基于權的最小平方法和熵權法的機務維修人員疲勞影響因素研究

孫瑞山，胡　臻，汪　磊，皇甫光霞

(中國民航大學民航安全科學研究所，天津 300300)

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基于權的最小平方法和熵權法的機務維修人員疲勞影響因素研究

孫瑞山，胡臻，汪磊，皇甫光霞

(中國民航大學民航安全科學研究所，天津 300300)

摘要：機務維修人員疲勞是關系到維修質量和飛行安全的重要問題之一。通過對機務維修人員疲勞影響因素的深入分析，構建了機務維修人員疲勞風險評價指標體系，并通過編制專家調查問卷，采用專家獨立調查方法對各指標進行判斷，根據權的最小平方法和熵權法確定各指標的組合權重，以找到影響機務維修人員疲勞的關鍵因素。計算結果表明：維修負荷、夜班執勤、睡眠和執勤時間是影響機務維修人員疲勞的主要因素，上述因素可以作為進一步風險量化的基礎，從而實現控制疲勞風險的目的。

關鍵詞：機務維修人員；疲勞；影響因素；權的最小平方法；熵權法；組合權重

隨著航空運輸業的飛速發展，運輸量持續增加，人員短缺和航班延誤現象不斷加劇，導致民航一線工作人員包括飛行、空管、機務維修人員的疲勞現象也越來越普遍。一項對機務維修領域的研究顯示，世界上20%～30%的空中停車、50%的航班延誤、50%的航班取消均是由維修中的人為差錯引起的，同時維修差錯也是誘發或直接導致飛行事故最重要的原因之一[1]。過去20年的飛行事故調查數據顯示，維修差錯導致的事故增加了4個百分點，而大部分維修差錯都與維修工作時間不足和維修人員疲勞作業有關[2]。由此可見，機務維修人員疲勞已經對民航安全構成了潛在的隱患，應該引起更多人的重視。

國際民航組織(ICAO)于2003年出版了《航空器維修人為因素指導手冊》[3]，該手冊指出機務維修人員疲勞現象的發生是導致維修差錯的主要原因之一，并舉例說明了可能會造成機務維修人員疲勞的因素，例如超時工作、工作環境惡劣等。中國民航局(CAAC)于2011年頒布了《維修工時管理》咨詢通告，該咨詢通告的目的是指導維修單位合理安排機務維修人員的工作時間，以減少維修差錯的產生。國際民航組織(ICAO)于2012年發布了《疲勞風險管理系統(FRMS)手冊》[4]和《運營人疲勞風險管理制度(FRMS)實施指南》[5]，FRMS手冊應用了安全管理系統的相關原則和程序，用于處理與機組人員疲勞相關的特定風險。在對管制員疲勞的管理和監測過程中，有人提出可使用基于面部特征識別的管制員疲勞狀態實時監測與告警系統[6]。

有效地控制并緩解機務維修人員疲勞風險的基礎是對機務維修人員的疲勞狀況以及疲勞程度進行綜合評價。影響機務維修人員疲勞的因素有很多，包括個人的生理及心理因素、維修技能因素、工作排班因素、維修環境因素等。目前針對機務維修人員疲勞的控制僅依賴于控制工作時間，因此對上述影響機務維修人員疲勞的因素進行量化分析是非常必要的。為此，本文首先對機務維修人員疲勞的影響因素進行分析，然后構建機務維修人員疲勞風險綜合評價指標體系，最后基于權的最小平方法和熵權法科學確定各指標的權重，以找到影響機務維修人員疲勞的關鍵因素，為進一步的研究打下基礎。

1機務維修人員疲勞風險評價指標體系的建立

1.1機務維修人員疲勞的影響因素

國內外大多數的研究認為影響機務維修人員疲勞最主要的兩個因素是睡眠缺失和晝夜生物節律擾亂[7-8]。人體晝夜節律(生物節律)直接影響到航空人員的入睡時間、睡眠時間和睡眠質量[9]，因而也是導致其疲勞產生的重要因素；另外，也與連續夜間工作、工作負荷增強等因素有一定的聯系[10-11]。

睡眠方面，由于長期的夜班工作和無規律的執勤時間，導致的睡眠中斷使民航機務維修人員面臨著疲勞的風險。美國一項調查發現，機務維修人員每天的平均睡眠只有5個小時，這遠小于成人需要的睡眠時間，導致“睡眠債”的積累。因此，改變睡眠習慣，掌握睡眠知識，創造合適的睡眠環境，了解年齡、飲酒、飲食以及運動對睡眠的影響是非常必要的。

工作負荷方面，由于沒有足夠時間去完成需要完成的工作，并擔心造成航班延誤，就會產生時間壓力，機務維修人員經常處于時間壓力中很容易產生疲勞；此外，新材料和電子系統的使用、老齡化飛機的增多，導致對航空器維修的要求增高，從而使維修工作量增加，這需要機務維修人員投入更多的精力。因此，機務維修人員在疲勞狀態下工作直接關系到是否產生維修差錯而影響維修工作的質量。

工作環境方面，極端的溫度條件(太冷或太熱)、強噪聲、光線不足、有毒氣體等原因，都會造成機務維修人員在維修作業時容易產生疲勞感。有統計表明，8%的維修差錯事件是由于維修環境和維修設備相關因素造成的，突出地反映在工作場所照明不良和惡劣天氣條件，以及因無機庫而在露天作業這兩個方面[1]。

1.2建立機務維修人員疲勞風險評價指標體系

本文收集了大量與機務維修人員疲勞影響因素有關的資料，經過對有效文獻和資料的分析，歸納總結出20個影響機務維修人員疲勞的因素；隨后對某航空公司6名機務維修人員進行一對一訪談，訪談對象均擁有5年以上維修工作經驗，并對訪談記錄進行了分析和評定。

根據有效文獻和資料的分析以及訪談結果，刪去了一致認為對機務維修人員疲勞影響較小的因素，最終確定了16個影響機務維修人員疲勞的主要因素，并根據構建評價指標體系需要遵循的原則：科學性原則、可測性原則、完備性原則和可行性原則，建立了機務維修人員疲勞風險評價指標體系，見圖1。

圖1　機務維修人員疲勞風險評價指標體系Fig.1　Evaluation index system of maintenance　　　personnel fatigue

2指標權重的確定方法

主觀賦權法和客觀賦權法是目前求解指標權重問題時主要使用的方法。主觀賦權法是基于決策者主觀上對各屬性重視程度來確定屬性權重，其原始數據由專家根據經驗主觀判斷而得到。常用的主觀賦權法主要有Delphi法、層次分析法(AHP)[12]、權的最小平方法等。客觀賦權法主要是基于決策矩陣信息的方法來確定指標權重，如主成分分析法[13]、熵權法和多目標規劃法[14]等。

本文使用權的最小平方法和熵權法將主觀權重和客觀權重相結合，從而得到指標的組合權重。這種將主、客觀賦權法相結合的方法，既能針對主、客觀賦權法的優缺點，兼顧決策者對指標的偏好，又能減少賦權的主觀隨意性，從而使對指標的賦權達到主觀與客觀的統一，進而使決策結果更加真實、可靠。

2.1權的最小平方法

本文以層次分析法中權的最小平方法來確定各評價指標的權重。權的最小平方法(Weighted Least-Square priority Method,WLSM)是層次分析法中一種比較新的排序法，在1979年由Chu等[15]提出的，在1988年被引入到我國。該方法最大的特點是容易理解且概念相對較為清楚,推動并促進了最優化排序理論和方法的發展[16]。權的最小平方法主要計算步驟如下：

(1) 根據各項評價指標的重要性，將其進行兩兩比較，由比較結果確定其判斷矩陣A：

A=[aij]n×n(i,j=1,2,…,n)

(1)

式中:aij為第i項評價指標重要性和第j項評價指標重要性的比值。

(3) 選擇一組排序向量使其平方和為最小：

(2)

(3)

CW+λe=0

(4)

式中:

e=(1,1,…,1)T.

eTW=1

(5)

聯立求解(4)和(5)兩式，可得

W=C-1e/eTC-1e

(6)

2.2熵權法

熵權法是通過計算指標體系中各項指標的信息熵，并根據指標的相對變化程度以及系統整體的貢獻率來決定指標的權重，是一種客觀的賦值方法[17]。該方法可以彌補主觀賦權方法的缺點，增強評價的合理性和科學性。熵權法的主要計算步驟如下：

(1) 假設有m個評價對象，每個評價對象有n個評價指標，構建判斷矩陣X：

X=[xij]mn(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(7)

式中:xij為第i個評價對象的第j個評價指標的數值。

(2) 將判斷矩陣X歸一化，得到歸一化矩陣B，B的元素為

(8)

式中：xmax、xmin分別為同一評價指標下不同影響因素中的最大值和最小值。

(3) 根據傳統熵的概念,可以定義各評價指標的熵為

(9)

顯然當fij=0時，lnfij無意義，因此對fij的計算加以修正，將其定義為

(10)

(4) 計算各項指標的熵權,有

W=(wj)1×n

2.3指標組合權重的確定

設由權的最小平方法得到的指標主觀權重向量為α=(α1,α2,…,αn)T，而由熵權法得到的指標客觀權重向量為β=(β1,β2,…,βn)T，組合賦權法是將主觀賦權法與客觀賦權法進行綜合集成，這樣最終得到的指標權重不但可以反映主觀的決策與判斷，也可以反映客觀評價方案與評價信息的差異。就指標組合權重處理方法而言，通常有加法組合法和乘法組合法兩種，考慮到評價指標往往較多，權重一般相差不大，為盡量凸顯指標間重要性差異，本文選取乘法組合法計算指標的組合權重wj,即

(12)

3指標權重的計算結果與分析

根據上述建立的民航機務維修人員疲勞風險指標體系，編制專家問卷，并邀請19位有多年維修經驗的機務維修專家進行打分，其中16位專家的問卷回復有效。利用權的最小平方法和熵權法計算得到的B層和C層因素的指標權重和排序列于表1和表2。

表1　B層因素的指標權重和排序

表2　C層因素的指標權重和排序

從上述指標權重計算結果(見表1和表2)可以看出：

(1) 維修負荷指標(C14)的權重是所有影響因素中指標權重最高的因素，這可能是我國現階段運輸量持續增加、人員短缺、老齡化機型增多等現象共同作用的結果。

(2) 充分表現出機務維修人員疲勞與執勤/休息時間有著密切的關系，與現有疲勞和工作負荷、睡眠的研究結論相符：在個人因素中睡眠指標(C11)所占的權重高于其他指標；在環境因素中休息環境指標(C9)所占的權重高于其他指標；在工作排班因素中夜班執勤指標(C11)、執勤時間指標(C12)在該組指標中的權重較高，并在所有影響因素中權重值也相對較高。

(3) 充分體現了除了睡眠之外的其他幾個重要因素對機務維修人員疲勞的影響,尤其是維修環境對機務維修人員疲勞具有一定的影響。

4結論

(1) 本文利用權的最小平方法和熵權法確定了機務維修人員疲勞風險評價指標體系各指標的組合權重，為制定機務維修人員疲勞風險控制措施提供了依據。

(2) 本文確定的機務維修人員疲勞風險評價指標體系與現有的機務維修人員疲勞影響因素研究相契合，各影響因素的權重值可以很好地體現維修負荷、夜班執勤、睡眠、執勤時間、生理健康、休息環境、計劃外任務、噪聲等幾個重要因素的綜合作用。

(3) 本文確定的機務維修人員疲勞風險評價指標的組合權重可以作為疲勞風險量化評價的基礎，從而實現航空維修單位對機務維修人員疲勞狀況進行科學有效的風險評價與管理。

參考文獻：

[1] 譚鑫,周長春.機務維護人員的工作壓力與壓力管理[J].航空維修與工程管理,2006(5):55-57.

[2] AC-145-14維修工時管理[S].2011.

[3] International Civil Aviation Organization.HumanFactorsGuidelinesforAircraftMaintenanceManual[M].[S.l.]:ICAO,2003.

[4] ICAO.FatigueRiskManagementSystems:ManualforRegulators[M].[S.l.]:ICAO,2012.

[5] IATA,ICAO,IFALPA.FatigueRiskManagementSystems:ImplementationGuideforOperators[M].[S.l.]:[s.n.],2011.

[6] 汪磊,孫瑞山.空中交通管制員疲勞狀態實時監測方法的實現[J].安全與環境工程,2013,20(4):87-91.

[7] 羅曉利.疲勞、睡眠缺失以及人體晝夜生物節律擾亂與飛行安全[J].西南民族大學學報,2003(11):247-249.

[8] 郭為民,羅曉利,楊虎.民航飛行員疲勞的研究[J].民航經濟與技術,1996(3):31-33.

[9] 曹雪亮,孫云峰.航空環境中睡眠不足的原因及其對抗措施[J].中華航空航天醫學雜志,2002,13(2):132.

[10]NASA AMES Research Center.Crew fatigue research focusing on development and use of effective countermeasures[J].ICAOJournalAviationMedicine,1997(5):20-23.

[11]韓文強,胡文東,文治洪,等.飛行疲勞的生理心理因素及對策[J].第四軍醫大學學報,2008,29(4):379-381.

[12]許樹柏.層次分析法原理[M].天津:天津大學出版社,1988.

[13]高惠璇.應用多元統計分析[M].北京:北京大學出版社,2005:265-289.

[14]劉三明.多目標規劃的若干理論和方法[D].大連:大連理工大學,2005.

[15]Chu A T W,Kalaba R E,Spingarn K.A comparison of two methods for determining the weights of belonging to fuzzy sets[J].JournalofOptimizationTheoryandApplication,1979,27(4):138-331.

[16]王志仁.層次分析法中權的最小平方法[J] .東北電力學院學報,1995,15(2):53 -57.

[17]邱菀華.管理決策與應用熵學[M]北京:機械工業出版社,2001.

Influencing Factors of Maintenance Personnel Fatigue Based on WLSM and Entropy Weight Method

SUN Ruishan,HU Zhen,WANG Lei,HUANGFU Guangxia

(ResearchInstituteofCivilAviationSafety,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)

Abstract:Fatigue of maintenance personnel is one of the important issues in maintenance quality and flight safety.By deeply analyzing the influencing factors of the maintenance personnel fatigue,this paper determines the risk evaluation index system of fatigue of maintenance personnel.The paper compiles the expert questionnaire and applies the Delphi method to verify each index.At last,the paper uses the weighted least-square priority method and entropy weight method to calculate the combined weight of each index in order to find the key factors influencing the maintenance personnel fatigue.The index weight calculation results show that maintenance load,night shift duty,sleep and duty time are the most important factors contributing to maintenance fatigue.Moreover,the above factors can be used as basis to quantify the risk of maintenance personnel fatigue,thus achieving the aim of controlling the fatigue risk.

Key words:maintenance personnel;fatigue;influencing factors;weighted least-square priority method;entropy weight method;combined weight

文章編號：1671-1556(2016)03-0167-04

收稿日期：2015-07-24修回日期：2016-05-11

基金項目：國家自然科學基金項目(U1333112)；民航局科技項目(MHRD20140206)；民航局重大專項項目(MHRD2011238)

作者簡介：孫瑞山(1958—)，男，教授，主要從事航空中的人為因素與飛行疲勞方面的研究。E-mail:sunrsh@hotmail.com

中圖分類號：X949;V267

文獻標識碼：A

DOI：10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2016.03.029