金曜日、4月01 2011 01:05

分析と報告:事故調査

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健康と安全は仕事そのものの基本であるため、労働災害の防止が絶対的な必要性としてすぐに現れなかったことはパラドックスです。 実際、労働災害が避けられないと考えられなくなり、その因果関係が調査され、予防の基礎として使用されるようになったのは、XNUMX 世紀の初めになってからでした。 しかし、事故調査は長い間大雑把で経験的なものでした。 歴史的に、事故は最初は単純な現象、つまり、単一の (または主要な) 原因と少数の副次的な原因から生じるものとして考えられていました。 事故の再発を防ぐために原因を特定することを目的とする事故調査は、調査プロセスの根底にある概念と、それが適用される状況の複雑さの両方に依存することが現在認識されています。

事故の原因

確かに、最も不安定な状況では、事故はいくつかの原因のかなり単純なシーケンスの結果であることが多く、要約分析でも明らかにできる基本的な技術的問題に迅速にたどることができます (機器の設計が不適切、作業方法が定義されていない、等。)。 一方、作業の重要な要素 (機械、設備、作業場の配置など) が、安全な作業手順、基準、および規制の要件に厳密に準拠するほど、作業状況はより安全になります。 その結果、例外的な条件のグループが同時に存在する場合にのみ、事故が発生する可能性があります。条件はますます多くなっています。 このような場合、けがや損傷は、しばしば複雑な原因ネットワークの最終的な結果として現れます。 この複雑さは、実際には予防の進歩の証拠であり、適切な調査方法が必要です。 表 1 に、事故現象の主要な概念、その特徴、および防止への影響を示します。

表 1. 事故現象の主な概念、その特徴、および防止への影響

概念または「事故現象」

重要な要素 (目的、手順、制限など)

予防のための主な結果

基本的な考え方(事故として
原因がほとんどない、または原因が XNUMX つでもある現象)

目的は、「その」単一または主な原因を特定することです
特に方法はありません
調査に費やす時間が少ない
よく言及される偶然と運命の役割

傷害の直前の予防措置(個人の保護、注意事項、危険な機械の保護)

規制対策を中心としたコンセプト

責任者を探すことに集中してください。 「調査」は本質的に侵害と過失を特定する 調査された状況を生み出す条件についてほとんど関心がない

予防は通常、既存の規制要件または正式な指示についてのリマインダーに限定されます

線形 (または準線形) コンセプト (「ドミノ」モデル)

「危険な状態」と「危険な行為」の時系列の特定
チェックリストの頻繁な使用
捜査は捜査官の経験に大きく依存する
弱い予防成分(行為の危険性が判断される) 事後)

一般的に危険な行為に関する結論

多元的な概念

事実関係(経緯、原因、要因など)を徹底的に調査
各事故状況の偶発的な特徴に焦点を当てる
収集された事実に関連性の基準がない
複雑な統計処理の必要性

ケースバイケースの解決策の探索(臨床分析)を助長しない概念であり、統計的側面(傾向、表、グラフなど)の特定により適している。

体系的な概念
(原因の木、STEP)

各事故の要因ネットワークの特定
論理関係の使用
調査官の訓練の必要性

臨床解析を中心とした手法
(参加型で実施)
すべての望ましくないイベントに使用できる可能性
(インシデント、故障)

 

今日では、労働災害は、工場、作業場、チーム、または作業位置などの単一の生産単位で構成されるシステムにおける機能障害の指標 (または症状) として一般的に見られています。 システムの性質上、分析者はシステムを構成する要素だけでなく、要素間の関係や作業環境との関係も調べる必要があります。 システムの枠組みの中で、事故調査は、事故を引き起こした一連の基本的な機能不全、より一般的には、望ましくない事象 (事故、事故に近い事故、または事件) の前兆のネットワークをその起源までたどろうとします。

この種の方法、例えば、STEP 法 (シーケンシャル タイム イベント プロット手順) や「原因ツリー」法 (障害またはイベント ツリー分析に類似) などを適用すると、事故プロセスを図の形式で視覚化できます。現象の多因性を示す調整されたグラフ。 これら XNUMX つの方法は非常に似ているため、両方を説明すると重複することになります。 したがって、この記事では原因ツリー法に焦点を当て、該当する場合は、STEP 法との主な違いについて説明します。

調査に役立つ情報

調査の初期段階である情報収集では、事故の経過を具体的、正確かつ客観的な言葉で説明できるようにする必要があります。 したがって、調査は具体的な事実を確認することに着手し、それらを解釈したり、それらについて意見を表明したりしないように注意します。 これらは事故の前例であり、そのうちの XNUMX つのタイプがあります。

  1. 仕事の「通常の」または予想されるコースに関連して異常な性質(変化または変動)のもの
  2. 異常な前例を介して、またはそれらと組み合わせて、事故の発生に積極的な役割を果たした恒久的な性質のもの。

 

たとえば、機械の不十分な保護 (恒久的な前件) は、特定のインシデント (異常な前件) に対処するためにオペレータが危険な領域に位置することを可能にする場合、事故の要因になる可能性があります。

情報収集は、事故発生後できるだけ早く現場で行います。 操作またはプロセスを知っていて、損傷または傷害の直接の状況に限定することなく、作業の正確な説明を得ようとする人によって実行されることが望ましい. 調査はまず主に、可能であれば労働者またはオペレーター、被害者および目撃者、作業チームの他のメンバー、および階層的監督者とのインタビューによって行われます。 必要に応じて、技術的な調査と外部の専門家の使用によって完了します。

この調査では、異常な前例を優先順位に従って特定し、それらの論理的なつながりを判断しようとします。 同時に、事故の発生を可能にした恒久的な前例を明らかにする努力がなされています。 このようにして、調査は事故の直前の前例よりも遠い段階に戻ることができます. これらのより遠い前例は、個人、彼らの仕事、彼らが使用する機器、彼らが機能する環境、および安全文化に関係している可能性があります. いま述べた方法で進めることにより、一般的に前例の長いリストを作成することは可能ですが、通常、データをすぐに利用することは困難です。 データの解釈は、事故の発生に関与するすべての前例のグラフィック表現、つまり原因のツリーのおかげで可能になります。

原因のツリーの構築

原因のツリーは、事故を引き起こした収集されたすべての前例と、それらをつなぐ論理的および時系列的なリンクを示します。 それは、直接的または間接的に損傷を引き起こした前例のネットワークを表しています。 原因のツリーは、イベントのエンドポイント (傷害または損傷) から開始し、収集された各前提条件について次の質問を体系的に行うことによって、原因に向かって逆方向に作業して構築されます。

  • 先行する X が先行する Y を直接引き起こしたのはどれか。
  • 前件 X はそれ自体で前件 Y を生じさせるのに十分であったか?
  • そうでない場合、前件 Y を直接生じさせるために同等に必要な他の前件 (X1、X2  Xn) があったか?

 

この一連の質問は、前例の中で図 1 にまとめられている XNUMX 種類の論理的なつながりを明らかにすることができます。

図 1. 「原因のツリー」メソッドで使用される論理リンク

SAF230T2

ツリーの論理的な一貫性は、前件ごとに次の質問をすることによってチェックされます。

  • X が発生しなかったとしても、Y は発生したでしょうか?
  • Y が発生するためには、X だけが必要でしたか?

 

さらに、原因ツリーの構築自体が、事故が発生するかなり前の時点まで情報収集、したがって調査を追求することを捜査官に促します。 完成すると、ツリーは傷害を引き起こした前例のネットワークを表します。実際には、それらは事故要因です。 例として、以下にまとめた事故は、図 2 に示す原因のツリーを作成しました。

図2 見習い整備士が自動車にエンジンを載せ替える際に起こした事故の原因系統図

SAF230F1

事故概要レポート: 最近採用された見習い整備士は、緊急時に XNUMX 人で作業しなければなりませんでした。 摩耗したスリングを使用してエンジンを吊り下げていたが、この作業中にスリングが破損し、エンジンが落下して整備士の腕を負傷した。

STEP法による分析

STEP 法(図 3)によれば、各事象は、関係する「エージェント」(エージェントとは、事象の経過を決定する人または物である事故プロセス)。 各イベントは、開始、期間、開始場所と終了場所などを示すことによって正確に記述されます。 もっともらしい仮説がいくつかある場合、調査者は、論理関係「または」を使用して、イベントのネットワークでそれらを示すことができます。

図3 STEP法で表現可能な例

SAF230F2

原因ツリー法による分析

事故分析のために原因ツリーを利用することには、次の XNUMX つの目的があります。

  • 同じ事故の再発を不可能にする
  • 多かれ少なかれ同様の事故、つまり、調査によってすでに発生した事故との共通の要因が明らかになるような事故の発生を回避する。

 

ツリーの論理構造を考えると、単一の前件がなければ、事故の発生を防げたはずです。 したがって、原則として、同じ事故の再発を防止することによって最初の目的を達成するには、XNUMX つの賢明な防止策で十分です。 XNUMX 番目の目的では、発見されたすべての要因を排除する必要がありますが、実際には、予防の目的ですべての前例が等しく重要であるとは限りません。 したがって、合理的かつ現実的な予防措置を必要とする前例のリストを作成する必要があります。 このリストが長い場合は、選択を行う必要があります。 この選択は、事故の関係者間の議論の枠組みの中で行われる場合、より適切である可能性が高くなります。 さらに、提案された各措置の費用対効果を評価できる範囲で、議論は明確になります。

予防措置の有効性

予防措置の有効性は、次の基準を使用して判断できます。

メジャーの安定性。 予防措置の効果は時間の経過とともに消えてはなりません。オペレータに通知する (特に、指示を思い出させる) ことは、その効果が一時的なものであることが多いため、あまり安定した措置ではありません。 さらに、取り外しが簡単な保護装置にも同じことが言えます。

安全性を統合する可能性. 安全対策が追加された場合、つまり生産に直接寄与しない場合、安全は統合されていないと言われます。 これがそうであるときはいつでも、測定値が消える傾向があることが観察されます。 一般的に言えば、オペレーターに追加のコストを伴う予防措置は避けるべきです。それが生理学的コスト (身体的または神経的負荷の増加)、心理的コスト、経済的コスト (給与または生産量の場合) であるかどうかに関係なく、さらには回避する必要があります。単純な時間の損失。

リスクの非変位. 一部の予防措置は、安全に有害な間接的な影響を与える可能性があります。 したがって、予防措置が挿入されるシステム (ジョブ、チーム、またはワークショップ) に対する予防措置の影響を常に予測する必要があります。

一般的な適用の可能性 (潜在的な事故要因の概念)。 この基準は、調査中の事故の影響を受けた仕事以外の仕事にも同じ予防措置が適用される可能性があるという懸念を反映しています。 可能な限り、調査の原因となった特定のケースを超えて調査を行う必要があります。これには、発見された問題の再構築が必要になることがよくあります。 したがって、事故から得られた情報は、まだ事故を引き起こしていない他の作業状況に存在する未知の要因に関連する予防措置につながる可能性があります。 このため、それらは「潜在的事故要因」と呼ばれます。 この考え方は、後述するリスクの早期発見への道を開きます。

根本的な「原因」への影響。 原則として、負傷点に近い事故要因の防止は、危険な状況の特定の影響を排除しますが、負傷の上流での防止は、危険な状況自体を排除する傾向があります。 事故の詳細な調査は、予防措置が上流の要因に等しく関係している限りにおいて正当化されます。

申請にかかる時間. 事故の発生後、その再発を避けるためにできるだけ迅速に行動する必要性は、単純な予防措置(例えば、指示)の適用に反映されることが多いが、これは他のより永続的な措置の必要性を排除するものではないそしてより効果的なアクション。 したがって、すべての事故は一連の提案を生じさせ、その実施はフォローアップの対象となります。

上記の基準は、各事故調査後に提案された予防措置の質をよりよく評価することを目的としています。 ただし、経済的、文化的、または社会的なものなどの他の考慮事項も考慮に入れる必要があるため、最終的な選択はこれだけに基づいて行われるわけではありません。 最後に、決定された措置は、明らかに有効な規制を尊重しなければなりません。

事故要因

各事故分析から引き出された教訓は、知識から行動への移行を容易にするために体系的に記録する価値があります。 したがって、図 4 は XNUMX つの列で構成されています。 左側の列には、予防措置が必要な事故要因が記載されています。 考えられる予防措置は、決定された要因ごとに中央の列に記載されています。 上記の説明の後、選択されたアクションがドキュメントのこの部分に記録されます。

図 4. 事故から得た教訓とその教訓の活用

SAF230T3

右側の列は、左側の列にリストされた要因によって示唆される潜在的な事故要因をカバーしています。発見された各事故要因は、多くの場合、潜在的な事故要因として知られるより一般的な要因の特定のケースにすぎないと考えられています。 特定のケースからより一般的なケースへの移行は、しばしば自発的に行われます。 しかし、事故要因が、それが現れた状況以外では遭遇できないような形で表現されるたびに、より一般的な定式化を考慮しなければならない. その際、後発リスクの早期発見に潜在事故要因の考え方を有効に活用するためには、相反するXNUMXつの落とし穴を回避する必要があります。 限定しすぎた定式化では、要因を体系的に検出することができません。一方、定式化が広すぎると、概念が機能しなくなり、実用的な意味がなくなります。 したがって、潜在的な事故要因の検出は、それらが適切に定式化されていることを前提としています。 この検出は、さらに補完的な XNUMX つの方法で実行できます。

  1. 仕事のレベルまたはより広い領域(ワークショップ、サービス)ですでに知られている潜在的な要因の存在の可能性を探すことによって
  2. または、すでに決定されている要因が観察される可能性のある仕事を探すことによって。

 

事故調査の有用性、有効性および限界

使いやすさ。 非体系的な調査と比較して、体系的な概念に基づく事故調査の方法には、次のような多くの利点があります。

  • それらは、各事故の因果ネットワークをまとめて定義することを可能にし、そこから新しい予防策を考案し、怪我の直接的な原因に限定されることなくその影響を予測することが容易になります.
  • それらは、分析に携わる人々に、作業状況のグローバルな理解を可能にする「事故現象」のより豊かで現実的な精神的表現を提供します。
  • 詳細な事故調査 (特に事故や望ましくない事象をカバーするために拡張された場合) は、管理者とオペレーターの間の対話の手段および適切な機会になる可能性があります。

 

効果。 効果的な事故調査を行うためには、次の XNUMX つの条件が同時に満たされている必要があります。

    1. そのような手順の体系的な実施を確実にすることができなければならない施設のトップマネジメントの側の明らかなコミットメント
    2. 捜査官の訓練
    3. 調査の目的、その原則、方法の要件、および期待される結果について、管理者、監督者、および労働者に十分な情報を提供する。
    4. 将来の調査に携わる人々を勇気づける安全条件の真の改善。

           

          制限。 非常にうまく実施されたとしても、事故調査には二重の制限があります。

          • リスクを調査するための手順のままです 事後 (システム分析の方法で)既存の状況を修正することを目的としています。 したがって、 アプリオリ 仕事の人間工学的調査や、複雑なシステムの安全性調査などの(将来の)調査。
          • 事故調査の有用性は、適用される施設の安全レベルによっても異なります。 特に、安全性レベルが高い(事故率が低い、または非常に低い)場合、調査対象の文脈の外で考えると、安全性の観点からは比較的無害な多数の独立したランダム要因が重なった結果、重大な事故が発生することが明らかです。 .

           

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