机务维修人员自愿报告事件风险因素分析

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2025.10.1034

摘要/Abstract

摘要： 为有效防范民航机务相关事件的发生,以2001—2023年美国航空安全报告系统(ASRS)数据库2 687起机务维修人员自愿报告事件为样本,采用CiteSpace等软件分析工作环境因素、人的因素等14类风险因素,运用UCINET、Gephi等软件挖掘各因素间强耦合关系。结果表明:在9类单风险因素中,起落架系统运行故障、光线不足、雨等(频数分别为103、64、45)为关键风险因素;在5类耦合风险因素中,机身维护、沟通中断、人的因素等(共现频次分别为1 646、1 448、1 206)为关键风险因素;全风险因素耦合关系分析发现,机身维护与动力装置维护耦合程度(权重值为3 568)最强,程序与起落架系统不当操作有较强的耦合关系(权重值为118)。

关键词: 机务维修人员, 自愿报告事件, 关键风险因素, CiteSpace, 耦合关系

Abstract:

In order to effectively prevent the occurrence of civil aviation maintenance related events, a sample of 2 687 voluntary reports from the US Aviation Safety Reporting System (ASRS) database (2001-2023) was examined. Fourteen risk factors, including work environment and human factors, were analyzed using CiteSpace. Strong couplings between these factors were identified through UCINET and Gephi. The results show the following findings: Among the nine single risk factors, key risks are identified as landing gear system malfunctions, poor lighting, and rain (with frequencies of 103, 64, and 45, respectively). Among the five coupled risk factors, key risks are found to be airframe maintenance, communication breakdown, and human factors (with co-occurrence frequencies of 1 646, 1 448, and 1 206, respectively). The analysis of all risk factor couplings reveals that the strongest coupling exists between airframe maintenance and powerplant maintenance (with a weight value of 3 568). Additionally, a significant coupling relationship is observed between procedures and improper landing gear system operations (with a weight value of 118).

Key words: aircraft maintenance personnel, voluntary incident report, key risk factors, citespace, coupling relationships

中图分类号:

X949

刘俊杰, 贺俊锋. 机务维修人员自愿报告事件风险因素分析[J]. 中国安全科学学报, 2025, 35(10): 8-16.

LIU Junjie, HE Junfeng. Risk factors of voluntary incident reporting by aircraft maintenance personnel[J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(10): 8-16.

图/表 13

表1

图1

图2

图3

表2

表3

表4

图4

图5

表5

图6

图7

图8

参考文献 16

[1]	刘俊杰, 李华明, 梁文娟, 等. 基于内容分析法的航空安全自愿报告信息分析[J]. 中国安全科学学报, 2012, 22(4):90-96.
	LIU Junjie, LI Huaming, LIANG Wenjuan, et al. Analysis of information in voluntary aviation safety reports based on a content analysis approach[J]. China Safety Science Journal, 2012, 22(4):90-96.
[2]	RASHID H S J, PLACE C S, BRAITHWAITE G R. Helicopter maintenance error analysis: beyond the third order of the HFACS-ME[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2010, 40(6):636-647. doi: 10.1016/j.ergon.2010.04.005
[3]	ILLANKOON P, TRETTEN P, KUMAR U. A prospective study of maintenance deviations using HFACS-ME[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2019, 74(1): DOI:10.1016/j.ergon.2019.102852.
[4]	曹博阳. 基于复杂网络的民航维修不安全事件风险因素分析[J]. 中国安全生产科学技术, 2023, 19(8):143-149.
	CAO Boyang. Complex network-based risk factor analysis of civil aviation maintenance unsafe events[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2023, 19(8):143-149.
[5]	刘伟伟, 王华伟, 倪晓梅, 等. 基于TG-LDA模型的民航机务风险要素识别研究[J]. 航空计算技术, 2023, 53(6):45-49,54.
	LIU Weiwei, WANG Huawei, NI Xiaomei, et al. Research on the identification of civil aviation mechanical risk elements based on the TG-LDA model[J]. Aerospace Computing Technology, 2023, 53(6):45-49,54.
[6]	陈勇刚, 熊升华, 贺强, 等. 民航机务维修不安全事件N-K风险耦合分析[J]. 中国安全科学学报, 2018, 28(2):104-109. doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2018.02.008
	CHEN Yonggang, XIONG Shenghua, HE Qiang, et al. N-K risk coupling analysis of civil aviation aircraft maintenance unsafe events[J]. China Safety Science Journal, 2018, 28(2):104-109. doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2018.02.008
[7]	谭鑫, 郭豫桐, 张凡, 等. 基于卡方检验的航空维修不安全事件致因分析[J]. 航空计算技术, 2021, 51(6):51-54.
	TAN Xin, GUO Yutong, ZHANG Fan, et al. Causal analysis of aviation maintenance unsafe events based on chi-square test[J]. Aerospace Computing Technology, 2021, 51(6):51-54.
[8]	陈农田, 马婷, 李瑞. 基于灰关联熵的航空维修差错致因量化分析[J]. 航空计算技术, 2016, 46(2):19-22.
	CHEN Nongtian, MA Ting, LI Rui. Quantitative analysis of aviation maintenance error causation based on gray correlation entropy[J]. Aerospace Computing Technology, 2016, 46(2):19-22.
[9]	闫妍, 贾晓亮. 基于距离相关分析的航空维修差错影响因素分析[J]. 航空计算技术, 2016, 46(2):84-87.
	YAN Yan, JIA Xiaoliang. Analysis of factors influencing aviation maintenance errors based on distance correlation analysis[J]. Aerospace Computing Technology, 2016, 46(2):84-87.
[10]	NATALIA D, SALVATORE L. Apriori algorithm for association rules mining in aircraft runway excursions[J]. Civil Engineering and Architecture, 2020, 8(3):206-217. doi: 10.13189/cea.2020.080303
[11]	单晶晶. 民航不安全事件数据的预测推理与风险识别[D]. 北京: 北京交通大学, 2016.
	SHAN Jingjing. Predictive reasoning and risk identification for civil aviation unsafe event data[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2016.
[12]	王洁宁, 张聪俊, 张钰涵. 民航不安全事件报告危险源识别模型[J]. 安全与环境学报, 2020, 20(1):186-192.
	WANG Jiening, ZHANG Congjun, ZHANG Yuhan. Hazard identification model for civil aviation insecurity event reporting[J]. Journal of Safety and Environment, 2020, 20(1):186-192.
[13]	AP-117-TM-02R1, 民用航空气象地面观测规范[S]. 2012.
[14]	李丽, 赵营, 曹玉宽, 等. 民航机务维修人员不安全行为传播影响因素及作用研究[J]. 安全与环境学报, 2023, 23(12):4435-4441.
	LI Li, ZHAO Ying, CAO Yukuan, et al. A study on the influencing factors and role of the spread of unsafe behavior among civil aviation maintenance personnel[J]. Journal of Safety and Environment, 2023, 23(12):4435-4441.
[15]	REASON J, HOBBS A. Managing maintenance error: a practical guide[M]. Shanghai: Shanghai Jiaotong University Press,2021:42-63.
[16]	王燕青, 冯贺. 航空维修人员疲劳影响指标研究[J]. 安全与环境工程, 2015, 22(6):139-142,150.
	WANG Yanqing, FENG He. A study of fatigue impact indicators for aviation maintenance personnel[J]. Safety and Environmental Engineering, 2015, 22(6):139-142,150.

序号	风险因素类型	风险因素
1	天气因素/ 能见度	雨; [5,10](能见度);雪等
2	工作环境因素	过高的湿度;眩光;光线不足等
3	光照	黎明;白天;黄昏等
4	维修状态/涉及的维护项目	修理;测试;安装等
5	航空器部件	涡轮发动机;应急滑梯;主起落架等
6	制造商	波音;空客;普惠等
7	部件问题	设计;运行故障;失效等
8	人员所在位置	吊架/基地;登机门/停机坪/航线; X航空器等
9	所在航空器内位置	驾驶舱;其他外部区域;门区域等
10	资质	机身维护;维修修理员; 飞行机组仪表等
11	经验	工作[0,3]年的维修技术员;工作[0,3]年的维修检查员;飞行机组总飞行[0,1 000]h等
12	人的因素	沟通中断;时间压力;工作负荷等
13	诱因/情形	设备/工具;公司政策;人员配备等
14	事件结果	航空器受损;飞行机组改航;一般性疏散等

耦合风险因素类型	风险因素	共现频次
维护状态/涉及的维护项目	检查	1 708
	工作单卡	1 488
	安装	1 468
资质	机身维护	1 646
	动力装置维护	1 642
	飞行机组仪表	154
	多发飞行机组	146
人的因素	沟通中断	1 448
	情景意识	1 399
	培训/资质	523
	时间压力	447
诱因/情形	人的因素	1206
	公司政策	451
	图表或出版物	267
	设备/工具	157
经验	工作25年的维修技术员	26
	工作15年的维修技术员	20
	工作10年的维修技术员	17
	工作20年的维修技术员	16

机务维修人员经验类型	[0,3]	(3,6]	(6,10]	>10
维修技术员	22	21	41	271
维修领班	32	19	12	52
维修检查员	23	12	17	44
电子设备维修员	1	3	5	13
维修修理员	2	2	1	7

风险因素分类	风险因素	内容解释及举例
维修人员的不安全行为	技术性差错	过错、疏忽、犯错、疏漏,具体体现在感知/认知/识别失效、记忆失效、判断/决策差错、基于技能的过错,如遗忘/遗漏、未发现问题(检查和监控失败)等
	例行式/常规式违规	故意偏离程序或良好做法,避免不必要的努力,希望快速完成工作,如使用不正确的设备、人员违反程序/手册等
	特殊性违规	该违规行为往往与管理有关,如人员迫于管理压力违反程序、人员未经检查即签字等
诱因	初始批准的维修文件	由管理当局和制造商提供书面资料,包括结构修理手册等,比如内容不易理解、不正确/不完善等
	组织机构	主要涉及组织管理问题,如安全管理不足、管理层对不安全问题置之不理等
	设备和工具	无损探伤测试设备、扭矩扳手等特殊设备和工具,如设备和工具不安全、不适用等

风险因素类型	风险因素释义
天气因素/能见度A	[5,10](能见度)A2;雨A10;雪A11;风切变A14等
工作环境因素B	光线不足B3;极端温度B4等
光照C	黎明C1;白天C2;夜晚C4等
航空器系统问题D	飞行操纵系统运行故障D32;起落架系统运行故障D56;起落架系统不当操作D57;起落架系统其他问题D58;氧气系统不当操作D72;门系统不当操作D89;机身系统不当操作D94;发动机润滑油系统运行故障D151等
人员所在位置E	X航空器E1;吊架/基地E4;登机门/停机坪/航线E5;维修设施E7等
所在航空器内位置F	驾驶舱F4;经济舱F6等
事件结果G	航空器受损G5;飞行机组返回出发机场G20;一般性维护行为G26;一般性航班取消/延误G25等
维修状态/ 涉及的维护项目H	修理H1;安装H2;工作单卡H4;检查H5等
资质I	飞行机组仪表I3;动力装置维护I6;机身维护I22;多发飞行机组I27等
经验J	飞行机组人员近90天飞行时长[0,100]h J21;工作>10年的电子设备维修员J4;工作>10年的维修检查员J8;工作>10年的维修领班J12;工作>10年的维修修理员J16;工作>10年的维修技术员J20等
人的因素K	人员困惑/混乱K1;培训/资质K2;时间压力K3;情景意识K7;沟通中断K10等
诱因/情形L	不正确/未安装/不可用的部件L4;程序L5;机场L6;航空器L8;公司政策L9;设备/工具L12;图表或出版物L13等