DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112200
تاريخ النشر: 2026-01-07
المؤلف: Massoud Mohsendokht وآخرون
الموضوع الرئيسي: الملاحة البحرية والسلامة
نظرة عامة
تقدم البحث إطار تقييم المخاطر النظامية مبتكر مصمم للأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة (CSTS)، مع التركيز بشكل خاص على عمليات الموانئ البحرية. غالبًا ما تفشل نماذج المخاطر التقليدية في التقاط الاعتماديات الديناميكية بين العناصر البشرية والتكنولوجية والتنظيمية. يقدم هذا الدراسة نهجًا متكاملًا يجمع بين طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) والشبكات البايزية (BN) لتعزيز الرؤى النوعية مع التقييمات الكمية لتباين الأداء. من خلال دمج تقنيات مثل محاكاة مونت كارلو، يسمح الإطار بتحليل شامل لعدم اليقين والتباين النظامي، مما يحسن في النهاية من قياس المخاطر النظامية واتخاذ القرارات في البيئات المعقدة.
تشمل المساهمات الرئيسية للدراسة تحليلًا شاملًا لعناصر CSTS، وفحصًا منهجيًا لتفاعلات الوظائف، ودعمًا لكل من التقييمات الاستعادية والاستشرافية لتباين الأداء. يؤكد الإطار على أهمية فهم الاعتماديات والسلوكيات الناشئة، مما يسهل اتخاذ القرارات المعتمدة على المخاطر. ومع ذلك، تعترف الدراسة بالقيود، مثل الاعتماد على حكم الخبراء بسبب ندرة البيانات التجريبية لوظائف البشر والتنظيم. تشير اتجاهات البحث المستقبلية إلى دمج تقنيات التعلم الآلي لأتمتة تحديد الوظائف وتعزيز آليات جمع البيانات، بهدف تقليل الذاتية وتحسين قوة نمذجة تباين البشر والتنظيم في تقييمات المخاطر.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث تعقيدات الأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة (CSTS)، التي تتميز بهياكلها المترابطة، وتدفقات العمل غير المتوقعة، والتفاعلات المعقدة بين العوامل البشرية والتكنولوجية والبيئية. أثبتت طرق تحليل المخاطر التقليدية، المستندة إلى نموذج السلامة-I، عدم كفايتها في معالجة الطبيعة الديناميكية والناشئة لـ CSTS، حيث تعتمد على نماذج خطية وعلاقات مسببة محددة مسبقًا. استجابةً لذلك، ظهر نموذج السلامة-II، الذي يحول التركيز من مجرد منع الفشل إلى ضمان أن تعمل أكبر عدد ممكن من العمليات بنجاح. يعترف هذا النهج الاستباقي بقدرة المشغلين البشريين على التكيف ويؤكد على أهمية مراقبة تباين الأداء للحفاظ على سلامة النظام.
على الرغم من الاهتمام المتزايد بنموذج السلامة-II عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك العمليات البحرية وأنظمة الطاقة، لا تزال التطبيقات الحالية مجزأة وغالبًا ما تفتقر إلى آلية رسمية لتمثيل تباين الأداء وعدم اليقين. اقترحت التطورات الأخيرة طرقًا شبه كمية وكمية، خاصة باستخدام طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) جنبًا إلى جنب مع الشبكات البايزية (BN) ومحاكاة مونت كارلو لالتقاط هذه التعقيدات بشكل أفضل. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوات في نمذجة التفاعل بين الوظائف وتباينها بشكل فعال. تقترح هذه الورقة إطارًا متكاملًا لتحليل المخاطر النظامية في CSTS، يجمع بين FRAM وBN مع أدوات تحليلية متقدمة لتوفير رؤى شاملة حول تباينات الأداء، والتفاعلات بين الوظائف، ودعم اتخاذ القرارات المعتمدة على المخاطر. يهدف الإطار إلى تعزيز تطبيق مفهوم السلامة-II، مقدمًا نهجًا منظمًا لكل من تحليل المخاطر الاستعادي والاستشرافي.
طرق
تدمج المنهجية المقترحة لتحليل المخاطر النظامية طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) والشبكات البايزية (BN) لمعالجة تعقيدات الأنظمة الاجتماعية التقنية الحرجة (CSTS) من خلال التركيز على الوظائف التكنولوجية والبشرية والتنظيمية. تتكشف المنهجية في أربع مراحل متميزة.
في المرحلة 1، يتم استخدام تحليل المهام الهرمي (HTA) جنبًا إلى جنب مع FRAM لتحديد الوظائف، وتباينها، والارتباطات بينها، مما يؤدي إلى تطوير نموذج FRAM شامل. تتضمن المرحلة 2 تصنيف كل وظيفة على أنها تكنولوجية أو بشرية أو تنظيمية، مع استخدام BN لنمذجة التباين الداخلي لهذه الوظائف، مما يلتقط العلاقات النوعية والكمية بين العوامل المساهمة. تدمج المرحلة 3 نموذج FRAM مع BN، مع دمج الاحتمالات السابقة وجداول الاحتمالات الشرطية لتعزيز التحقق من صحة النموذج. أخيرًا، تركز المرحلة 4 على تفسير النموذج من خلال تحديد الرنينات—السلبية والمخففة—مراقبة التفاعلات بين الوظائف الحرجة، واكتشاف الأنماط الرنانة، واستنتاج رؤى قابلة للتنفيذ. يهدف هذا النهج المنهجي إلى تحسين فهم وإدارة المخاطر النظامية داخل CSTS.
النتائج
تؤكد قسم النتائج في ورقة البحث على الدور الحاسم للموانئ البحرية كنظم اجتماعية تقنية معقدة (CSTS) مترابطة للغاية ومعرضة لمخاطر متنوعة. إن التشغيل الفعال للموانئ البحرية ضروري للسلامة الوطنية، والاستقرار الاقتصادي، والصحة العامة، مما يبرز ضرورة تطوير محللي المخاطر لأساليب قوية للتخفيف من الاضطرابات المحتملة. توضح هذه القسم تطبيق المنهجية المقترحة على ميناء بحري نموذجي، مما يظهر عمليتها وتأثيرها المحتمل على الأداء التشغيلي.
تكشف نتائج رسم الخرائط من طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) إلى الشبكات البايزية (BN) عن الاعتماديات بين الوظائف المختلفة داخل نموذج الميناء. على وجه التحديد، يتأثر ناتج الوظيفة 2 بالمدخلات من الوظيفة 1، جنبًا إلى جنب مع عوامل أخرى تمثل كعقد أبوية مستقلة في BN. يتم استخدام تقنية الضجيج الأقصى لحساب قيم جدول الاحتمالات الشرطية (CPT) لهذه العلاقات بين الوظائف. يتشكل تباين أداء الوظيفة 2 من عدة عناصر، بما في ذلك مؤشر ضعف النظام (SVI) والمساهمات من الوظائف الخلفية (BG1 وBG2 وBG4). على سبيل المثال، يتم إبلاغ BG1، الذي يتعلق بعمليات الربط، من خلال البيانات التجريبية، مما يصنف الأداء إلى حالات مثل الحالة ST الناجحة والمستقرة، والحالة LV المضطربة قليلاً، والحالة MV المتأثرة بشكل أكبر، والتي تعكس تباينات تشغيلية كبيرة.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على تعقيد الأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة (CSTS) وضرورة وجود نهج لتحليل المخاطر النظامية يدمج كل من المنهجيات النوعية والكمية. تنتقد الأطر الحالية لعدم قدرتها على التقاط التفاعلات الديناميكية والتباينات داخل CSTS بشكل فعال، مما يبرز قيود الطرق التقليدية التي غالبًا ما تعزل المكونات بدلاً من النظر في الاعتماديات بين العوامل البشرية والتكنولوجية والتنظيمية. يتم تقديم منظور السلامة-II كنهج أكثر شمولية، يركز على كيفية نجاح الأنظمة على الرغم من التباين، مما يوفر أساسًا لتحسين أداء السلامة.
من بين التقنيات المختلفة لتحليل المخاطر النظامية، تُلاحظ طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) لمزاياها في معالجة الطبيعة الشاملة لـ CSTS دون الاعتماد على تحليل السبب والنتيجة. تؤكد مبادئ FRAM على تكافؤ النجاح والفشل، والحاجة إلى التعديلات المستمرة، وأهمية التفاعلات الوظيفية. ومع ذلك، فإن الطبيعة النوعية لـ FRAM تطرح تحديات في قياس تباين الأداء. لمعالجة ذلك، تناقش الورقة التقدم في دمج FRAM مع الطرق الكمية، مثل الشبكات البايزية (BN) وعملية التحليل الهرمي (AHP)، لتعزيز تحليل تباين الأداء والاعتماديات. يهدف هذا الدمج إلى إنشاء إطار أكثر قوة لتحليل المخاطر النظامية يمكن أن يوفر معلومات أفضل للتدخلات المتعلقة بالسلامة ويحسن من مرونة النظام بشكل عام.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112200
Publication Date: 2026-01-07
Author(s): Massoud Mohsendokht et al.
Primary Topic: Maritime Navigation and Safety
Overview
The research presents a novel systemic risk assessment framework tailored for complex socio-technical systems (CSTS), particularly exemplified through seaport operations. Traditional risk models often inadequately capture the dynamic interdependencies among human, technological, and organizational elements. This study introduces an integrated approach that combines the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) with Bayesian Networks (BN) to enhance qualitative insights with quantitative assessments of performance variability. By incorporating techniques such as Monte Carlo Simulation, the framework allows for a comprehensive analysis of uncertainty and systemic variability, ultimately improving the quantification of systemic risk and decision-making in complex environments.
Key contributions of the study include a holistic analysis of CSTS elements, systematic examination of function interactions, and support for both retrospective and prospective evaluations of performance variability. The framework emphasizes the importance of understanding interdependencies and emergent behaviors, thereby facilitating risk-based decision-making. However, the study acknowledges limitations, such as reliance on expert judgment due to the scarcity of empirical data for human and organizational functions. Future research directions suggest the integration of machine-learning techniques to automate function identification and enhance data collection mechanisms, aiming to reduce subjectivity and improve the robustness of modeling human and organizational variability in risk assessments.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the complexities of Complex Socio-Technical Systems (CSTS), characterized by their interconnected structures, unpredictable workflows, and intricate interactions among human, technological, and environmental factors. Traditional risk analysis methods, rooted in the Safety-I paradigm, have proven inadequate for addressing the dynamic and emergent nature of CSTS, as they rely on linear models and predefined cause-and-effect relationships. In response, the Safety-II paradigm has emerged, shifting the focus from merely preventing failures to ensuring that as many processes as possible function successfully. This proactive approach recognizes the adaptability of human operators and emphasizes the importance of monitoring performance variability to maintain system safety.
Despite the growing interest in Safety-II across various fields, including maritime operations and energy systems, existing applications remain fragmented and often lack a formal mechanism to represent performance variability and uncertainty. Recent advancements have proposed semi-quantitative and quantitative methods, particularly utilizing the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) alongside Bayesian Networks (BN) and Monte Carlo simulations to better capture these complexities. However, gaps persist in effectively modeling the interplay between functions and their variabilities. This paper proposes an integrated framework for systemic risk analysis in CSTS, which combines FRAM and BN with advanced analytical tools to provide comprehensive insights into performance variabilities, interactions among functions, and support for risk-based decision-making. The framework aims to enhance the operationalization of the Safety-II concept, offering a structured approach to both retrospective and prospective risk analysis.
Methods
The proposed methodology for systemic risk analysis integrates Functional Resonance Analysis Method (FRAM) and Bayesian Networks (BN) to address the complexities of Critical Socio-Technical Systems (CSTS) by focusing on technological, human, and organizational functions. The methodology unfolds in four distinct phases.
In Phase 1, Hierarchical Task Analysis (HTA) is employed alongside FRAM to identify functions, their variabilities, and the couplings between them, culminating in the development of a comprehensive FRAM model. Phase 2 involves categorizing each function as technological, human, or organizational, with BN used to model the internal variability of these functions, capturing both qualitative and quantitative interrelationships among contributing factors. Phase 3 integrates the FRAM model with the BN, incorporating prior probabilities and conditional probability tables to enhance model validation. Finally, Phase 4 focuses on interpreting the model by identifying resonances—both negative and damping—monitoring interactions among critical functions, detecting resonant patterns, and deriving actionable insights. This systematic approach aims to improve the understanding and management of systemic risks within CSTS.
Results
The results section of the research paper emphasizes the critical role of seaports as complex socio-technical systems (CSTS) that are highly interconnected and vulnerable to various risks. The efficient operation of seaports is essential for national safety, economic stability, and public health, highlighting the necessity for risk analysts to develop robust methodologies to mitigate potential disruptions. The section illustrates the application of the proposed methodology to a typical seaport, demonstrating its practicality and potential impact on operational performance.
The mapping results from the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) to Bayesian Networks (BN) reveal the interdependencies among various functions within the seaport model. Specifically, the output of Function 2 is influenced by the input from Function 1, along with other factors represented as independent parent nodes in the BN. The noisy-max technique is employed to compute the Conditional Probability Table (CPT) values for these inter-functional relationships. The performance variability of Function 2 is shaped by several elements, including its System Vulnerability Index (SVI) and contributions from background functions (BG1, BG2, and BG4). For instance, BG1, which pertains to mooring operations, is informed by empirical data, categorizing performance into states such as the successful and stable ST state, the slightly disrupted LV state, and the more significantly impacted MV state, which reflects substantial operational variabilities.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the complexity of Complex Socio-Technical Systems (CSTS) and the necessity for a systemic risk analysis approach that integrates both qualitative and quantitative methodologies. It critiques existing frameworks for their inability to effectively capture the dynamic interactions and variabilities within CSTS, highlighting the limitations of traditional methods that often isolate components rather than considering the interdependencies of human, technological, and organizational factors. The Safety-II perspective is introduced as a more holistic approach, focusing on how systems can succeed despite variability, thus providing a foundation for improved safety performance.
Among the various techniques for systemic risk analysis, the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) is noted for its advantages in addressing the holistic nature of CSTS without relying on cause-effect analysis. FRAM’s principles underscore the equivalence of success and failure, the need for ongoing adjustments, and the significance of functional interactions. However, the qualitative nature of FRAM poses challenges for quantifying performance variability. To address this, the paper discusses advancements in integrating FRAM with quantitative methods, such as Bayesian Networks (BN) and the Analytical Hierarchy Process (AHP), to enhance the analysis of performance variability and interdependencies. This integration aims to create a more robust framework for systemic risk analysis that can better inform safety interventions and improve overall system resilience.