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铁路车站值班员应急处置能力评价体系构建

2022-02-18宋俊福

铁道运输与经济 2022年1期
关键词:值班员行车准则

宋俊福

(朔黄铁路发展有限责任公司 原平分公司,山西 原平 034100)

车站值班员作为车站行车指挥的核心人员,肩负着列车安全、正点运行的重要使命[1]。由于受到现场设备、天气状况和人员素质等多方面因素的影响,在车站发生突发事件阻碍正常行车时,需要车站值班员快速做出合理应对。由此,规范化、合理化考评车站值班员处置行车应急事件的能力迫在眉睫。目前,对铁路车站值班员岗位的研究主要集中于车站值班员在特殊情况下如何处置突发应急事件。但是,车站值班员处置应急事件能力的量化考核以及作业可靠性的评价,还较为缺乏。因此,在已有的研究基础上,着重结合车站值班员的作业内容和作业过程[2-4]构建指标评价体系,同时采取AHP-模糊综合评价法构建车站值班员应急处置能力评价的数学模型,为后续车站值班员的入职选拔、在岗培训、绩效考核等提供参考。

1 车站值班员应急处置作业分析及评价指标体系

为了将突发应急事件影响程度和范围降至最小,铁路车站值班员在处理行车应急事件时,主要围绕以下方面工作进行应急处置。第一,在突发事件发生时,值班员根据设备或人员提供的报警信息快速反应,识别信息并做出判断。第二,在得到相关突发事件信息之后,值班员立刻向上级部门和值班领导报告,通知相关设备管理单位,并通知受影响列车。第三,及时采取措施,并按照相关单位和人员的要求组织车站工作,及时组织应急情况下的行车工作,直至事件处理完毕为止。突发应急事件处置的全过程,是对车站值班员应急工作组织能力的综合考验。根据车站值班员的作业内容和性质,从车站值班员对处理突发事件期间的安全意识、响应能力、联系能力以及设备操作能力4 个方面入手,构建指标评价体系。车站值班员应急处置能力评价指标体系如图1 所示。

图1 车站值班员应急处置能力评价指标体系Fig.1 Evaluation indexes system for emergency response ability of railway station attendants

1.1 安全意识

安全意识,是车站值班员所建立的安全生产观念,是在运输生产活动中对各类可能造成事故的外在条件的一种信息甄别和预判能力。为尽可能消除隐患、减小事故影响,需要车站值班员具备较高的信息敏感度,并对外部信息进行快速反应和分类,完成信息检索,便于精确处置。因此,车站值班员的安全意识,主要由接收信息敏感度和风险研判精确度2 个指标构成。

1.1.1 接收信息敏感度

每个人对信息的敏感程度判断并不完全相同,对信息的反应和分类,其实就是对信息的敏感性进行量化。车站值班员接收信息都属于被动接受,如司机的报告、设备管理单位的通知或者路外人员的反馈等。车站值班员的信息敏感意识,是车站值班员对信息的敏感度,特别是对有关非正常接发列车信息的敏感度。

式中:LR-receive为车站值班员接收信息的敏感程度;mw-receive为接收信息中未有效利用的条数;mreceive为接收信息的总条数。

1.1.2 风险研判精确度

车站值班员需要具备基本的信息知识,具体指对信息内容的理解以及信息来源的掌握。在接收信息的基础上,车站值班员应该能够系统地描述问题,具有识别潜在信息源的能力,能够利用计算机为基础的信息技术制定成功的信息检索策略。

式中:LR-danger为车站值班员风险研判精确度;mR-danger为风险研判正确的次数;mdanger为风险研判的总次数。

1.2 响应能力

响应能力是车站值班员在突发事件发生后的反应能力。突发应急事件发生后,需要车站值班员准确而又快速地反应,并及时按照相关指示正确进行后续处置。因此,车站值班员的响应能力,包括了突发事件反应时间,命令、指示执行准确率2项指标。

1.2.1 突发事件反应时间

突发事件反应时间,指从突发事件出现时起至车站值班员发现并开始响应时止的一段时间,所谓响应时刻即等同于开始处置的时刻。为了能够给处置应急事件争取时间,并将其影响程度尽可能地降到最低,在这段时间之内,车站值班员需要快速反应。这需要车站值班员密切关注各种技术设备的状态,为后续及时报告和合理安排现场作业采取有效措施,为防止事态严重化和扩大化打下基础。反应时长越短说明值班员的应变能力越强,并且工作期间的注意力越集中,这都能体现车站值班员的工作可靠性。

式中:Tresponse为车站值班员对突发事件的反应时间;td为车站值班员发现并开始响应突发事件的时刻;ts为突发事件发生的时刻。

1.2.2 命令、指示执行准确率

车站值班员在向上级部门和领导、设备管理单位报告突发事件后,在某些处置过程中,上级部门和领导会向车站值班员发布、下达相关行车指示和命令,设备管理单位会向车站提出按特殊办法组织行车作业的要求,车站值班员皆需按照相关指示和命令严格执行作业程序。例如,改用引导方式接车,停止基本闭塞法改用电话闭塞法,双线改为单线运行,封锁区间等。不按命令和指示作业,可能违背应急处置的整体安排,导致作业混乱等情况。为此,以命令和指示执行的准确程度考察车站值班员是否盲目指挥作业。

式中:LR-orders为车站值班员命令、指示执行准确率;mR-orders为车站值班员正确执行命令、指示次数;morders为车站值班员执行命令、指示总次数。

1.3 联系能力

联系能力是指突发应急事件发生后,车站值班员与相关人员、部门之间的信息传递、沟通能力。突发应急事件后,需要车站值班员将事件关键信息精准报告相关人员及部门,应急处置过程中将指挥的指令及时准确传达给作业人员、司机等,以保障信息的畅通和无误。因此,车站值班员的联系能力,由信息通报准确率,作业联系时机准确率和车机联控准确率3 项指标构成。

1.3.1 信息通报准确率

车站值班员在应对突发事件时,需将其类型、影响范围等关键信息正确报告上级部门和值班领导,通知相关设备管理单位等。通报信息内容的准确性和通报对象的精准性,决定了各部门和工种能否对行车应急事件做出快速反应、决策和资源调动,为精准处置提供保障。

式中:LR-information为车站值班员通报突发事件相关信息准确率;mR-information为正确的信息通报次数,其中通报内容有误或单位部门有遗漏都视作为错误的信息通报;minformation为信息通报的总次数。

1.3.2 作业联系时机准确率

车站值班员是铁路车站行车指挥的统一组织者,直接担负着铁路运输行车组织和协调的重要职责。无论是在平时工作中的作业联系,还是在应对突发事件时的作业联系,时机都非常重要。譬如,当调机原路返回作业时,如果未准备好进路就通知调车司机原路返回,容易发生挤道岔事故。当区间发生水害情况不明时,如果未及时通知本务司机停车,容易造成列车脱线事故发生。因而,作业联系时机对车站值班员指挥协调工作非常重要。

式中:LR-time为车站值班员作业联系时机准确率;mR-time为车站值班员联系时机准确的次数;mtime为车站值班员联系的总次数。

1.3.3 车机联控准确率

为了便于司机掌握列车运行情况,尤其是在特殊情况下,车站值班员与司机之间需要按规定进行联络,车站值班员需将行车注意事项、行车安全信息和行车要求等与司机进行互控[5]。不按规范进行车机联控或错误联控,都会影响对突发事件的处置。

式中:LR-control为车站值班员车机联控准确率;mR-control为正确的车机联控次数,车机联控内容不准确或者有遗漏都视作为错误的车机联控;mcontrol为车机联控的总次数。

1.4 操作能力

操作能力衡量了车站值班员的作业技能熟练度以及应急处置熟练度。在应急事件处置过程中,必须把握好“凭证关”“进路关”和“信号关”,需要车站值班员正确下达作业指示,填记行车簿册、凭证,并对影响行车的信息进行正确揭挂。其次,通过标准化处置流程的考核,实现对应急处置熟练度的量化。因此,车站值班员操作能力,由标准化流程熟练程度,行车簿册、凭证填记准确率,命令下达、办理准确率和揭挂标识准确率4 项指标组成。

1.4.1 标准化流程熟练程度

车站值班员参与应急事件处置,需要按照规定流程完成相应的处置。车站值班员要熟练掌握标准化处置流程,需要掌握大量的基础信息。在此过程中,如果对基础信息掌握不全面、处置方法不得当、处置时机不合适甚至不会处置等都会造成扣分,扣分越多则表明业务水平考核成绩越差。车站值班员在处置过程中,操作失误的类型不同,其影响程度通常也不相同。因此,需要对不同类型的错误分类进行扣分。考核采取百分制,扣除分数后的剩余分数,即为本次标准化流程考核成绩。

式中:M为标准化流程考核成绩;n为操作的类型数,一般可以分为A,B,C,D4 类错误,亦可根据实际情况确定;si为第i类错误类型扣分标准,si的值越大说明该类操作越关键;ki为第i类操作的错误次数,不操作按操作错误等同对待。若出现安全红线类违章,可直接令M= 0。

1.4.2 行车簿册、凭证填记准确率

在车站发生应急事件时,车站值班员需要填写行车相关簿册和凭证,例如《行车设备检查登记簿》、绿色许可证和路票等。登销记或者凭证内容中的关键信息(如列车车次、上下行等)的准确性,以及填写格式是否正确,都将影响作业以及列车运行安全[6]。因此,行车簿册、凭证填记准确率可以检验车站值班员是否能够把握好“凭证关”。

式中:LR-voucher为车站值班员填写行车簿册和凭证的准确率;mR-voucher为正确填写的行车簿册和凭证的次数;mvoucher为填写行车簿册和凭证的总次数。

1.4.3 命令下达、办理准确率

车站值班员命令下达包括亲自办理或指派信号员进行作业,例如办理闭塞,布置进路(包括听取进路准备妥当的报告),指派助理值班员接发列车等。其中进路的办理包括进路的建立和取消,同时包含了信号的开闭。在应急情况之下,更需要车站值班员沉着冷静应对,以防止误操作,尤其是涉及办理特殊进路的情况。例如,办理引导接车进路,如果车站值班员对设备性能不熟悉,就很有可能出现操作失误或者不会准备引导进路,甚至不会开放引导信号等情况。此外,办理进路取消等情况较为频繁,车站值班员不知使用何种方法取消,甚至盲目使用总人工解锁取消进路等;以及随意变更客运列车接车进路等,这都会增加作业环节、浪费作业时间[7]。车站值班员出现错误操作次数越少,说明其操作能力越强,以此检验其能否掌握好“进路、信号关”。

式中:LR-route为车站值班员命令下达、办理进路的准确率;mR-route为正确的命令下达、办理次数;mroute为命令下达、办理总次数。

1.4.4 揭挂标识准确率

在处置过程中,涉及到车站或线路封锁、接触网停电等相关处置措施时,车站值班员需要按规定揭挂封锁、停电等标识,设信号员时可指挥信号员进行操作。揭挂标识的准确率,能反映车站值班员对应急处置流程的熟悉程度和作业严谨程度。

式中:LR-signs为车站值班员揭挂标识的准确率;mR-signs为正确的揭挂标识次数;msigns为揭挂标识的总次数。

2 基于AHP-模糊综合评价模型构建

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP),是一种经典的多准则决策方法。AHP 方法首先把复杂问题中的各种因素划分为相互联系的3 个层次(目标层、准则层、指标层),然后根据准则层各准则的两两比较、指标层各指标的两两比较,定量描述准则层、指标层各元素的重要性,最后考虑层次之间的关联关系计算全部指标的相对权重。模糊综合评价(Fuzzy Comprehension Evaluation,FCE)是一种基于模糊数学的综合评价方法。FCE根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,能够较好地解决模糊的、难以量化的问题。由于评价指标之间的重要程度存在差别,为了准确地刻画指标之间的相对重要关系,得到客观的评价结果,首先利用层次分析法(AHP)求得各个评价指标的权重,然后基于模糊综合评价实现对车站值班员应急处置能力的综合评价,使得评价结果更为客观、精准[8]。

2.1 AHP 确定评价指标权重

在使用模糊综合评价法时,需要提前确定各指标的权重。AHP 法结合了定量分析和定性分析,计算方法简单有效,在实际中使用较为广泛。AHP 法确定指标权重的主要步骤如下。

(1)建立判断矩阵。假设某一层有指标n个,两两指标之间采用“1-9 尺度”进行比较。将第i个指标与第j个指标的比较关系记为aij,且有aij=1 /aji,由此构成矩阵A= (aij)n×n。

(2)将判断矩阵A中列向量做归一化处理。

(3)对列向量归一化处理后的矩阵按行求和。

(5)计算最大特征根λmax。

(6)一致性判断。一致性比率CR计算如下。

关于车站值班员的评价指标体系共3 层,第一层为目标层,第二层为准则层,第三层为指标层。第二层关于第一层的权重系数,以及4 个准则内部指标之间的权重系数,都按照上述步骤进行确定。记第二层准则之间的权重系数向量为W(2)= (w1,w2,…,wn)T,4 个准则内部指标之间的权重系数向量分别记为W1(3),W2(3),W3(3),W4(3)。

(7)层次总排序并做一致性判断。综合考虑准则层和指标层的权重的叠加效应,建立全部11 个指标对于目标的权重。

从而计算第三层指标层对目标层的总排序一致性比率CR(3)。

式中:CIi,i= 1,2,…,n为第i个准则及其包含的指标的排序一致性指标。

2.2 模糊综合评价

利用AHP 法确定11 项指标对于目标层的权重之后,应用模糊综合评价法对研究对象进行综合评价计算,步骤如下。

(1)确定n个评价指标B= (B1,B2,…,Bn),由车站值班员应急处置能力评价指标体系给出。

(2)确定评语等级域V= (v1,v2,…,vm),vi为第i个评语等级。

(3)确定评价矩阵R= (rij)n×m,rij为第i个指标对评语等级域中第j个评语的隶属度,即对第i个指标选择vj等级人数占专家总人数的比值,该指标对于评语等级域的评价子集记为Ri,Ri= (ri1,ri2,…,rim),i= 1,2,…,n。根据建立的评价指标体系,确定安全意识准则、响应能力准则、联系能力准则、操作能力准则的评价矩阵分别为D1=(R1;R2)T,D2= (R3;R4)T,D3= (R5;R6;R7)T,D4= (R8;R9;R10;R11)T。4 个准则的评价矩阵依次拼接,可以得到11 个指标的完整评价矩阵D= (D1;D2;D3;D4)T,其中维数为n×m。

(4)通过层次分析法确定指标权重。记第2 层的准则层对于第1 层的目标层的权重向量为W(2),第3 层的指标层对于安全意识准则、响应能力准则、联系能力准则、操作能力准则的权重向量分别为W1(3),W2(3),W3(3),W4(3),合成得到全部指标对于准则层的权重向量。

(5)结合11 个指标的评价矩阵以及每个指标直接对于目标层的权重向量,计算综合评定结果K。

K=WD⒆(6)采用隶属度最大原则确定评价等级成绩。

3 实例分析

3.1 确定指标权重

指标层的11 个指标相对准则层的权重系数构成分块矩阵如下。

按照公式 ⒄,计算第3 层的指标层直接对于第1 层的目标层的权重向量W= (0.087,0.261,0.025,0.076,0.269,0.09,0.038,0.013,0.038,0.013)。

基于公式 ⒅ 计算指标层总排序一致性比率CR= 0,通过一致性验证。

3.2 专家评价

为了说明方法的可用性与合理性,在朔黄铁路公司原平分公司随机选取某位车站值班员作为测试对象。该车站值班员在仿真模拟平台上处置各类突发应急事件,根据其操作轨迹,按照第1 节的方法分别量化评价指标体系中的11 个指标。同时由职教、安全、技术等相关科室共计8 人组成专家组,为该值班员进行综合评价,每位专家独立打分。车站值班员应急处置指标结果及专家评价如表1 所示。专家评价采用5 个评语等级,即:V= (v1,v2,v3,v4,v5) = (优,良,合格,差,很差),每位专家对每项指标从评语等级域中给出唯一的评语等级。

表1 车站值班员应急处置指标结果及专家评价表Tab.1 Results of emergency response index and expert evaluation form of railway station attendants

3.3 模糊综合评价

同样根据最大隶属度原则,该值班员在安全意识方面的综合评价结果为良,优秀的隶属度仅为0.25。同理可以得到响应能力、联系能力和操作能力的评价向量。准则层指标评价结果如表2 所示。

表2 准则层指标评价结果Tab.2 Evaluation results of rule level indexes

由上表可知,4 个准则的综合评价结果都为良。这与11 个指标整体评价的结果完全一致。不论从指标层对目标层进行评价,还是从准则层对目标层的评价,都表明该车站值班员的应急处置能力不算优秀,尤其是安全意识和联系能力2 个方面最为薄弱。以安全意识准则为例进行分析。该准则包含2 个指标,其中接收信息敏感度(A11)评价结果为全优,风险研判精确度(A12)评价结果为6 良2 合格。根据指标层对于目标层的权重计算结果W可知,A12的权重远大于A11,导致安全意识方面评价结果为良。这也佐证了综合评价结果受到了指标评优率和指标权重的共同影响。

综合评价模型也指明了车站值班员能力提升的途径。需要指出的是,各指标相对于目标层的权重,完全是基于对行车指挥的影响而确定,不依赖于单个车站值班员的表现。在指标层11 个指标对于目标层的权重向量中,风险研判精确度与信息通报准确率是权重最大的2个。如果值班员在这2 个方面的表现进行改善和提高,从而获得专家在这2 个方面的评优率,将能够显著提升其综合评价的结果。

对于该值班员,保持其余9 个指标的评价结果不变,探讨风险研判精确度与信息通报准确率2 项指标的评优率(即r21,r51)如何取值,才能使其评优的隶属度至少为0.5。经计算有

从评价结果为优的目标导向,该式给出了风险研判精确度与信息通报准确率2 个维度评优率的目标域。风险研判精确度与信息通报准确率评优率如图2 所示。由表1 可知,该值班员当前的风险研判精确度的评价结果为6 良2 合格,信息通报准确率的评价结果为1 优7 良。根据3.3 节中的评价矩阵表明,该值班员目前在这2 个方面的评优率表现分别为0 和0.125。这对应了图2 中红点的坐标(0,0.125)。该点显然不属于目标域,甚至离目标域较远。如果该值班员的风险研判精确度评优率提高到0.927 2,或者信息通报准确率评优率提高到0.899 6,就能实现评价结果为优秀的目标。

图2 风险研判精确度与信息通报准确率评优率Fig.2 Excellence rates of the precision of risk analysis and the accuracy rate of information communication

4 结束语

从车站值班员的作业内容、作业特点、作业标准和能力要求等方面制定车站值班员应急处置能力的评价指标体系,基于层次分析法和模糊综合评价模型,对车站值班员应急处置的安全意识、响应能力、联系能力以及设备操作能力进行综合评价。对某车站值班员进行实证分析,评价结果表明,该车站值班员在应急处置能力上还有提升空间。基于整个评价过程,定位能力薄弱环节,给出该车站值班员能力提升的途径。车站值班员应急处置能力需要进行多方位、信息化的综合评价,下一步可在评价指标选取、数据收集等方面进一步优化。

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