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Human factors in non-destructive testing (NDT): risks and challenges of mechanised NDT
Bertovic, Marija
Die zerstörungsfreie Prüfung (ZfP) wird als eines der wichtigsten Qualitätssicherungsmaßnahmen für technische Systeme und deren sichere Anwendung betrachtet. Wenn die ZfP kritische Defekte in sicherheitsrelevanten Anlagen, wie z.B. in der Kerntechnik, nicht entdeckt, kann dies zu katastrophalen Folgen für die Umwelt und den Menschen führen. Deshalb muss gewährleistet sein, dass die Verfahren der ZfP zuverlässig sind, d.h. dass sie alle kritischen Defekte entdecken können.
Die Zuverlässigkeit der ZfP wird von menschlichen Faktoren beeinflusst, die jedoch bisher in diesem Feld selten betrachtet wurden. Durch den verstärkten Einsatz von Automatisierung beispielsweise bei der mechanisierten Prüfung (automatisierungsunterstütze Prüfung und die zugehörige Datenbewertung) wurde die Erreichung eines höheren Zuverlässigkeitsniveaus erwartet. Menschliche Faktoren sind trotz der Automatisierung immer noch bedeutsam für den gesamten Prüfprozess. Die Risiken der stärkeren Automatisierung der Prüfungen sind nicht vollständig bekannt.
Das generelle Anliegen dieser Arbeit ist die erstmalige Feststellung der Risiken der mechanisierten ZfP und das Aufzeigen von Möglichkeiten, diese zu verringern. Die konkreten Ziele dieser Arbeit sind dementsprechend (1) die potenziellen Risiken bei der mechanisierten Prüfung aufzuzeigen und zu analysieren, (2) präventive Maßnahmen für diese Risiken abzuleiten, (3) diese präventiven Maßnahmen kritisch hinsichtlich neuer Risiken zu beleuchten sowie (4) Umsetzungsvorschläge aufzuzeigen.
Für die ersten zwei Ziele wurde eine Risikoabschätzung mit der Fehlzustandsart- und auswirkungsanalyse (FMEA) durchgeführt (Studie 1). Diese Analyse ergab Fehlermöglichkeiten während der Datenaufnahme und –bewertung bei der mechanisierten ZfP, die dem Menschen, der Technik und der Organisation zugeordnet werden können. Weil die vorhandenen präventiven Maßnahmen unzureichend für die Vermeidung der identifizierten Fehler waren, wurden neue präventive Maßnahmen vorgeschlagen. Die Schlussfolgerung der Studie zeigt, dass vor der Umsetzung präventiver Maßnahmen eine sorgfältige Betrachtung hinsichtlich neuer potenzieller Risiken erfolgen muss. Dies war der Ausgangspunkt für die weiteren empirischen Untersuchungen.
Für die letzten beiden Ziele wurden zwei präventive Maßnahmen untersucht: die menschliche Redundanz und die Anwendung automatisierter Assistenzsysteme bei der ZfP-Datenbewertung. Im Fokus lagen potenzielle Schwachstellen, die aus sozialer Interaktion der redundanten Individuen und aus dem Vertrauen in die hohe Zuverlässigkeit der automatisierten Assistenzsysteme entstehen können.
In der zweiten Studie wurde die potenzielle Reduzierung der Anstrengung in sequentiellen redundanten Teams untersucht, indem die gemeinsame Aufgabenbearbeitung in Teams der individuellen Aufgabenbearbeitung gegenüber gestellt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass der erste redundante Prüfer, dem mitgeteilt wurde, dass ein anderer Prüfer die Prüfaufgabe nach ihm durchführen wird, die gleiche Anstrengung investierte wie der individuelle Bearbeiter. Der zweite redundante Prüfer (redundant checker) wurde durch die Information, dass sein Vorprüfer die höherwertige Erfahrung besitzt, nicht hypothesenkonform beeinflusst - anstelle der erwarteten Rücknahme der Anstrengung - zeigte er eine bessere Leistung bei der Durchführung der Aufgabe. Beide Ergebnisse stehen in Widerspruch zu den Hypothesen und können durch social loafing und social compensation Effekte sowie durch methodische Aspekte erklärt werden.
In der dritten Studie wurde die unangemessene Nutzung eines automatisierten Assistenzsystems untersucht operationalisiert als (a) die Übereinstimmung mit Fehlern des Systems verbunden mit der Überprüfungshäufigkeit seiner Ergebnisse und (b) die Leistung bei der Aufgabe. Die Ergebnisse zeigten, dass die Information über die hohe Zuverlässigkeit des Systems die Wahrnehmung der Systemleistung nicht beeinflusste und folglich keine Unterschiede in der tatsächlichen Nutzung des Systems zu finden waren. Die Probanden nutzten jedoch das System nicht angemessen: sie stimmten den Fehlern des Systems zu (automation misuse) und sie lehnten korrekte Informationen des Systems ab (automation disuse). So reduzierten sie die Gesamtzuverlässigkeit des Systems, zumeist bei der Fehlergrößenbestimmung. Während misuse mit einer niedrigen Risikobereitschaft und eingeschränkten Überprüfungsverhalten auf Grund des automation bias erklärt werden kann, wird disuse dem möglichen Missverstehen der Aufgabe zugeordnet.
Die Ergebnisse dieser Studien haben das Bewusstsein dafür erhöht, dass Methoden zur Erhöhung der Zuverlässigkeit und Sicherheit sowie Automatisierung und menschliche Redundanz versagen können, wenn die potenziellen Risiken ihrer Umsetzung aufgrund der Interaktion zwischen Mensch und Technik nicht bedacht werden. Um diese Risiken bei der Anwendung präventiver Maßnahmen zu minimieren, wurden Vorschläge für die ZfP-Praxis erarbeitet.
Non-destructive testing (NDT) is regarded as one of the key elements in ensuring quality of engineering systems and their safe use. A failure of NDT to detect critical defects in safety-relevant components, such as those in the nuclear industry, may lead to catastrophic consequences for the environment and the people. Therefore, ensuring that NDT methods are capable of detecting all critical defects, i.e. that they are reliable, is of utmost importance.
Reliability of NDT is affected by human factors, which have thus far received the least amount of attention in the reliability assessments. With increased use of automation, in terms of mechanised testing (automation-assisted inspection and the corresponding evaluation of data), higher reliability standards are believed to have been achieved. However, human inspectors, and thus human factors, still play an important role throughout this process, and the risks involved in this application are unknown.
The overall aim of the work presented in this dissertation was to explore for the first time the risks associated with mechanised NDT and find ways of mitigating their effects on the inspection performance. Hence, the objectives were to (1) identify and analyse potential risks in mechanised NDT, (2) devise measures against them, (3) critically address the preventive measures with respect to new potential risks, and (4) suggest ways for the implementation of the preventive measures.
To address the first two objectives a risk assessment in form of a Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) was conducted (Study 1). This analysis revealed potential for failure during both the acquisition and evaluation of NDT data that could be assigned to human, technology, and organisation. Since the existing preventive measures are insufficient to defend the system from identified failures, new preventive measures were suggested. The conclusion of the study was that those preventive measures need to be carefully considered with respect to new potential risks, before they can be implemented, thus serving as a starting point for further empirical studies.
To address the final two objectives, two preventive measures, i.e. human redundancy and the use of automated aids in the evaluation of NDT data, were critically assessed with regard to potential downfalls arising from the social interaction between redundant individuals and the belief in the high reliability of automated aids.
The second study was concerned with the potential withdrawal of effort in sequential redundant teams when working collectively as opposed to working alone, when independence between the two redundant individuals is not present. The results revealed that the first redundant inspector, led to believe someone else will conduct the same task afterwards, invested the same amount of effort as when working alone. The redundant checker was not affected by the information about the superior experience of his predecessor and—instead of expected withdrawal of effort—exhibited better performance in the task. Both results were in contradiction to the hypotheses, the explanations for which can be found in the social loafing and social compensation effects and in the methodological limitations.
The third study examined inappropriate use of the aid measured in terms of (a) agreement with the errors of the aid in connection to the frequency of verifying its results and in terms of (b) the overall performance in the task. The results showed that the information about the high reliability of the aid did not affect the perception of that aid’s performance and, hence, no differences in the actual use of the aid were to be expected. However, the participants did not use the aid appropriately: They misused it, i.e. agreed with the errors committed by the aid and disused it, i.e. disagreed with the correct information provided by the aid, thereby reducing the overall reliability of the aid in terms of sizing ability. Whereas aid’s misuse could be assigned to low propensity to take risks and reduced verification behaviour because of a bias towards automation, the disuse was assigned to the possible misunderstanding of the task.
The results of these studies raised the awareness that methods used to increase reliability and safety, such as automation and human redundancy, can backfire if their implementation is not carefully considered with respect to new potential risks arising from the interaction between individuals and complex systems. In an attempt to minimise this risk, suggestions for their implementation in the NDT practice were provided.
