基于“4M1E”與“Bow-Tie”模型下的普速客車軸溫誤報警故障風險分析

王大林

摘要：將現場管理的五大要素“4M1E”與安全風險管理的“Bow-Tie”模型相結合，進而引出基于“4M1E”與 “Bow-Tie”模型下頂事件的風險分析方法，對鐵路客車中常見的故障中的軸溫誤報警故障進行分析，達到減少鐵路客車故障的發生，或者降低故障發生后的影響的目的。

Abstract： Combining the five elements of site management "4M1E" with the "Bow-Tie" model of safety risk management， this paper introduces the risk analysis method based on the "4M1E" and "Bow-Tie" model. Byanalyzing the common faults in the railway passenger cars， the paper aims to reduce the occurrence of the faults or the influence of the faults.

關鍵詞：Bow-Tie;鐵路客車;軸溫故障

Key words： Bow-Tie;railway passenger train;axle temperature fault

0 ?引言

經過對基層站段發生鐵路客車車輛安全事故分析調查研究發現，在安全事故調查分析過程中，采用的分析手段及分析方式仍然比較傳統，往往停留在對照規章文件來分析事故的階段，沒有一個較為系統化的分析方式及分析模型作為引導，這就造成對安全事故的分析不夠全面，存在漏項，制定的整治措施缺乏針對性，也不夠準確。下面就以鐵路客車車輛常見故障中的軸溫故障為例，結合“4M1E”與“Bow-Tie”模型對故障進行分析研究，從而將該模型推廣到鐵路客車車輛常見故障的分析中去。

1 ?事故樹與事件樹分析

1.1 事故樹分析法

事故樹分析法（Fault Tree Analysis，簡稱FTA），又被稱為故障樹。事故樹分析法是一種邏輯分析問題的方法，主要是根據事故發生的結果尋找事故發生的原因。

1.2 事件樹

事件樹分析法（Event Tree Analysis簡稱ETA）是安全系統工程中一種常用的分析方法，事件樹是從一個初因事件開始，按照事故發展的時間順序由初始事件開始推論可能的后果，為確定安全對策找出主要依據，達到減緩事故發生影響的主要目的。

1.3 “Bow-Tie”模型

“Bow-Tie”模型是基于事故樹與事件樹的一種風險分析方法。通過對頂事件向左進行事故樹延伸分析，尋找出造成頂事件發生的原因，向右進行事件樹延伸分析，預判出頂事件造成的眾多結果，將兩者整合到一起，并在造成頂事件的各個原因與頂事件可能產生的各個結果之間，設置風險發生屏障，加以阻斷，形成控制頂事件發生的措施與減緩頂事件發生后產生后果的措施。該模型最早被澳大利亞昆士蘭大學提出，現已應用到眾多行業，該模型與傳統的風險分析方式相比，能夠更加直觀的、全面的識別風險，不易遺漏，是一種主動式與預測式相結合的風險識別方式。

2 ?鐵路客車軸溫誤報警故障的分析

2.1 “4M1E”分析方式

“4M1E”是一種現場生產管理的基本方法，即是人們經常談到的人、機、料、法、環五大現場管理要素，同樣對于事故的分析，引入管理方式方法的概念，能夠使得事故在分析的過程中更加系統與全面。

2.2 基于“4M1E”與“Bow-Tie”模型下的分析

首先構建“Bow-Tie”基本模型，如圖1。

“Bow-Tie”基本模型下，確定頂事件，即發生的故障事件，以頂事件為中心，模型向前演繹即為事故樹模型，將可能造成頂事件發生的原因按照人、機、料、法、環的順序進行羅列。頂事件向后演繹形成頂事件發生后能夠引起的后果，構成了簡單的事件樹。在頂事件向前與向后進行分析時，可能產生的原因及后果的途徑之中，施加措施加以阻斷造成頂事件發生的原因，或者減緩頂事件造成的后果，這便是我們分析頂事件時所尋求的措施。

2.3 普速客車軸溫誤報警故障風險分析的“Bow-Tie”基本模型構思

對普速客車軸溫誤報警故障信息進行收集，每一條信息主要包含造成故障的原因，故障引發的后果，列車途中應急處置措施，庫內整修改進措施等內容，本文選取某客車車輛段2018年10月至2019年10月，共計12個月全段1500輛普速客車出現的軸溫誤報警故障數據654件，按照“Bow-Tie”基本模型繪制分析步驟圖如圖2。

步驟1.首先將普速客車軸溫誤報警故障進行分類。

歸納一個自然年內出現的654件軸溫故障發生的主要原因類型，原因歸納可先按照“4M1E”的類型進行歸類，其中部分出現的故障在進行分析時產生的原因不止一種：

①人員因素。綜合654起故障分析，涉及人員因素主要有作業人員因素，檢修計劃編制人員因素，班組長工因素。

A1：庫內檢修人員進行軸溫故障處理試驗產生的誤報警51起;

A2：庫內檢修人員日常專項修作業不標準造成誤報警32起;

A3：班組本崗位職工臨時請假，工作安排檢修人員技術業務素質不達標，造成檢修標準執行不到位，引起誤報警30起;

A4：新職人員技術業務不達標21起;

A5：作業職工簡化作業過程45起;

A6：檢修計劃編制人員漏下檢修計劃造成檢修超期5起。

②材料設備因素。歸納材料設備因素主要涉及軸報顯示器、感溫探頭、接線線束等部分。

B1：軸報顯示器故障154起;

B2：感溫探頭故障170起;

B3：接線線束接觸不良25起;

B4：接線盒螺栓松動造成接觸不良33起;

B5：設備屏蔽線接地不良41起。

③檢修作業工藝因素。

C1：崗位檢修作業指導書存在漏項造成誤報警22起;

C2：缺少針對該單元專項修程的規定要求造成誤報警9起;

C3檢修標準與現場實際不相符造成誤報警5起。

④環境因素。環境因素主要包括天氣及交路環境引起的誤報警，車輛其他電器設備及加裝改造單元干擾因素等。

D1：季節性暴雨天氣造成軸溫報警裝置進水引發誤報警47起;

D2：暑運期間長大交路設備持續運行，同時氣溫較高，對設備整體性能造成影響引發誤報警46起;

D3：車下逆變器、充電機干擾造成誤報警37起;

D4：集便器控制柜內模塊電源干擾11起;

D5：電器元件使用時間過長發生老化引發誤報警31起;

D6：其他原因造成誤報警28起。

步驟2.針對歸納出的造成頂事件發生的原因制定整改措施。

①針對人員因素制定措施。

E1：規范軸溫故障處置流程;

E2：組織對專項修作業進行學習，以小練兵的方式開展專項修作業演練;

E3：班組工長合力安排生產人員，對單一崗位人員加強多崗位技能培訓;

E4：強化新職人員定崗前的考試，將軸報單元檢修納入定崗考試內容;

E5：職工作業過程全部進行視頻錄制，采取抽查作業視頻及現場檢查的方式，對于發現簡化作業過程明確考核標準進行考核;

E6：檢修作業計劃實行雙審核制度，值班員制訂計劃后分管技術員進行審核，漏下達計劃納入考核。

②針對材料設備因素制定措施。

F1：軸報器集中進行檢修，梳理檢修軸報器更換配件信息，總結檢修方式，提升檢修質量，嚴格按照設計壽命周期更新軸報器;

F2：嚴格探頭浸水溫升試驗，規范探頭安裝緊固扭矩要求;

F3：線束插接部位定期檢查，老化更新;

F4：結合春秋整修或者規定一定周期，對軸報車下接線盒接線情況進行檢查;

F5：軸報屏蔽線普查，測量屏蔽線接地情況，未接地或接地不良使用屏蔽環重新壓裝接地。

③針對檢修作業工藝因素措施。

G1：加強檢修作業指導書現場驗證，形成自下而上的糾錯機制，指導書制定后首先進行一個月的驗證，一線職工提出修改意見采納后進行獎勵，驗證完畢后方可下發執行;

G2：明確軸溫報警裝置專項修作業標準及要求。

④針對環境因素的措施。

H1：軸報探頭加裝防雨橡膠套;

H2：更換車下電源干擾模塊;

H3：更換集便器控制柜內干擾的電源模塊;

H4：長大交路列車編組優先考慮已更新各個電器配件的新廠段修車輛。

步驟3.普速客車軸溫誤報警可能產生的影響。

①車輛乘務員錯誤按照真實熱軸故障進行處置，提交限速證明，列車限速運行，影響列車運行的正常時刻，造成臨時停車，構成設備故障或者D類事故。

②軸溫報警裝置長時間報警，對旅客產生噪音污染，影響旅客休息。

③軸溫報警裝置長時間報警，對客運工作人員產生噪音污染，影響客運工作人員休息與工作。

④列車入庫后增加地面檢修人員的工作量。

⑤軸溫報警裝置的誤報警信息影響地面值班監控人員休息，增加其工作量。

⑥增加設備檢修、更換配件的成本。

步驟4.減少普速客車軸溫誤報警產生影響的措施。

I：車輛乘務員發現軸溫報警后，首先與值班室地面監控人員聯系，確認軸溫曲線圖是否為陡升陡降，軸溫曲線圖為陡升陡降為誤報警信息，按照要求進行處置即可。如果軸溫曲線圖為緩慢上升趨勢，按照軸溫超溫報警處置流程處置。

J：及時關閉警報，如果繼續重復報警，在確認為誤報警的情況下可以將報警軸位線甩下。

K：對工作人員的休息產生影響時，可按照工作人員工作時長合理進行班制調整，確保工作人員充分休息。

L：以修代換，以試驗代替更新，減少修程，對于疑似故障配件使用試驗臺進行測試，合格后可繼續使用。

M：對于誤報警車輛與真實報警車輛庫內檢修分別制定措施，簡化誤報警車輛檢修流程。

步驟5.通過分析，歸納總結，最終“Bow-Tie”基本圖如圖4。

3 ?分析取得效果

通過對普速客車軸溫誤報警故障建立“Bow-Tie”模型圖的方式，對故障發生的原因按照“4M1E”的管理方式類型進行歸類，從而能夠清晰的看出材料設備原因是造成誤報警故障發生的主要原因，在材料設備因素中，軸報器及感溫探頭又是出現故障最集中的兩種配件，這就規范了降低誤報警制定的整改措施，使得整改措施制定的更加全面。與傳統的故障分析不同，傳統的故障分析在找到故障發生的原因，往往只是根據原因來制定整改方案，對于故障造成的后果施加的方可措施往往不足，通過本文分析建立的模型，能夠將誤報警肯能造成的影響歸結為五種，每種影響均制定一到兩種減緩措施。這種分析方式，對于誤報警故障的日后分析建立了一整套較為完整的模型，能夠簡化分析量。

4 ?結束語

本文對普速客車軸溫誤報警故障通過“Bow-Tie”模型與“4M1E”的管理方式進行分析，能夠較為全面的將軸溫誤報警故障形成的原因及造成后果進行歸類，這種故障分析方式，對于鐵路客車其他故障傳統的分析方式是一種啟發，也能夠延伸到普速客車其他類型故障的分析方面，具有一定的啟發意義。

參考文獻：

[1]孫殿閣，孫佳，王淼，等.基于Bow-Tie技術的民用機場安全風險分析應用研究[J].中國安全生產科學技術，2010，6（4）：85-89.

[2]薛魯寧，樊建春，張來斌.海上鉆井井噴事故的蝴蝶結模型[J].中國安全生產科學技術，2013，9（2）：79-83.

[3]程學慶，李月，舒繼承，等.高速鐵路運營安全風險管理研究[J].交通運輸工程與信息學報，2015，13（4）：23-28.

[4]劉俊杰，張麗娟.基于改進Bow-Tie模型的民航重著陸事件分析[J].交通信息與安全，2016，13（4）：57-62.