Modelos de 2ª Geração

Com o intuito de superar as deficiências apontadas nos modelos de 1ª geração, surgiram, na década de 90, técnicas centradas em modelos de comportamento humano (considerando mais explicitamente os fatores cognitivos).

Dentre estas técnicas destacam-se o CREAM (Cognitive Reliability and Error Analysis Method) e a ATHEANA (A Technique for Human Error Analysis). Estas técnicas serão descritas rapidamente a seguir, juntamente com o modelo IDAC (Information, Decision and Action in Crew Context), proposto por Chang e Mosleh (2007).

2.1.2.1. COGNITIVE RELIABILITY AND ERROR ANALYSIS METHOD (CREAM) O CREAM, apresentado por Hollnagel (1998), é um método concebido para relacionar causas e conseqüências. Desta forma, com a aplicação deste método, pretende-se a determinação das causas dados os efeitos ou dos efeitos dadas as causas.

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Este modelo constitui uma tentativa de quantificar mais explicitamente a influência dos diversos fatores sobre o desempenho dos operários através de uma generalização da Árvore de Eventos numa classificação policotômica (Droguett e Menêzes, 2007). Ou seja, esta técnica se baseia no estabelecimento de cadeias de eventos integrando modos de erros, genótipos humanos, equipamentos e fatores organizacionais.

A Tabela 4 apresenta um resumo das vantagens e desvantagens levantadas para este método.

Tabela 4 – Vantagens e desvantagens do CREAM Vantagens (Salmon, Stanton e Walker, 2003)

• Permite a quantificação direta dos HEP;

• É flexível, permitindo ao usuário adaptação ao contexto em que os eventos ocorrem;

• O método utiliza os mesmos princípios para a análise retrospectiva e para a preditiva.

Desvantagens

• Requer grande quantidade de recursos, incluindo tempo para ser completada (Salmon, Stanton e Walker, 2003);

• Requer conhecimento no campo de falhas humanas para perfeita aplicação, podendo ser muito complicada para usuários inexperientes (Salmon, Stanton e Walker, 2003);

• Não ajuda a apontar os potenciais pontos para a redução de erros (Salmon, Stanton e Walker, 2003);

• Não incorpora explicitamente o tratamento de contextos dinâmicos (Salmon, Stanton e Walker, 2003);

• Trabalha com a suposição de independência entre os eventos (Droguett e Menêzes, 2007).

2.1.2.2. A TECHNIQUE FOR HUMAN ERROR ANALYSIS (ATHEANA)

Esta técnica, desenvolvida para U.S. Nuclear Regulatory Commission (NUREG/CR-6350, 1996), foi concebida para a análise posterior de incidentes.

Essencialmente, este é um método para reportar acidentes de forma estruturada e padronizada, de maneira que possa ser facilmente entendida e comunicada. Seu propósito principal é auxiliar a entender mais facilmente o comportamento humano em centrais nucleares. Para isto, procura uma estrutura psicológica robusta para avaliar e identificar os PSF – incluindo fatores organizacionais e de meio ambiente – que tem levado a incidentes. O resultado alcançado pela aplicação desta técnica é a identificação de várias ações humanas e sua associação a situações contextuais que podem levar ao sucesso ou erro na execução da tarefa. Assim, o modelo resultante pode indicar soluções para incrementar a confiabilidade (NUREG/CR-6350, 1996). Não existem, no entanto, aspectos numéricos envolvidos na metodologia utilizada para construir o modelo (como não traz como resultado uma HEP é marcantemente diferente dos métodos de 1ª geração). Desta forma, esta

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técnica não é propícia para certos campos – tais como projetos comparativos e análises de sensibilidade. No entanto, não sendo preditiva, também pode ser útil como ferramenta para se fazer diagnósticos.

Na ATHEANA, os diversos fatores envolvidos em um acidente, e suas possíveis conseqüências, são agrupados levando em consideração: influência organizacional, fatores de desempenho, falhas mecânicas, ações inseguras, evento de erro humano, e resultados inaceitáveis. São sete os passos básicos desta técnica (NUREG-1880, 2007):

• Definir e interpretar o assunto em questão;

• Detalhar o escopo requerido da análise;

• Definição do cenário básico de acidente, considerando o ambiente, ações e processos;

• Definição dos HFE (Human Failure Events – são os possíveis erros nas ações) e/ou UA (Unsafe Actions – é a ação na qual o operador pode errar e, com isto, levar à operação insegura do sistema) que podem afetar a tarefa em questão;

• Categorização mais profunda dos HFE e suas relações com as UA;

• Procura de possíveis desvios do cenário básico de acidente em termos de prováveis divergências no ambiente de operação em virtude do contexto de emergência;

• De posse dos dados do passo anterior, são escolhidas combinações dos EFC (Error-forcing Context) e PSF, de acordo com o que for considerado adequado para a tarefa.

A Tabela 5 apresenta um resumo das vantagens e desvantagens levantadas para esta técnica.

2.1.2.3. MODELO IDAC

Na modelagem do comportamento humano, os idealizadores do modelo IDAC propõem a decomposição das atividades humanas em três tipos genéricos, no que convencionaram chamar processo I-D-A – as atividades podem ser de recebimento e processamento de informação (I), de solução de problemas e tomada de decisão

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(D), ou ainda de execução de ação no processo (A). Sendo proposto que estas atividades podem ser decompostas em atividades ainda mais simples, sendo cada uma classificada de acordo com o processo I-D-A (Chang e Mosleh, 2007).

Tabela 5 – Vantagens e desvantagens da ATHEANA Vantagens

• Entendimento mais rico e global das causas de incidentes do que os métodos de 1ª geração;

• Aumenta a garantia de que os riscos associados aos eventos de erro humano serão identificados;

• Depois de aplicada, permite mais segurança nas estimativas das HEP ao definir os fatores de desempenho e suas combinações;

• Tem como característica a possibilidade de considerar dependência entre os fatores associados à execução de determinada tarefa.

Desvantagens

• Análise preditiva quantitativa se torna mais demorada e dispendiosa;

• Não aprofunda o entendimento das causas e suas dependências com os diversos fatores de influência;

• As conseqüências dos erros humanos se limitam às seqüencias pré-definidas de acidentes;

• É considerada ineficiente para a análise preditiva.

Em 2007, os autores publicaram uma série de cinco artigos oferecendo uma visão geral sobre o modelo IDAC e seus avanços até aquele momento (ver Chang e Mosleh, 2007, 2007b, 2007c, 2007d, e 2007e).

Como apoio para a modelagem, o diagrama de influência IDAC apresenta relações de causa e efeito entre PSF, provendo subsídios para a simulação do comportamento humano e sua interação com as outras partes do sistema, considerando basicamente que o modelo humano recebe informações e entrega ações humanas ao sistema (Mosleh e Chang, 2004).

A Tabela 6 enumera algumas vantagens e desvantagens relacionadas a este modelo.