DOI: https://doi.org/10.1016/j.dibe.2025.100699
تاريخ النشر: 2025-06-24
المؤلف: Hua Zhong وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل المخاطر والسلامة
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتقييم المخاطر المرتبطة بعمليات الرافعات البرجية، من خلال دمج طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) والشبكات البايزية (BN). بينما ركزت الدراسات السابقة بشكل كبير على تحديد المخاطر وتقييمها، تؤكد هذه الدراسة على التفاعلات المعقدة والديناميات لهذه المخاطر. يحدد نموذج FRAM الوظائف الأساسية وترابطاتها، والتي يتم تحليلها بعد ذلك باستخدام محاكاة مونت كارلو. ثم يتم تمثيل النتائج كنقاط في شبكة بايزية، مما يسمح بالاستدلال البايزي لتقييم مستوى المخاطر الإجمالي. أظهرت التحقق من صحة الإطار من خلال مشروع بناء في العالم الحقيقي أن عمليات الرافعات البرجية آمنة بشكل عام، مع تحديد مناطق المخاطر الحرجة مثل “مكونات الرافعة البرجية”، “قبول تركيب الرافعة البرجية”، و”الحبال والأشياء المرفوعة”.
يعتمد إطار FRAM-BN المقترح نهجًا نظاميًا لتقييم المخاطر ديناميكيًا في عمليات الرافعات البرجية. يحدد المخاطر المتعلقة بالسلامة من خلال نموذج FRAM ويستخدم طريقة شبه كمية لتسليط الضوء على الوظائف الحرجة وترابطاتها. تم تطوير نموذج BN ذو طبقتين، يتضمن سبع نقاط رئيسية تؤثر بشكل كبير على السلامة، إلى جانب المعلمات المتعلقة بالوظائف الحرجة. كشفت تطبيقات الاستدلال البايزي عن تحديات في الحفاظ على ظروف منخفضة المخاطر في الموقع وأكدت على ضرورة المراقبة المستمرة. بينما يدمج الإطار بشكل فعال البيانات الثابتة والديناميكية لتقديم تقييم شامل للمخاطر، إلا أن له قيودًا، بما في ذلك الاعتماد على حكم الخبراء وعدم الاعتبار الكافي لمراحل التركيب والتفكيك. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على تحسين طرق جمع البيانات وتنقيح الإطار ليشمل عملية البناء بأكملها.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على الانتشار المتزايد للرافعات البرجية في مشاريع البناء والمخاطر المرتبطة بالسلامة، مشيرة إلى أن هذه الرافعات تعد من أكثر المعدات خطورة في المواقع. تشير إحصائيات إدارة السلامة والصحة المهنية الأمريكية (OSHA) إلى أكثر من 90 حادثة قاتلة تتعلق بالرافعات البرجية من 2017 إلى 2024، بينما أفادت وزارة الإسكان والتنمية الحضرية والريفية في الصين أن حوادث الإصابات الناتجة عن الرفع شكلت أكثر من 24% من الحوادث الكبرى المتعلقة بالسلامة في البناء من 2016 إلى 2020. يؤكد المؤلفون على أهمية فهم التفاعلات الديناميكية بين المخاطر المختلفة، والتي تم تجاهلها إلى حد كبير في الدراسات السابقة، مما يحد من فعالية استراتيجيات إدارة السلامة.
لمعالجة هذه الفجوات، تقترح الدراسة إطار تحليل مخاطر جديد يدمج طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) مع الشبكات البايزية (BN). يهدف هذا النهج إلى تقييم المخاطر المرتبطة بعمليات الرافعات البرجية بشكل منهجي من خلال تطوير نموذج FRAM أولاً لتمثيل النظام التشغيلي وتحديد الوظائف الرئيسية وعلاقات الربط من خلال محاكاة مونت كارلو. ثم يتم تحويل المخاطر إلى نقاط في الشبكة البايزية، مما يسمح بإدماج كل من البيانات الثابتة والديناميكية في عملية تقييم المخاطر. تكمن مساهمات الدراسة في تعزيز استدلال المخاطر من خلال دمج حكم الخبراء وبيانات الحالة، مع تقديم تقييم شامل للمخاطر لتحسين إدارة سلامة البناء. تم هيكلة الورقة لمراجعة الأدبيات الحالية، وتقديم الإطار المقترح، وتفصيل تطبيقه في سياق العالم الحقيقي، ومناقشة الآثار الأوسع، وتلخيص النتائج.
الطرق
يتكون إطار FRAM-BN المقترح من ثلاث خطوات أساسية تهدف إلى تعزيز السلامة في عمليات الرافعات البرجية. في الخطوة 1، يتم تطوير نموذج FRAM من خلال تحليل العمليات التشغيلية للرافعات البرجية لتحديد الوظائف الرئيسية داخل النظام. يعمل هذا النموذج كأساس لفهم التفاعلات بين هذه الوظائف ومساهماتها في مخاطر السلامة. تتضمن الخطوة 2 تقييمات الخبراء لتحديد التغيرات الوظيفية الحرجة وعمليات الربط الخاصة بها. يتم قياس هذه التغيرات، وتستخدم محاكاة مونت كارلو لتحليل شبه كمي، مما يمكّن من حساب درجات التغير الوظيفي وتحديد الروابط المهمة التي تؤثر على مخاطر السلامة.
في الخطوة 3، يتم دمج المخاطر المحددة من الروابط الرئيسية في شبكة بايزية (BN)، حيث يتم التعامل معها كنقاط رئيسية، مع تمثيل مستوى المخاطر الإجمالي كنقطة فرعية. يتم تحسين معلمات الشبكة البايزية من خلال تدريب البيانات، مما يسهل الاستدلال الأمامي وتحليل الحساسية. يسمح هذا النهج الشامل بتقييم متعمق للمخاطر المرتبطة بعمليات الرافعات البرجية، مما يسهم في تحسين إدارة السلامة في هذا المجال.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على الدور الحاسم لتحديد المخاطر وتقييمها في عمليات الرافعات البرجية، مع تسليط الضوء على منهجيات مختلفة ونتائج من دراسات سابقة. يعد تحديد المخاطر أساسياً لإدارة السلامة الفعالة، حيث حددت العديد من الدراسات العوامل الرئيسية التي تسهم في حوادث الرافعات، مثل كفاءة المشغل، وإدارة سلامة الموقع، ونقص الصيانة. اعتمدت الأساليب الحديثة طرقًا منهجية، بما في ذلك طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM)، التي نمذجة الأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة وتحديد المخاطر الكامنة من خلال فحص تفاعلات النظام. أثبت تطبيق FRAM فعاليته في تحسين إدارة السلامة من خلال الكشف عن كيفية تأثير التقلبات الطبيعية في وظائف النظام على الحوادث.
فيما يتعلق بتقييم المخاطر، تناقش الورقة كل من الطرق النوعية والكمية، مشيرة إلى التحديات في تحليل الترابطات وتطور المخاطر الديناميكي داخل الأنظمة المعقدة. توضح التقييمات النوعية آليات المخاطر، بينما توفر الطرق الكمية، مثل الشبكات البايزية (BN)، إطارًا احتماليًا لفهم الترابطات بين المخاطر. يتم التأكيد على دمج الأساليب النوعية والكمية كوسيلة لتحقيق فهم شامل لديناميات المخاطر. تقترح الدراسة إطارًا جديدًا يجمع بين FRAM وBN لتعزيز تقييم المخاطر في عمليات الرافعات البرجية، مع معالجة الفجوات في الأبحاث الحالية بشأن تحليل المخاطر عبر مراحل التشغيل المختلفة. تم التحقق من صحة هذا الإطار من خلال دراسة حالة، مما يوضح قابليته للتطبيق وفعاليته في السيناريوهات الواقعية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.dibe.2025.100699
Publication Date: 2025-06-24
Author(s): Hua Zhong et al.
Primary Topic: Risk and Safety Analysis
Overview
The research paper presents a novel framework for assessing risks associated with tower crane operations, integrating the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) and Bayesian Networks (BN). While previous studies have largely concentrated on risk identification and evaluation, this study emphasizes the intricate interactions and dynamics of these risks. The FRAM model identifies essential functions and their interdependencies, which are subsequently analyzed using Monte Carlo simulations. The findings are then represented as nodes in a Bayesian Network, allowing for Bayesian inference to evaluate the overall risk level. Validation through a real-world construction project indicated that tower crane operations are generally safe, with critical risk areas identified as “Tower Crane Components,” “Tower Crane Installation Acceptance,” and “Slings and Hoisting Objects.”
The proposed FRAM-BN framework adopts a systemic approach to dynamically assess risks in tower crane operations. It identifies safety risks through the FRAM model and employs a semi-quantitative method to highlight critical functions and their interconnections. A two-layer BN model was developed, incorporating seven key nodes that significantly impact safety, alongside parameters related to critical functions. The application of Bayesian inference revealed challenges in maintaining low-risk conditions on-site and underscored the necessity of continuous monitoring. While the framework effectively integrates static and dynamic data to provide a comprehensive risk assessment, it has limitations, including reliance on expert judgment and insufficient consideration of the installation and dismantling phases. Future research is encouraged to enhance data acquisition methods and refine the framework to encompass the entire construction process.
Introduction
The introduction of the paper highlights the increasing prevalence of tower cranes in construction projects and the associated safety risks, noting that these cranes are among the most hazardous equipment on sites. Statistics from the U.S. Occupational Safety and Health Administration (OSHA) indicate over 90 fatal accidents involving tower cranes from 2017 to 2024, while the Ministry of Housing and Urban-Rural Development of China reported that hoisting-injury accidents constituted more than 24% of major safety incidents in construction from 2016 to 2020. The authors emphasize the importance of understanding the dynamic interactions among various risks, which have been largely overlooked in previous studies, thereby limiting the effectiveness of safety management strategies.
To address these gaps, the study proposes a novel risk analysis framework that integrates the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) with Bayesian Networks (BN). This approach aims to systematically evaluate risks associated with tower crane operations by first developing a FRAM model to represent the operational system and identifying key functions and coupling relationships through Monte Carlo simulations. The risks are then transformed into BN nodes, allowing for the incorporation of both static and dynamic data in the risk evaluation process. The study’s contributions lie in enhancing risk inference by integrating expert judgment and case data while providing a comprehensive evaluation of risks to improve construction safety management. The paper is structured to review existing literature, introduce the proposed framework, detail its application in a real-world context, discuss broader implications, and summarize the findings.
Methods
The proposed FRAM-BN framework consists of three essential steps aimed at enhancing safety in tower crane operations. In Step 1, the FRAM model is developed by analyzing the operational processes of tower cranes to identify key functions within the system. This model serves as a basis for understanding the interactions among these functions and their contributions to safety risks. Step 2 involves expert assessments to pinpoint critical functional variabilities and their coupling processes. These variabilities are quantified, and Monte Carlo simulations are employed for a semiquantitative analysis, enabling the calculation of degrees of functional variability and the identification of significant coupling links that influence safety risks.
In Step 3, the identified risks from key couplings are incorporated into a Bayesian Network (BN), where they are treated as parent nodes, with the overall risk level represented as the child node. The parameters of the BN are refined through data training, facilitating forward reasoning and sensitivity analysis. This comprehensive approach allows for an in-depth evaluation of risks associated with tower crane operations, ultimately contributing to improved safety management in this domain.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of risk identification and evaluation in tower crane operations, highlighting various methodologies and findings from previous studies. Risk identification is foundational for effective safety management, with numerous studies identifying key factors contributing to crane-related accidents, such as operator proficiency, site safety management, and maintenance deficiencies. Recent approaches have adopted systematic methods, including the Functional Resonance Analysis Method (FRAM), which models complex sociotechnical systems and identifies latent risks through the examination of system interactions. The application of FRAM has proven effective in improving safety management by revealing how normal fluctuations in system functions can lead to accidents.
In terms of risk evaluation, the paper discusses both qualitative and quantitative methods, noting the challenges in analyzing interdependencies and dynamic risk evolution within complex systems. Qualitative evaluations elucidate risk mechanisms, while quantitative methods, such as Bayesian Networks (BN), provide a probabilistic framework for understanding risk interdependencies. The integration of qualitative and quantitative approaches is emphasized as a means to achieve a comprehensive understanding of risk dynamics. The study proposes a novel framework that combines FRAM with BN to enhance risk evaluation in tower crane operations, addressing gaps in existing research regarding the analysis of risks across different operational stages. This framework was validated through a case study, demonstrating its applicability and effectiveness in real-world scenarios.