае отличия имитатора от реальной системы изменяется эффективность не только обучения, но и главным образом эффективность переноса (обучаемый может «научиться» работе на имитаторе, но не на реальном объекте), существует вероятность отрицательного переноса навыков на условия реальной работы, т. е. человек будет делать ошибки, будучи точно уверенным что так как раз и правильно (Справедливо для операционного и для предметного обучения).

Вот наша первая «зацепка» — адекватная и универсальная математическая модель, как основа тренажера. А ведь как раз тренажеры, где нет этой самой модели (или одна формула из школьного учебника физика за 7й класс, остальное сплошные условные переходы типа «повернул рычаг» — «обороты 1000» — «повернул еще раз» — «Обороты ноль») и вызывали разочарование и печальный опыт специалистов в области обучения персонала.

Теперь давайте перейдем сразу к вопросу о том, как получить отрицательный перенос навыков при обучении на тренажерах на условия реальной работы, т.е. о том как сделать неэффективный или даже опасный тренажер, а потом ответим на вопрос получить положительный перенос и таким образом сделать эффективный и полезный тренажер.

Тут недавно задали мне супер вопрос - а как сделать тренажер с отрицательной эффективностью, максимально отрицательной...... аж задумался. По факту я знаю как сделать неэффективный тренажер, более того сделал таких немало (по молодости думал что эффективные, мудрость появилась позже)), знаю как сделать эффективный, и также делал таких немало... и даже эксплуатируем и те и эти тренажеры в своем учебном центре..... но вот чтобы максимально вредный, тут я задумался, прям сильно....

Дал следующий ответ.... Главное - это не быть специалистом в предметной области, желательно быть ортодоксальным методологом или экономистом или поэтом, т.е. вообще ничего не знать из предметной области тренажера..... ни одного спеца из предметной области в команде... это для начала. Затем нужно убрать математическую модель (или заменить примитивной логикой, дабы все-таки типа модель "была") и многопользовательский режим, это сделает эффективность уже точно нулевой, но еще не отрицательной..... затем нужно взять VR и криво отрисовать модели (например под видом снижения количества полигонов и ненужных деталей), желательно криво ими еще и управлять (лучше всего использовать стандартные компоненты, там все идеально криво) + использовать закрытую архитектуру и шкалу оценки от 1 до 5, желательно максимально оторванный от реальности сценарий (лучше всего прям повторять регламент без вникания и осознания) и главное не смотреть успешные практики и рекомендации, а по максимуму делать велосипеды.... вот так я ответил). На рисунке изобразил вот так:

Ну вот как-то так. Теперь по порядку. Начнем с того, что очень часто разработчики «тренажеров» не имеют своего специалиста в предметной области. Это плохо, очень плохо. Мнение что «Преподаватель не обязан знать предмет, он обязан учить», попытка использования в тренажерах для хард‑навыков опыт и подходы из «софтов» конечно убивают любую эффективность тренажеров создаваемых такими командами на корню.

Специалисты из «игровой» сферы, также не являющиеся специалистами в предметной области тренажера, естественно, рисуют красиво, но не точно, не правильно. Когда таких спрашиваешь, например, про «расположение объектов к геокоординатам, рельефу, розу ветров, климату», получаешь как правило ответ «да зачем это все»?

Ответим так:

И так:

И так:

И так:

И так

Отдельно еще стоит обратить внимание на то, что в большинстве плохих "тренажеров" обучаемый - супер герой без усталости с суперсилой и скоростью. В реальности же конечно человек устает, очки запотевают, задвижку открыть не так легко и не так быстро и т.д.

слева - VR, справа - железо
слева - VR, справа - железо

Еще отмечу что очень не любят делать у нас копии щитов управления и подобные вещи, ну очень не любят. Вопрос почему тоже понятен, посмотреть на YouTube как сделать VR приложение за 15 минут и начать делать "настоящие тренажеры" и сделать реально качественный продукт - две большие разницы)

Использование перчаток в "VR-тренажерах" тоже редкость, почему-то создателям проще крутить задвижки и нажимать кнопки в VR-пространстве зажимая в руках джойстики, что абсолютно не естественно. Хотя с перчатками проблем нет никаких, мы делали и делаем...

Ну и самое главное - конечно математические модели. Они должны быть в тренажерах, естественно, как и интерфейсы оператора, как и вся АСУиТП.

Но в тренажерах (которые вызывали разочарование и отрицательный опыт у учебных центров) их нет. От слова "совсем". Надо признать, что у уважаемых нами коллег, давно работающих в сфере энергетики, ВПК, навигации и многих других областях конечно все хорошо и с математическими моделями и с АСУТП.... но вот у "современных и супер эффективных" с этим все совсем плохо.

https://www.youtube.com/watch?v=r_TJknHHfy0

Как правило современные математические модели должны не просто быть в тренажерах, но и должны иметь (для нефти и газа например) точный контроль фазовых состояний веществ во всех элементах модели технологической схемы, универсальные математические модели оборудования ( Запорно-регулирующая арматура, Пласты-Скважины, Печи, Обратные , клапаны, Динамические насосы и компрессоры, Объемные насосы и компрессоры
Теплообменники, электродегидраторы, Подогреватели, сепараторы, СППК, факельная система, РВС, Измерительные приборы (манометры, термометры, расходомеры…), иметь высокую точность предоставления компонентного состава нефти и попутного газа (Фракционный состав нефти от C1 до С40+, Метан CH4, Этан C2H6, Пропан C3H8,
И‑Бутан iC4H10, Бутан C4H10, И‑Пентаны iC5H12 Пентан C5H12, И‑Гексаны Гексан C6H14, И‑Гептаны, Бензол C6H6, Гептан C7H16 и т. д.)

Современные редакторы математической модели, применяемые в тренажерах, должны, на наш взгляд, иметь и более продвинутые технологии расчета, такие как LBM и комбинированные итерационные численные методы, а не ограничиваться системами линейных и диф. уравнений.

И конечно полная имитация АСУТП - без нее никак)

Закрытая архитектура - плохо для заказчика, он не может совместно использовать тренажеры разных разработчиков и т.д.

Ну и в заключение про аналитику. Я писал на HABR про то «почему оценка это плохо», да, плохо. Термин «человеческий фактор» обычно связывают с ошибками человека, а также с его психофизиологическими и психологическими ограничениями. Несмотря на кажущуюся простоту, во многих случаях достаточно трудно определить причину ошибки – человек или обстоятельства, например, в условиях стресса или действия сторонних раздражителей, при снижении ресурса организма (усталости), при ошибочных показаниях приборов (неисправности). В приведенной ситуации, переход от правильных решений или действий к ошибочным перестает иметь четко выраженные границы, т.е. во многих случаях, вопрос «кто виноват?», сам человек и обстоятельства может не иметь простого ответа.

Вот такие мысли к вопросу о тренажерной подготовке у меня появились. Спасибо за внимание. Буду рад ответить на все Ваши вопросы - как на HABR, так и в DL (https://t.me/npsonline)

P.S.

Теги:
Хабы:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии0

Публикации

Истории

Ближайшие события

7 – 8 ноября
Конференция byteoilgas_conf 2024
МоскваОнлайн
7 – 8 ноября
Конференция «Матемаркетинг»
МоскваОнлайн
15 – 16 ноября
IT-конференция Merge Skolkovo
Москва
22 – 24 ноября
Хакатон «AgroCode Hack Genetics'24»
Онлайн
28 ноября
Конференция «TechRec: ITHR CAMPUS»
МоскваОнлайн
25 – 26 апреля
IT-конференция Merge Tatarstan 2025
Казань