基于CBRM的轨道交通行车调度岗位风险控制分析

吴弘飞 林秀山高级工程师 樊运晓教授 冯珺妍 刘 扬

(1.中国地质大学(北京) 工程技术学院，北京 100083；2.北京市轨道交通运营管理公司安质部，北京 100068)

0 引言

近年来，我国轨道交通运营规模日趋扩大，客流量持续增长，轨道交通事故一旦发生往往会造成严重的人员伤亡和财产损失。因此，如何提高轨道交通风险管理水平，减少轨道交通事故伤害，已成为轨道交通风险研究的重点。吴敏杰和侯欣然等分别分析轨道交通电扶梯和屏蔽门的风险；邵小东等辨识轨道交通行车岗位的人因风险；盛依琳引入基于风险管理的运营安全评价方法，以帮助城市轨道交通运营单位进行风险辨识和评价；王凯妮等则基于财务风险预警理论来实现轨道交通项目运营阶段的风险识别。可以看出，尽管学者们在轨道交通风险管理方面的研究各有侧重，但都停留在风险辨识和风险评价环节。事故风险管理的内涵在于，通过对研究对象进行系统地辨识与控制以确保所面临风险的可接受性，风险辨识和评价只是风险管理过程中的中间环节，有效的风险控制才是决定风险管理落到实处的关键。

生产实践中，风险控制因其“隐性”特性而成为落实风险管理的难点，Bowtie方法利用Haddon的屏障理论和Reason的瑞士奶酪模型中的“屏障”概念“显性”地展示了事故预防中的“控制”，其发展和应用不仅推进政府监管中风险管理的成效，也促进各行业事故预防理念从基于风险的管理(Risk-based Management， RBM)向基于控制的(风险)管理(Control-based Risk Management， CBRM)转变。2015年，澳大利亚率先在矿业领域开发了一套基于控制的风险管理方法，并通过煤矿行业的实践验证该方法的可行性。随后，基于控制的风险管理在航空、化工等领域得到推广。目前我国行业领域尚未见到基于控制的风险管理研究，基于此，本研究将采用Bowtie方法和CBRM理念，探讨基于控制的风险管理方法在轨道交通行业的可行性和适用性，并以行车调度岗位为研究对象，分析其现有风险控制状况及其有效性，以期提升轨道交通风险管理的有效性。

1 Bowtie方法与CBRM理念

Bowtie方法起源于事故树与事件树的结合，是融入因果逻辑图和屏障思维后形成的一种新型可视化的风险分析方法。Bowtie通过识别诸如危险源、顶事件、威胁、后果和屏障等一系列要素，并根据逻辑关系连接，从而建立Bowtie模型图用作后续屏障分析。

鉴于对屏障认识的不断提升，Bowtie方法用类别(Category)、类型(Type)、致命度(Critical)和有效性(Effectiveness)等多个特征参数刻画屏障的属性，对参数科学合理的赋值有助于综合判定屏障/控制的效果，从而确定风险控制的有效性。值得说明的是，Bowtie方法作为一种分析工具，虽为分析人员提供了分析架构，但未提供屏障参数值的判定依据与标准。近年来，随着CBRM理念的产生和形成，一些行业往往结合各自的分析对象、目标及分析的深入程度来确定屏障的参数值及(或)判定依据，在实践中不断分析、落实风险控制的有效性、可靠性和问责性。例如屏障类型是基于“发现—决策—行动”控制模型的作用对象进行分类，化工过程安全中心(Center for Chemical Process Safety，CCPS)划分为被动硬件(Passive Hardware)、主动硬件(Active Hardware)、主动硬件及人员组合(Active Hardware-human)、主动人员(Active Human)及持续硬件(Continuous Hardware)5类；澳大利亚国际金属与矿业理事会(International Council on Mining and Metals，ICMM)针对矿业领域生产特点将屏障类型划分为基于人员的控制(People-based Control)、基于系统的控制(System-based Control)和基于工程的控制(Engineering-based Control)3类并将控制的可靠性分为6级，建立各类控制有效性级别。

CBRM的内涵在于，行业按照一定流程通过一个或多个屏障表征参数的测量结果，以此来综合反映风险控制的有效性。尽管实践在多个行业有所尝试和应用，但远未形成系统和完整的理论。鉴于此背景条件，本研究将以轨道交通行车调度岗位为研究对象，辨识其日常生产中的不期望事件，应用Bowtie方法和CBRM理念分析岗位风险控制的有效性，主要工作包括：辨识行车调度岗位日常生产中不期望事件及其产生原因和可能导致的后果；针对不期望事件梳理并设置岗位现有屏障；合理选择屏障参数并对其赋值，设计轨道交通行业CBRM分析方法；应用CBRM方法分析行车调度岗位风险控制的有效性。

2 行车调度岗位的Bowtie分析

Bowtie分析是基于企业风险管理进展及资料进行的，由于未能获取研究对象岗位风险辨识与分析的基础数据，因而分析从研究小组的成立开始，分析小组由轨道交通公司安全管理专业人员(安全总监、安全经理和安全管理人员)3人、行车调度岗位经理、一线调度员2名和Bowtie研究人员5人(1名教授及2名博士生和2名硕士生)组成；采用腾讯线上会议、实地访谈与调研的方式开展Bowtie分析，初步分析结果多次反馈给一线岗位及安全管理部门修正形成最终分析结果。

2.1 辨识不期望事件及其产生原因和可能导致的后果

分析小组通过对行业历史事件数据、行车调度有关行业和企业安全管理规定的梳理，采用头脑风暴的方式分析行车调度岗位的风险场景，确定不期望事件为列车“运营异常”。在此基础上，辨识导致不期望事件的所有原因事件(原因)和可能产生的结果事件(后果)，并对其进行梳理和分析，确保事件内涵独立，最终得到原因事件为异物入侵线路、列车自身故障、恶劣的雾霾雨雪天气、铁轨结冰、计轴器故障、道岔故障等共计6项，结果事件为列车晚点和公司声誉受损共计2项。

2.2 屏障设置

企业对日常运营中可能的“运营异常”情况有着较为全面的分析和总结，已形成企业系列安全管理规章制度并对相关人员进行培训，但这些管理文件和培训内容对风险场景并不具有针对性，缺少对风险场景针对性控制措施的辨识和梳理，不利于从岗位角度呈现风险管理的状况及效果。因此，在屏障设置过程中，分析小组依照事件发生过程的因果逻辑顺序，首先通过头脑风暴法罗列每个事件现有控制措施，之后对照安全管理规章制度进行核对并依据风险控制措施的优先顺序进行判定和梳理。在此基础上，再进一步与行车调度员一对一逐一核对与检查，形成初始屏障，经项目组多次反馈给岗位和企业修改后，确定最终屏障，最后完成行车调度岗位“运营异常”Bowtie分析，图1是采用BowtieXP v9.2.3软件绘制的分析结果。

图1 行车调度岗位“运营异常”Bowtie图Fig.1 Bowtie diagram of "abnormal operation" in train dispatching post

3 轨道交通行业CBRM分析方法设计

CBRM分析是基于Bowtie方法对屏障各参数进行分析，以判定风险管理中风险控制的有效性。如前文所述，Bowtie方法仅提供屏障的表征参数，分析人员需结合各自的分析对象及目标，选择合适的屏障参数及判定准则进行分析。在梳理CBRM思想相关文献后，本文选择以屏障的安全功能(Safety Function)、屏障类型和屏障的责任人作为屏障分析的表征参数，并结合其他行业CBRM研究进展及轨道交通行业风险管理现状对3个参数的有效性进行等级划分和赋值，形成适合我国轨道交通行业的CBRM分析方案并应用于行车调度岗位。

3.1 以“屏障的安全功能”参数表征屏障控制的有效性

屏障的安全功能是欧盟行业系统事故风险评估方法(Accident Risk Assessment Methodology for Industries System，ARAMIS)项目在应用Bowtie分析中所设置的参数。ARAMIS项目的目标是通过风险管理质量来计算屏障的有效性，屏障安全功能参数是指屏障实现安全功能的程度，反映屏障自身的有效性，依据屏障在风险情境中的作用将其依次分为消除(Elimination，原文中为Avoid)、预防(Prevention)、控制(Control)和减缓(Mitigation)，这4类屏障实现安全功能的程度呈递减效果。本研究中采用屏障安全功能参数表征屏障控制有效性，并结合轨道交通行业特点对其分别赋值，见表1。

表1 屏障安全功能类别及其赋值Tab.1 Barrier safety function categories and their assignments

3.2 以“屏障类型”参数表征屏障控制的可靠性

屏障类型最初是根据“发现—决策—行动”控制原模型中“发现”的主体和“行动”的主体间的关系进行分类的，该参数反映实施过程中屏障的可靠性。澳大利亚ICMM在矿业CBRM分析中将这一分类简化，根据“行动”的主体(或主体依据)将屏障类型分为基于人员的控制、基于系统的控制和基于工程的控制3类，并将屏障控制实施的可靠程度分为6级，其中1级表示最弱，6级最强。本研究中采用ICMM屏障类型参数表征轨道交通屏障实施的可靠程度，并结合行业特点对该参数赋值，判定依据及赋值，见表2。

表2 屏障类型及其赋值Tab.2 Barrier types and their assignment

3.3 以“屏障的责任人”参数表征屏障控制的问责性

在Bowtie方法中，责任人(Accountable)并不是屏障的表征参数，而是屏障落实的主体，通常由职位(Job Title)确定。近年来，我国在生产安全领域强化安全责任的落实，但对责任落实的有效性缺少判定依据。本研究中采用表征屏障控制的问责性(Accountability)。在轨道交通行车调度运营实践中，屏障的落实通常由3类人员完成，按人员的归属属性分为岗位人员、岗位人员以外的企业人员(简称岗外人员)和企业人员之外承包商人员，根据屏障落实责任人与岗位的关联程度对屏障控制问责性赋值，对3类人员问责性的赋值结果分别为高、中和低。

4 行车调度岗位CBRM分析及建议措施

基于控制的风险管理是根据屏障的表征参数从不同的维度表征控制的有效性，尽管“屏障”和“控制”并不陌生，但实践中对“控制”的理解很多时候仅存在“控制措施”的建议层面，鲜有研究明确地采用“发现—决策—行动”这一机理来表达控制的功能。因此，在行车调度CBRM分析中，项目小组以“发现—决策—行动”结构按“(发现)何种信息—(决策)判断—(执行)行为”方式修正图1中各屏障命名，然后分别依据屏障安全功能、屏障类型及屏障责任人3个维度对每一个屏障有序进行分析及赋值，如图2。

图2 表征屏障有效性、可靠性和问责性的Bowtie图Fig.2 Bowtie diagram indicating barriers' effectiveness，reliability and accountability

图2直观呈现所有行车调度岗位在行车运营中针对“运营异常”已经存在的屏障(以“1 已存在屏障”标识)，每块屏障的有效性、可靠性和问责性的级别、代码和名称通过屏障名称下三层信息表示。另一方面，图2也从整体上呈现屏障的作用和效果，分析小组基于岗位现有屏障整体效果提出改进建议。

屏障的安全功能参数是指屏障功能实现后，该类别屏障能保障安全的程度，图2“运营异常”左部分(事故树)的原因事件中，主要是“预防”和“控制”2类屏障，安全功能为“较高级”和“中级”；右部分(事件树)2个结果事件均是“控制”屏障，安全功能为“中级”。可以看出整个岗位安全保障的程度普遍不高，有必要提升，据此，分析小组在岗位现有控制措施的基础上，增加2项“拟增加屏障”，分别为“恶劣雾、霾、雨雪天气”第一个屏障和“铁轨结冰”第一个屏障。另外，屏障类型参数表征实施控制的可靠程度，图2中大部分屏障类型属于“基于系统的控制”，说明岗位现已形成较为完善的管理制度，只要行车调度过程中能严格按现有的规章制度或程序作业，就能够保障屏障的可靠性。结合屏障责任人参数，今后需要加强的方面在于提升对“异物入侵线路”的预防和控制，加强对承包商员工的培训，提升他们的安全知识、技能与经验，形成良好的习惯与工作程序。

行车调度岗位CBRM分析不仅直观展示每一个屏障的参数属性，还可从全局判定屏障的整体效果与作用，可为后续有效性、可靠性和问责性改进提供具体的、针对性的建议。研究表明基于风险控制的管理方法在行车调度岗位具有可行性和适用性，可进一步在其他岗位和行业应用。

5 结论

(1)利用Bowtie方法识别轨道交通行车调度岗位的风险情境，构建“运营异常”Bowtie图，系统梳理并直观展示岗位现有的风险控制现状。

(2)选择屏障的安全功能、类型和落实屏障责任人3个参数作为表征轨道交通行业CBRM分析的维度，结合其他行业做法和轨道交通行业特点，对各参数进行分类及赋值，设计轨道交通行业CBRM分析方法，该方法可测量屏障的有效性、可靠性和问责性。

(3)将轨道交通行业CBRM分析方法应用于行车调度岗位，不仅可以识别已有各屏障的参数属性，而且可通过Bowtie图从整体上判定风险控制的作用，并进一步从控制的有效性、可靠性和问责性为岗位风险管理提供针对性改进建议，提升风险管理的效果。研究结果表明轨道交通CBRM分析方法在行车调度岗位合理可行，今后可在其他岗位进一步尝试。

本研究由北京轨道交通燕房线、大兴机场线运营安全与应急提升项目(地铁多线共用运营安全字2019-B122)支持。