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NAUTICAL TASK MANAGER (NTM)

NAUTICAL TASK MANAGER - an ASSESSMENT system (NTM)

 

Diethard Kersandt, 2013, 2014

 

Die mit der Größe von Passagierschiffen und der stetig wachsenden Anzahl von Passagieren einhergehende zunehmende Verantwortung einer Reederei für die Sicherheit der Schiffsführung sowie die Gewährleistung des Umweltschutzes ziehen, nicht zuletzt durch die Katastrophe der “Costa Concordia”, neuen Formen der see- und landseitigen Überwachung der Qualität von Betriebspro-zessen nach sich.
Bezüglich der Überwachung nautischer Schiffsführungsprozesse kann, wie in anderen Bereichen auch, auf verfügbare moderne Datenübertragungs- und Informationsverarbeitungslösungen zurückgegriffen werden. Das zu lösende Problem gleicht vielen anderen heutigen Problemen : man muss mit Hilfe von Wissen und Rechentechnik in der Lage sein, die Daten zu identifizieren, zu strukturieren, ihre Bedeutung zu erkennen und ihre Wirkungen zu bewerten.

 

Leistungsumfang und Funktionalität von NTM

 

Schiffsführung wird aus der Sicht der Prozessführung als Steuerung der Bewe- gung (Bewegung ist Zustandsänderung über die Zeit) des Schiffes vom Aus- gangs- zum Zielhafen verstanden.Dabei ist die Tätigkeit des Nautikers durch die Anwendung von Prinzipien, Verfahren und Methoden zur Aufnahme, Verarbei- tung, Speicherung und Weitergabe von Informationen gekennzeichnet. Im Ergebnis der Informationsverarbeitung mittels technischer und nichttechnischer Mittel entstehen Abbildungen der realen Situation, die mit den individuellen Vorstellungen über den anzustrebenden Pozesszustand verglichen werden (s.a. „situation awareness“). Bei nichttolerierbaren Abweichungen werden Aktionen (Prozesseingriffe) durchgeführt, die den Sollzustand herzustellen in der Lage sind. Der Steuerungsprozess hat unter den organisationellen Bedingungen des Seetransportes, den umgebungs- und funktionsbedingten Beanspruchungen sowie unter Berücksichtigung der technischen Charakteristika der Arbeitsmittel und der psychischen und physischen Einflussfaktoren auf die menschliche Arbeitskraft während einer vorgegebenen Zeitdauer und in einem vorgegebenen Raum den Forderungen nach Verlässlichkeit (mit den verlangten Qualitäten : Wirtschaftlichkeit und Sicherheit) zu genügen und damit die Stabilität des Systems in seiner Gesamtheit zu bewahren.


Wenn das „Verhalten“ des Systems bzw. der Zustand des Prozesses durch die Entscheidungen und Handlungen des Nautikers bestimmt wird, ist die erreichbare bzw. die erreichte Qualität der Prozesssteuerung ein Maß für die Kompetenz des Operateurs.

 

Unter „Schiffsführungskompetenz“ versteht man die Fähigkeit, den Steu- erungsprozess während einer vorgegebenen Zeitdauer und in einem vorgege- benen Raum nach den Kriterien guter Semannschaft zu führen und dabei Zielparameter (QUALITÄT) für Wirtschaftlichkeit und Sicherheit einzelner Aufgaben bzw. partieller Prozesse spezifisch als auch in ihrer Gesamtheit zu erfüllen. Dabei sind der Charakter und die Wirkungsart und -tiefe personeller Ressourcen und technischer Mittel, die organisationellen Bedingungen des Seetransportes sowie die umgebungs- und funktionsbedingten Beanspruchun- gen zu berücksichtigen. Alle Ressourcen der Prozessführungauf See sind so einzusetzen, dass auch bei der Zunahme von Komplexität, Kompliziertheit und Dynamik von Ereignissen (selbst von zufällig auftretenden), Ereignisfolgen bzw. Situationen die Stabilität des System gewährleistet bleibt. Für die Erkennung von Systemzuständen und die Vorausschau möglicher Entwicklungen ist ein Kom- plex von Wissen, Erfahrungen und berufsspezifischen Fertigkeiten erforderlich, der es ermöglicht, die geplanten und gewollten Qualitätsparameter mit der aktuellen Situation zu vergleichen, Abweichungen vom Sollzustand zu erkennen und die Art und den Zeitpunkt möglicher Handlungen (Prozesseingriffe) nach der Art und Höhe der Differenzen zu priorisieren (Problemerkennung und -lösung).

 

„Gute Seemannschaft“ ist die Fähigkeit des Kapitäns / Nautikers, ein Schiff anforderungsgerecht unter den gegebenen Realisierungsbedingungen wirt- schaftlich und sicher über See zu führen.
Nach IEC 2371 ist QUALITÄT die Übereinstimmung zwischen festgestellten Eigenschaften und vorher festgelegten Forderungen (Zielen) einer Betrach-tungseinheit. Qualität ist die Übereinstimmung zwischen IST und SOLL, also die Erfüllung von Spezifikationen und Vorgaben.

 

Im Verfahren sind Pozessindikatoren definiert, die in der Lage sind, eine aufga- benstrukturierte, betriebszustandsabhängige, möglichst einfache, fachlich ver- ständliche, ganzheitliche, qualitative Abbildung der Schiffsführung zu ermög-lichen. Man unterscheidet zwischen Gestaltungsindikatoren und Einflussindi- katoren. Während die Gestaltungsindikatoren die beeinflussbaren Qualitätskenn-größen repräsentieren, bringen die Einflussindikatoren vorrangig die operativen Prozessbedingungen zum Ausdruck, unter denen die Schiffsführung stattfindet. Beide Indikatorengruppen bilden eine Einheit, weil sie für die Definition bzw. Standardisierung der Prozessbedingungen, der Berechnung der Komplexität und für die Berechnung der Qualität der untere diesen Bedingungen erbrachten Ergebnisse / Leistungen erforderlich sind.
 

Die Höhe der Gefahr in einem partiellen Prozess ist qualitätsbestimmend.
Lassen sich die Grenzwerte „gefährlicher Zustand“ und „sicherer Zustand“ noch als relativ konstante Qualitätsparameter festlegen, zwischen denen je nach angetroffenen Bedingungen und Gestaltungsvermögen des Nautikers die „gute Seemannschaft“ angesiedelt werden kann, muss unter Berücksichtigung des Charakters der Schiffsführung (komplex, dynamisch, zufällig) auch bei scheinbar gleichen Bedingungen immer von einem „Schwankungsverhalten“ des Systems ausgegangen werden, dessen Ablauf durch die Entscheidungen und Handlun- gen des Nautikers bestimmt wird.
Als aufgabenspezifische Messgröße wird die „Höhe der Gefahr“ ermittelt, die den qualitativen Erfüllungsgrad eines jeden Prozesses auf der Grundlage von techni- schen und nichttechnischen Eingangsdaten misst, ein Abbild des aktuellen Pro- zesszustandes liefert und dieses Bild mit dem gespeicherten aufgabenspezifi- schen Wissen vergleicht.

Die Höhe der zugelassenen Gefahr für die Erfüllung von Aufgabenzielen erweist sich damit als die bestimmende qualitative Kenngröße in der Steuerung eines „Risikosystems", als das die Schiffsführung gilt. Diesbezügliche partielle oder ganzheitliche Kenngrößen bilden die Basis für den Vergleich unterschiedlich konfigurierter Mensch-Maschine-Systeme (z.B. integrierte Navigationssysteme) und die Ermittlung der Kompetenz von Operateuren (z.B. an Simulatoren).

 

Laufende Zustandsdiagnosen der partiellen Aufgaben in der Schiffsführung, repräsentiert als vergleichbare quantitative und qualitative Aussagen über die in den ablaufenden Prozessen bestehenden Gefahrenhöhen mit ihren konkurrie-renden Wirkungen und Abhängigkeiten, bilden eine zeitechte, prozessadäquate und reproduzierbare Beobachtungs- und Auswertungsbasis . Dabei werden die vom zu steuernden System gelieferten Daten / Signale einem strukturierten, aufgabenorientierten, wissensbasierten Zustandsmodell zugeführt, das in der Lage ist, komplexe Situationen abzubilden und mit dem Sollzustand zu vergleichen.

Das Verfahren geht von den Überlegungen aus :

- Sicherheit und Wirtschaftlichkeit sind Prozessziele in der Führung eines Schiffes über See und bestimmen   den Inhalt partieller Aufgaben

- Das Erreichen dieser Ziele / Aufgaben ist von der Qualität der Steueroperatio- nen abhängig.

- Art und Zeitpunkt der Steueroperationen werden wesentlich durch die Art und Höhe der Gefahr für die Aufgabenerfüllung bestimmt.

- Gefahrenart und -höhe werden durch die Menge, die Qualität und das zeitliche Auftreten von Störungen charakterisiert.

- Störungen präsentieren sich in Form von Wirkungen auf den Schiffsführungs-prozess und können durch Daten / Signale dargestellt und aufgezeichnet wer- den.

Der Lösungsansatz hat den Vorteil, dass über die Steuerung / Veränderung der Eingangsdaten in allen Teilprozessen detaillierte Situationsfolgen erzeugt werden können, die sich in unterschiedlichen Gefahrenarten und -höhen wider- spiegeln. Auf diese Weise sind, gemessen an der Erkennung und Bewältigung von Situationen hoher Gefahr, spezifische Schlussfolgerungen auf die Prozessqualität zu ziehen.

Auf der Grundlage „unscharfer" mathematischer Beziehungen mit geeigneten Inferenzstrategien und Aggregationsmethoden sowie Defuzzifizierungs-algorithmen, Wenn-Dann-Regeln und nautischem Expertenwissen gelingt es, aus einer Vielzahl von Prozessdaten die Aufgabenqualität (oder Höhe der Gefahr für die Aufgabenerfüllung) zu berechnen.
Mit dem Verfahren wird die Gesamtstruktur des nautischen Fahrprozesses aus der Sicht beeinflussbarer Kenngrößen erfasst. Aus der Gesamtmenge möglicher Prozesskenngrößen können diejenigen ausgewählt werden, die in jetzigen inte- grierten Navigationssystemen bereits verfügbar sind oder aus den anfallenden Daten gewonnen werden können.

In der Regel liegen außerordentlich viele Eingangsgrößen in einem integrierten Navigationssystem bzw. in einem Schiffsführungssimulator vor. Sie werden über eine Schnittstelle entweder direkt aus dem System gewonnen oder mit tradi-tionellen mathematischen Verfahren aufbereitet. Die hier verwendeten mathema-tischen Verfahren der Messwertvorverarbeitung sind lediglich Beispiele. Sie können jederzeit durch andere, auch leistungsfähigere, Verfahren ersetzt werden. Wichtig ist, dass Verfahren zur Anwendung gebracht werden, die mit hinreichender Genauigkeit und echtzeitfähig arbeiten.

Eine Berechnungsmöglichkeit für die Qualität partieller Aufgaben (Gefahr für die Erfüllung von Aufgabenzielen) im Schiffsführungsprozess gab es bisher nicht, das zog u.U. Zeit- und Auffassungsprobleme nach sich. So blieb, obwohl „innere“ Entscheidungsgrundlage, die „Gefahr“ ein hypothetisches Gebilde und keine Eigenschaft einer Handlung oder des Prozesses selbst, mit der die Qualität / Gefährlichkeit eines Ereignisses und seiner Folgen überhaupt abgeschätzt, berechnet und als Entscheidungshilfe genutzt werden konnte.
 

Bisherige Modelle und Berechnungen der Höhe einer Gefahr beruhen aus- schließlich auf mechanistischem, determinierten Verhalten und scharfen Para- metergrenzen, die eine Gefahrendiagnose als Ausgangspunkt für Steueropera- tionen erschweren und letztlich der Experte allein dafür zuständig ist, Prozesse mit hoher Komplexität, Dynamik, Zufälligkeit und Nichtlinearität zu steuern.
Qualität und Qualitätsmanagement waren allenfalls theoretische Begriffe und für z.B. die Bewertung von Kollisionsverhütung und Bahneinhaltung nicht verwend- bar. Versteht man die traditionellen Begriffe „gute Seemannschaft“ und „bridge team management“ bzw. „bridge resource management“ im Sinne des Quali-tätsbegriffes, kommt man zu völlig neuen definierbaren Zielen und Gestaltungs- möglichkeiten.

Neue Modelle und Lösungen müssen, sollen sie eine neue Qualität der Prozess-beherrschung nach sich ziehen, das gleiche Entscheidungsverhalten zeigen wie der Anwender (Experte).
Sie haben nicht das Ziel, die Regelstrecke möglichst realitätsnah zu beschrei- ben, sondern das „Erkennen - Bewerten - Entscheiden“ - Verhalten des Experten bei der Risikodiagnose zu modellieren.




THESEN zum Problem
 

THESE 1 : Die Zustände partieller Prozesse / Aufgaben werden durch die laufend „produzierten“ systemspezifischen Daten abgebildet. Diese Daten haben einen objektiven Charakter und werden dem Nutzer auf verschiedenen Ober- flächen technischer Systeme angeboten.Der Mensch ist nicht in der Lage, alle angebotenen Informationen aufzunehmen. Durch die Begrenztheit der mensch-lichen Wahrnehmung wird nur einen Teil des durch Geräte / Systeme Präsentier- ten angenommen. Das Abbild der Situation, die mentale Modellbildung, stößt auf Grenzen. Diese Konsequenz wird häufig nicht oder zu wenig beachtet, weil Hersteller in der Regel das Erzeugnis verbessern und es gegenüber anderen Produkten abheben soll. Die dann folgende Selektion und Bewertung trägt sub- jektiven Charakter und bildet einen der Hintergründe menschlicher Verhaltens- und Handlungsweisen.

THESE 2 : Aktualität, Verständlichkeit, Struktur, Situationsspezifik, Aufgabenbe- zogenheit, Einfachheit, Aussagefähigkeit, Richtigkeit und Beschaffenheit bilden Voraussetzungen für die Güte der Abbildung der widergespiegelten Situation im Gehirn des Nutzers. Sie sind neben den individuellen Voraussetzungen und der mentalen Spezifik des Operateurs für die Modellbildung verantwortlich.
Die Güte der Abbildung der Realität durch ein mentales Modell bildet eine Voraussetzung für die Richtigkeit und Schnelligkeit von Vergleichsvorgängen zwischen der abgebildeten Situation und den geplanten Zielen einer partiellen Aufgabe der Schiffsführung.
Durch die Interpretation (Bewertung) der Signale bzw. Daten werden systemim-manente objektive Prozesskenngrößen zu subjektiven, handlungsregulierenden qualitativen Zustandsparametern einzelner Prozesse. Die Fokussierung der menschlichen Aufmerk-samkeit auf nur einen, in der Regel von ihm ausgewähl- bten Ausschnitt der Wirklichkeit, reduziert den präsentierten Ausschnitt durch selektives Wahrnehmen weiter.
Der Mensch allein ist nicht in der Lage, komplexe, dynamische, zufällig und exponentiell verlaufende Prozesse realitätsnah abzubilden und vor allem : vor- herzusehen.
Er “erarbeitet“ sich als sein Entscheidungshintergrund Abbilder der Realität, die seinen Wünschen und Hoffnungen, seinen Erwartungen und seinem Wissen entsprechen.
Das ist eine dem Menschen innewohnende Schwäche und zeigt sich bei Fehl- handlungsursachen in auffällig deutlicher Weise..

 

THESE 3 : Durch die Interpretation (Bewertung) der Signale bzw. Daten werden systemimmanente objektive Prozesskenngrößen zu subjektiven, handlungs-regulierenden qualitativen Zustandsparametern einzelner Prozesse. Die erfah-rungs- und erwartungsbasierte Bewertung durch den Menschen erzeugt Bedeutungen von Systemzuständen, die für das Situationsbewußtsein nachhal- tige Wirkungen haben. Wertungen geschehen auf der Basis von Soll-Ist-Verglei- chen, deren Differenzen die Handlungen regulieren. Werden die Systemzu-stände nur lückenhaft in ihrer Bedeutung erfasst, beharrt der Mensch trotzdem auf seiner erwarteten Bewertung. Treffen Informationen ein, die die Anfangs-diagnose nicht unterstützen, wird in der Regel nicht die Diagnose korrigiert, sondern die Informationen werden verworfen.

THESE 4 : Es dauert lange oder geschieht oft gar nicht, dass sich Abbild / Modell und Wirklichkeit gleichen. Mensch und Maschine bilden die Wirklichkeit unter-schiedlich ab.
Eine dritte Dimension kommt hinzu, wenn das aktuelle subjektive Modell der Realität mit den eigenen Vorstellungen über Sicherheit und Gefahr verglichen wird. Dieser Vergleich, die Größe der Differenz zwischen geplantem Zustand bzw. Zielstellung und Aktualität aber sind verantwortlich für Entscheidungsfindung und Handlungsregulation, für die Art, die Größe und die Zeit von Prozesssteuerungs-maßnahmen an adäquaten Prozesseingriffspunkten. Das möglichst realitätsnahe „innere Modell“ einer Situation oder einer Situationsfolge bestimmt Art und Zeitpunkt von Handlungen (-->Handlungsregulation --> Prozesseingriffe).
Unvollständige, ungenaue oder falsche Modelle entstehen im Ergebnis von Mängeln in der Informations-verarbeitung. Objektiv nicht vorhandene, falsch oder fehlerhaft verarbeitete Informationen führen zu Fehlhandlungen. Fehlhandlungen sind situationsunangemessene, zeitlich und örtlich ungeeignete Handlungs-weisen, mit denen das vorgegebene und angestrebte operative Ziel entgegen der Absicht nicht erreicht werden kann. Die ungeeignet Handlungsweise ist dem Nutzer im Moment der Ausführung nicht bewußt.

THESE 5 : In einem Bereich nahezu linearen Gefahrenanstieges ist die Ver- letzung der Qualität „guter Seemannschaft“ kaum wahrnehmbar. Die Entdeckung von Gefahren für die Aufgabenerfüllung wird durch kognitive Abläufe bestimmt. Nicht in das Modell hineinpassende Zustände bleiben bewußt unberücksichtigt. Der Nutzer ist nicht bereit, seinen Handlungsplan schnell zu ändern, selbst wenn die Bedingungen es erfordern würden.Unterstützung des aktuellen Situationsbe-

wusstsein und die daraus resultierende nachfolgende Handlungsregulation sind Schwerpunkte von Assistenzsystemen in der Schiffsführung. Sie greifen auf den Informationsbestand in einem integrierten Navigationssystem zurück, strukturieren und bewerten ihn und sagen die weitere Prozesszustandsentwicklung in einem handlungsrelavanten Zeitraum voraus.

Schlussfolgerungen

Nur wenn sich der Mensch der Gefahr bewusst ist und ihre augenblickliche Höhe mit prozessspezifischen Qualitätsmerkmalen vergleichen kann, werden zeitge-rechte Impulse für die entsprechenden Handlungen ausgelöst.
Angesichts der Tatsache, dass sich der Umfang der Signal- bzw. Daten- und Informationsmenge wahrscheinlich nicht reduzieren lässt, um den Prozess weiter schnell und exkt zu beschreiben, muss der Schwerpunkt der Lösungen auf die Situationsanalyse mit Zustandsbewertung gelegt werden.
Von besonderer Bedeutung für die Herausbildung eines „situativen Bewusst-seins“ ist die Beantwortung der Frage, in welchem „Betriebsbereich“ sich jede der partiellen Schiffsführungsaufgaben befinden. Dazu werden Operationsbereiche definiert :

„GRÜNER BEREICH“ : Bereich, in dem Aktionen zum Verbleib oder zur Rückkehr zur „guten Seemannschaft“ führen.


„GELBER BEREICH“ : Bereich, in dem mit besonderer Achtung / Aufmerksam- keit operiert werden muss.


„ROTER BEREICH“ : Bereich, aus dem man mit einer letzten Aktion eine wirk- same Zustandsverbesserung herbeiführen kann.


„SCHWARZER BEREICH“ : Bereich, in dem ein Zwischenfall nicht mehr ver- mieden werden kann (s. BILD 1 : Operationsbereiche für "Gefahrenzustände" nach Kersandt / NTM).

 

 

Wenn Kapitäne und Schiffsoffiziere in die Lage versetzt werden, aus dem vor- handenen Datenbestand ein Zustandsbewertung geliefert zu bekommen, die auf dem Wissen von Experten aufbaut und unabhängig von der menschlichen „Befindlichkeit“ zu arbeiten in der Lage ist, ist ein erster und wichtiger Schritt auf dem Wege zu ganzheitlichen, aufgabenorientierten und verlässlichen Prozess-Steuerungssystemen getan.

Betrachtet man die Entwicklungen und Anforderungen, ist deutlich die Gefahr einer sich „öffnenden Schere“ zwischen technischer Entwicklung und Beherr- schbarkeit zu erkennen. Da die Grenzen der Leistungsfähigkeit des Menschen in den aktuellen Schiffsführungssystemen bereits nahezu erreicht sind, führen neue und qualitativ bessere Lösungen mit nachhaltigen Wirkungen hauptsächlich über die Forschung und Wissenschaft.

Diethard Kersandt, 2013/14

 

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Evaluation von Situational Risk Assessment Systemen - Entwicklung eines Rahmenkonzepts und Demonstration seiner Anwendbarkeit im Bereich der Schiffsführung     

                                         

Evaluation of Situational Risk Assessment Systems - Development of a Framework and Demonstration of its Applicability in the Domain of Ship Navigation

 

Lizenz 
Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende URN: urn:nbn:de:kobv:83-opus-18180  URL: http://opus.kobv.de/tuberlin/volltexte/2008/1818/

 

Evaluation von Situational Risk Assessment Systemen

 

vorgelegt von Diplom-Psychologe Boris Gauss aus Berlin von der Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme der Technischen Universität Berlin zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Ingenieurwissenschaften  - Dr.-Ing. - genehmigte Dissertation

Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 14. März 2008 .- Berlin 2008 . - D 83

 

Kurzfassung in Deutsch

 

Gegenstand der Arbeit ist die Evaluation von Situational Risk Assessment (SRA) Systemen. Zur Untersuchung der Fragestellung, wie SRA-Systeme aus einer be- nutzerorientierten Sicht zu bewerten sind, wird ein Rahmenkonzept zur entwick-lungsbegleitenden Evaluation erarbeitet und am Beispiel eines SRA-Systems für die nautische Schiffsführung exemplarisch angewendet. Als theoretischer Aus- gangspunkt wird die Unterscheidung zwischen generellen und situativen Risiken eingeführt. Während sich generelle Risiken nur relativ langsam verändern und für statische Entscheidungen relevant sind, beziehen sich situative Risiken auf dyna- mische Entscheidungen und sind einer ständigen Veränderung unterworfen. Entsprechend dieser Differenzierung ist auch zwischen dem generellen, statischen Risikobewusstsein von Menschen und ihrem Bewusstsein situativer Risiken, für das in der vorliegenden Arbeit der Begriff Situational Risk Awareness vorge-schlagen wird, zu unterscheiden. Die Situational Risk Awareness ist ein Teilbereich der Situation Awareness und beeinflusst sowohl die Aufmerksamkeitssteuerung als auch die Bewertung von Handlungsoptionen im dynamischen Entscheidungspro- zess.
SRA-Systeme sind Assistenzsysteme, deren Hauptfunktion in der Unterstützung der Situational Risk Awareness der Operateure in Mensch-Maschine-Systemen besteht, indem sie mögliche Diskrepanzen zwischen dem subjektiven situativen Risiko der Operateure und dem objektiven situativen Risiko verringern. Ein SRA- System besteht aus zwei wesentlichen Komponenten: (1) Risikoberechnung und (2) Risikoübermittlung.
Mit dem Rahmenkonzept werden die relevanten Fragestellungen und Kriterien sowie geeignete methodische Ansätze zur formativen Evaluation von SRA- Systemen im Rahmen eines parallel-iterativen Entwicklungsprozesses zusam-mengefasst. Das Rahmenkonzept unterscheidet vier übergeordnete Kriterien-bereiche, die bei der Evaluation eines SRA-Systems zu überprüfen sind: (1) Güte der Risikoberechnungen, (2) Gestaltung der Benutzungsschnittstelle, (3) Akzep- tanz des SRA-Systems, (4) Effektivität der SRA-Assistenz. Den Kriterien-bereichen werden jeweils mehrere Evaluationskriterien sowie Vorschläge zu ihrer Operationalisierung zugeordnet.
Die Praktikabilität und Nützlichkeit des Rahmenkonzepts werden mit zwei empi- rischen Evaluationsstudien des Navigational Risk Detection and Assessment Systems (NARIDAS) demonstriert. NARIDAS ist ein neuartiges SRA-System für die nautische Schiffsführung, das mittels Fuzzy Logik acht situative Teilrisiken (z.B. Kollision, Grundberührung) berechnet.
Zusammengefasst kann mit den empirischen Studien gezeigt werden, dass das Rahmenkonzept eine umfassende Bewertung von SRA-Systemen und das Auf- decken von Optimierungsansätzen während des Systementwicklungsprozesses ermöglicht. Damit bildet es als integrierendes Technikgestaltungskonzept eine wichtige Grundlage zur Erreichung einer benutzerorientierten Gestaltung, um das Potenzial von SRA-Systemen zur Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion voll ausschöpfen zu können. Mit dem Rahmenkonzept wird zudem die Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten zur Bewertung und Gestaltung von Situational Risk Assessment Systemen geschaffen. Die vorliegende Arbeit strukturiert durch die Differenzierung zwischen generellen und situativen Risiken, die Einführung des theoretischen Konstrukts der Situational Risk Awareness und die begriffliche Ab- grenzung von SRA-Systemen einen neuen Themenbereich der Mensch-Maschine-Systemtechnik, der eine Vielfalt an interessanten Forschungsperspektiven bietet.

Kurzfassung in Englisch

 

The main question of this thesis is how Situational Risk Assessment (SRA) systems can be evaluated from a user-centred point of view. Therefore, a framework for the evaluation of SRA systems during the development process is proposed, and its applicability is demonstrated by the example of a SRA system for ship navigation. As a theoretical basis, the distinction between general and situational risk is introduced. While general risks change rather slowly and are relevant for static decisions, situational risks are related to dynamic decisions and are constantly changing. With to this distinction, it is also possible to differentiate between general, static risk awareness of human operators in human-machine systems on the one hand, and their situational risk awareness on the other hand. Situational risk awareness is a component of operators’ situation awareness, and influences their attention allocation as well as their evaluation of options for actions in the dynamic decision process.
SRA systems are technological assistance systems. Their main function is supporting operators’ situational risk awareness in human-machine systems by reducing potential discrepancies between their subjective situational risk and the objective situational risk. A SRA system includes two main sub-systems: (1) risk calculation and (2) risk transmission.
The framework resumes the relevant questions and criteria, as well as the appropriate methodological approaches for the formative evaluation of SRA systems during the development process. The framework comprises four main categories of evaluation criteria: (1) goodness of risk calculations, (2) design of human-machine interface, (3) acceptance of the SRA system, (4) effectiveness of SRA assistance. For each of these categories, the relevant evaluation criteria are identified, and methods for their operationalisation are proposed.
Practicability and usefulness of the framework are demonstrated by two empirical evaluation studies of the Navigational Risk Detection and Assessment System (NARDIAS). NARIDAS is a novel SRA system for ship navigation, which calculates eight situational risks (e.g., collision, grounding) by means of fuzzy logic.
To sum up, the empirical studies show that the framework enables a comprehensive evaluation of SRA systems. It makes possible to gather important information on how to optimise the system during the development process. So it provides the basis for user-centred system design, to exploit the full potential of SRA systems for improving human-machine interaction. In addition, the framework lays the foundation for future research on the design and evaluation of SRA systems. By the theoretical distinction between general and situational risk, the introduction of the concept of situational risk awareness, and the characterization of SRA systems, this thesis defines a new research area for human-machine systems engineering, with a multitude of promising research perspectives.

 

Danksagung

 

Diese Arbeit entstand im Rahmen meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme der Technischen Universität Berlin unter der fachlichen Betreuung von Herrn Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting und Herrn Prof. Dr. Klaus-Peter Timpe. Ihnen gilt mein besonderer Dank, da sie mir am Fachgebiet Mensch- Maschine-Systeme großzügig die notwendigen Freiräume gewährt und dabei diese Arbeit stets mit großem Interesse unterstützt sowie mit ihren fachlichen Anregungen und Hinweisen maßgeblich gefördert haben.

 

Nicht möglich gewesen wäre diese Arbeit ohne die unermüdliche und tatkräftige Unterstützung von Herrn Dr.-Ing. habil. Diethard Kersandt, der das Navigational Risk Detection System (NARIDAS) auf Grundlage seines großen Erfahrungsschatzes als Kapitän, Nautiker, Wissenschaftler und Hochschullehrer entwickelte, und die empirischen Studien aus nautischer Sicht betreute. Ihm möchte ich ganz herzlich danken für sein Engagement, seine Diskussionsbereitschaft, seine Durchsetzungskraft und seine Freundlichkeit.


Herr Dipl.-Ing. Gerald Rynkowski von der AVECS Corporation AG in Fichtenwalde unterstützte diese Arbeit durch die Förderung der Zusammenarbeit seines Unternehmens mit dem Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme. Für sein Interesse an Fragestellungen der Mensch-Maschine-Systemtechnik, die über das „gewöhnliche Tagesgeschäft“ hinausgehen, bin ich ihm zu Dank verpflichtet. Die empirischen Studien wurden in Warnemünde von Herrn Dr.-Ing. Michael Baldauf vom Fachbereich Seefahrt sowie in Elsfleth von Herrn Dipl.-Ing. Klaus Damm („Die Lage ist hoffnungslos, aber nicht ernst“), dem Leiter des Schiffsfüh-rungssimulators, und Herrn Dipl.-Ing. Pawel Bednarz, der die Rolle des Instructors übernahm, unterstützt. Auch allen Untersuchungsteilnehmern in Warnemünde (insbesondere Kapitän Lars Uhlmann von der Tom Sawyer) und in Elsfleth vom Fachbereich Seefahrt der Fachhochschule Oldenburg / Ostfriesland / Wilhelmshaven sowie der Staatlichen Seefahrtschule Cuxhaven möchte ich danken. Zuletzt und zuallererst danke ich Katja, ohne die nicht nur diese Arbeit sondern auch das Leben überhaupt völlig unvorstellbar wäre. Nach Abschluss dieser Arbeit darf ich sie jetzt endlich heiraten, und mich mit ihr auf unsere kleine Prinzessin freuen.

Inhalt (Auszüge)

 

Einleitung
1.1 Ziele und Entstehungszusammenhang der Arbeit
1.2 Übersicht über den Aufbau der Arbeit
2 Situational Risk Awareness
2.1 Der Begriff Risiko
2.2 Risikowahrnehmung und Risikobewusstsein
2.3 Situational Risk Awareness in Mensch-Maschine-Systemen
3 Situational Risk Assessment Systeme
3.1 Das Problem der Informationskluft in MMS
3.2 Definition von SRA-Systemen
3.3 Forschungsfragen zu SRA-Systemen
4 Rahmenkonzept zur Evaluation von SRA-Systemen
4.1 Ziele und Kontext der Evaluation
4.2 Güte der Risikoberechnungen
4.3 Gestaltung der Benutzungsschnittstelle
4.4 Akzeptanz des SRA-Systems
4.5 Effektivität der SRA-Assistenz
4.6 Generelle Risiken des Einsatzes von SRA-Systemen
4.7 Zusammenfassung des Rahmenkonzepts
5 Mensch-Maschine-Interaktion bei der nautischen Schiffsführung
5.1 Rollen und Aufgaben der Menschen bei der Schiffsführung
5.2 Technische Systeme auf der Schiffsbrücke
5.3 Organisationale Umwelt und Arbeitsbedingungen
5.4 Untersuchungen und Befunde zur MMI auf der Schiffsbrücke
6 Das Navigational Risk Detection and Assessment System
6.1 Das Risikomodell
6.2 Die partiellen Risiken
6.3 Adaptation der Wissensbasis
6.4 Benutzungsschnittstelle (HMI)
6.5 Mögliche Einsatzbereiche für NARIDAS
6.6 Entwicklungsbegleitende Evaluation von NARIDAS
7 Evaluationsstudie I: Statischer Prototyp
7.1 Ziele und Evaluationskriterien
7.2 Fragestellungen und Operationalisierung der Kriterien
7.3 Methoden
7.4 Ergebnisse und Interpretation
7.5 Diskussion
8 Evaluationsstudie II: Dynamischer Prototyp
8.1 Ziele und Evaluationskriterien
8.2 Fragestellungen und Operationalisierung der Kriterien
8.3 Methoden
8.4 Ergebnisse und Interpretation
8.5 Diskussion
8.5.1 Evaluation von NARIDAS
8.5.2 Beurteilung der Evaluationsmethoden
9 Schlussfolgerungen
9.1 Zusammenfassende Bewertung von NARIDAS
9.2 Relevanz der Befunde für andere Domänen
9.3 Bewertung des Evaluationskonzepts
9.4 Ausblick
10 Zusammenfassung 
Anhang
A Verkehrsszenen in Evaluationsstudie I
B Demografischer Fragebogen
C Fragebogen zur Bewertung der situativen Risiken (RISK-Q)
D Fragebogen zu Gebrauchstauglichkeit, Gestaltung und Akzeptanz (USE-Q)
E Informationsmaterial zur Bewertung der Szenen in Evaluationsstudie I
F Interkorrelationen der Expertenurteile
G Informationen für die Brückenbesatzung in Evaluationsstudie II
H Fragebogen zur retrospektiven Selbstbeurteilung (SELF-Q)
I NARIDAS-Profile zum Navigationsverhalten
J Ergebnisse im USE-Q
Literatur

Aus der Arbeit zitiert :

 

9 Schlussfolgerungen
9.1 Zusammenfassende Bewertung von NARIDAS

 

Die Ergebnisse der beiden empirischen Evaluationsstudien sprechen ins- gesamt dafür, dass es mit NARIDAS gelungen ist, ein SRA-System für die nautische Schiffsführung zu erstellen,

 

• dessen Risikoberechnungen eine hohe Güte aufweisen,

• dessen Benutzungsoberfläche gebrauchstauglich gestaltet ist,
• das bei den Nautikern Akzeptanz findet und
• das eine effektive Unterstützung bei der Schiffsführung leisten kann.

 

Auch wenn NARIDAS und die in den empirischen Evaluationsstudien erzielten Ergebnisse in den folgenden Ausführungen kritisch betrachtet werden, steht außer Frage, dass es sich bei der Entwicklung dieses SRA-Systems um eine bedeutsame wissenschaftliche Leistung handelt.

 

NARIDAS hat das große Verdienst, die situativen Risiken der nautischen Schiffsführung messbar und damit darstellbar und kommunizierbar zu machen.

 

NARIDAS bietet einen innovativen Ansatz, der nautisches Expertenwissen zur Integration und Bewertung von Prozessdaten formalisiert, und damit weit über traditionelle Konzepte technischer Unterstützung im Bereich der Schiffsführung hinausgeht. Für diesen Ansatz bestehen neben der Verwendung als SRA-System auf der Schiffsbrücke weitere vielversprechende Anwendungsmög-lichkeiten (s. 6.5).

 

 

Durch die Anzeige der acht Teilrisiken in Form eines Balkendiagramms auf seiner grafischen Benutzungsoberfläche (GUI) ermöglicht NARIDAS dem Brückenteam einen umfassenden Überblick über den Zustand des Schiffsführungsprozesses.


• die Situational Risk Awareness der Nautiker unterstützte, indem es zu einer erhöhten Bewusstheit des Kollisionsrisikos führte;
• aus Sicht des Instructors zu einem besseren Umgang mit hohen Kollisionsrisiken beitrug;
• aus Sicht der teilnehmenden Nautiker den Lernerfolg bei der Simulatorfahrt erhöhte.

 


9.2 Relevanz der Befunde für andere Domänen


Zur Erörterung der Relevanz der in der vorliegenden Arbeit gewonnenen Befunde für andere Domänen und Anwendungsbereiche von SRA-Systemen werden die Übertragbarkeit (1) der spezifischen Charakteristika der Risikoberechnung und der Risikoübermittlung von NARIDAS und (2) der Evaluationsergebnisse diskutiert.


9.2.1 Übertragbarkeit des NARIDAS-Ansatzes


Die Besonderheit des SRA-Systems NARIDAS besteht darin, dass es einen umfassenden Überblick über den Zustand des Schiffsführungsprozesses ermög-licht, indem es abbildet, wie ein erfahrener Nautiker Situationen beurteilt, um seine Navigationsentscheidungen zu treffen. Dabei werden sowohl sicherheitsrelevante Faktoren (d.h. „situative Risiken im engeren Sinne“) als auch Ressourcen- und Wirtschaftlichkeitsfaktoren berücksichtigt.
NARIDAS bietet somit eher ein umfassendes „Situation Assessment“ als ein pures „Situational Risk Assessment“.
Zur Risikoberechnung wird von NARIDAS Expertenwissen durch Fuzzy Logik auf Grundlage einer aufgabenorientierten Klassifizierung in acht Teilrisiken modelliert. Aufgabenorientiert bedeutet in diesem Zusammenhang, dass sich die inhaltliche Bedeutsamkeit der Teilrisiken explizit an den Kategorien bzw. Faktoren orientiert, anhand derer ein erfahrener Operateur (hier: Nautiker) die Situation aufgrund der ihm zugänglichen Prozessdaten bewertet. Die Vorteile dieses Ansatzes liegen in einer sehr guten Nachvollziehbarkeit der Risikoberechnungen für die Benutzer. Ein möglicher Nachteil besteht darin, dass das dem Risiko-Modell zugrunde liegende Expertenwissen unscharf (fuzzy) ist, was sich auch empirisch in den interindividuellen Unterschieden bzw. den „nur“ mittleren Übereinstimmungen der Expertenurteile zeigt (Studie I) (Zudem erscheint das Risiko-Modell relativ „starr“, da es seine Bewertungen im Laufe der Zeit nicht automatisch anpasst und verfeinert, z.B. aufgrund von Korrekturen bzw. Feedback der Benutzer oder durch maschinelles Lernen.)

Grundsätzlich könnte der NARIDAS-Ansatz einer aufgabenorientierten, wissens-basierten Risikoberechnung mit Fuzzy Logik auf andere Anwendungsbereiche übertragen werden. Dabei müsste bei der Konzeption eines SRA-Systems im Einzelfall entschieden werden, ob es in der betreffenden Domäne möglicherweise besser geeignete Methoden oder Methodenkom-binationen zur Risikoberechnung gibt. Die Verwendung eines NARIDAS- artigen Risiko-Modells empfiehlt sich in Anwendungsbereichen, in denen:


• die Risikobeurteilung eine hohe Qualifikation der Operateure (Expertise) erfordert, so dass Expertenwissen zur Bewertung der situativen Risiken in dem betreffenden MMS notwendig und/oder hilfreich ist;
• die Dynamik der Prozessvariablen nicht zu hoch ist, so dass den Operateuren genügend Zeit verbleibt, die Anzeigen des SRA-Systems für ihre Entscheidungen zu verarbeiten;
• die Komplexität der Wechselbeziehungen zwischen Prozessvariablen in einem Bereich liegt, der weder zu hoch (da ansonsten die Modellierung der situativen Risiken über Fuzzy Logik extrem aufwendig würde), noch zu niedrig ist (d.h. die Operateure den Prozess selbst so schnell durchschauen können, dass eine wissensbasierte Unterstützung keinen Vorteil bringen kann).


Dementsprechend erscheint die Überprüfung der Übertragbarkeit auf Anwen-dungsbereiche wie Flugsicherung oder Medizintechnik (z.B. Überwachungsgeräte im Operationssaal oder bei der Anästhesie) vielversprechend, während sich bei- spielsweise für die Kraftfahrzeugführung aufgrund der zu hohen Geschwindigkeit bzw. Veränderungsrate bei gleichzeitig relativ geringer Bedeutung der Expertise bei der Bewertung der situativen Risiken ein derartiger wissensbasierter Ansatz für ein SRASystem weniger eignen dürfte.



9.4 Ausblick

 

Auf den ersten Blick besteht aus ingenieurwissenschaftlicher Sicht die größte Herausforderung darin, immer genauere Modelle des situativen Risikos zu entwickeln, d.h. die Güte der Risikoberechungen von SRA-Systemen zu steigern.
Auch wenn dieses Ziel zweifellos von zentraler Bedeutung ist, muss angenommen werden, dass der Güte von Modellen des situativen Risikos in komplexen, dynamischen MMS prinzipiell Grenzen gesetzt sind. Ein wichtiges Anliegen dieser Arbeit besteht darin zu zeigen, dass selbst eine hohe Güte der Risikoberechnung zum Erreichen einer effektiven SRA-Assistenz nicht ausreichend ist. Neben der zuverlässigen Berechnung müssen die situativen Risiken auch angemessen übermittelt werden, und die Operateure müssen diese Form der technischen Assistenz akzeptieren. Somit bestehen wesentliche Fragestellungen für die Forschung und Entwicklung darin, auf welche Weise situative Risikowerte den Operateuren am besten zu übermitteln sind, und wie die Akzeptanz eines SRA-Systems gesichert werden kann. Des Weiteren ist zu untersuchen, wie die als generelle Risiken des Einsatzes von SRA-Systemen identifizierten potenziellen Probleme des übersteigerten Vertrauens und des Kompetenzverlusts langfristig verhindert werden können.
Schließlich bietet es sich an, die Nützlichkeit des theoretischen Konstrukts Situational Risk Awareness auch in anderen Anwendungsbereichen zu überprüfen, wobei der Schwerpunkt zunächst auf die Entwicklung und Validierung von Erhebungsmethoden gelegt werden sollte.

10 Zusammenfassung

 

Hauptziel der ersten empirischen Evaluationsstudie, die mit einem statischen NARIDAS Prototyp im Demonstrator mit einer Stichprobe von n=16 nautischen Experten durchgeführt wurde, war die Untersuchung der Güte der Risikoberechnungen. Zu diesem
Zweck wurden die Risikourteile der Experten für 14 Verkehrsszenen mit den NARIDASRisikowerten verglichen. Die positiven Befunde zu den Evaluations-kriterien Reliabilität des Risiko-Konstrukts (Intraclasskorrelation der Expertenurteile r>.85), Reliabilität des Risiko-Modells (signifikante Korrela-tionen zwischen Experten und NARIDAS), Klassifikationsgüte des Risiko-Modells (Segreganz = 96%, Relevanz = 83%) sowie Inhaltsvalidität der Risikoberechnungen (qualitative Analyse von Daten aus Interviews und Protokollen lauten Denkens) sprechen insgesamt für eine hohe Güte der Risikoberechnungen von NARIDAS. Allerdings weisen die Ergebnisse darauf hin, dass die Bewertung der situativen Risiken der Schiffsführung mit einer prinzipiellen Unschärfe verbunden ist, die das Potenzial für eine weitere Verbesserung der Güte der Risikoberechnungen begrenzt erscheinen lässt.

 

Die zweite empirische Evaluationsstudie wurde mit einem dynamischen NARIDAS Prototyp im Schiffsführungssimulator Elsfleth durchgeführt. Das Hauptziel bestand in der Untersuchung der Effektivität von NARIDAS, wobei die Kriterien Situational Risk Awareness (SRAW), Navigationsverhalten und mentale Beanspruchung überprüft wurden. Als weiteres Kriterium wurde die Lernförderlichkeit von NARIDAS betrachtet. An der Studie nahmen 11 Brückenteams, bestehend aus insgesamt n=23 Studierenden der Nautik teil, die jeweils eine 80-minütige Fahrt auf einem Containerschiff durch den Englischen Kanal bei hoher Verkehrsbelastung und relativ schweren Wetterbedingungen
absolvierten. Als unabhängige Variable wurde der Einsatz von NARIDAS innerhalb der Gruppen variiert. Die abhängigen Variablen wurden mit einer Kombination aus subjektiven Selbst- und Fremdbeurteilungen per Fragebogen und objektiven Testverfahren erhoben. Während sich subjektiv lediglich eine höhere Selbsteinschätzung des Lernerfolgs mit NARIDAS und ansonsten keine weiteren Effekte zeigten, führte der Einsatz von NARIDAS zu einer signifikanten Erhöhung der Situational Risk Awareness im Test, zu einem angemesseneren Navigationsverhalten bei einem hohen Kollisionsrisiko, sowie zu einer tendenziell adäquateren Selbstbeurteilung der eigenen Leistung.

 

In beiden Evaluationsstudien wurden zudem die Gestaltung des GUI und die Akzeptanz von NARIDAS mit Befragungsmethoden (Fragebögen, Interviews) untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Gestaltung des GUI von den Untersuchungsteilnehmern in beiden Evaluationsstudien insgesamt als gelungen beurteilt wurde, wobei Ansätze zur Optimierung identifiziert werden konnten.

 

Während die Ergebnisse insgesamt für eine hohe Akzeptanz des Systems durch die Nautiker sprechen, konnten als mögliche Akzeptanzhürden einerseits Bedenken der Benutzer hinsichtlich des Datenschutzes (durch die Möglichkeit der Einsicht der vom System produzierten und aufgezeichneten situativen Risikowerte durch Dritte) und andererseits das Empfinden einer Belehrung anstelle einer Unterstützung durch das SRA-System identifiziert werden.

 

Zusammengefasst kann mit den empirischen Evaluationsstudien von NARIDAS gezeigt werden, dass das Rahmenkonzept eine umfassende Bewertung von SRA-Systemen und das Aufdecken von Optimierungs-ansätzen während des Systementwicklungsprozesses ermöglicht.

 

Damit bildet es als integrierendes Technikgestaltungskonzept eine wichtige Grundlage zur Erreichung einer benutzerorientierten Gestaltung, um das Potenzial von SRA-Systemen zur Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion voll ausschöpfen zu können. Mit dem Rahmenkonzept wird zudem die Grundlage für zukünftige Forschungs-arbeiten zur Bewertung und Gestaltung von Situational Risk Assessment Systemen geschaffen. Die vorliegende Arbeit strukturiert durch die Differenzierung zwischen generellen und situativen Risiken, die Einführung des theoretischen Konstrukts der Situational Risk Awareness und die begriffliche Abgrenzung von SRA-Systemen einen neuen Themenbereich der Mensch-Maschine-Systemtechnik, der eine Vielfalt an interessanten Forschungs- perspektiven bietet.

 

                                                                 ***   

BILD 1 : OPERATIONSBEREICHE von "Gefahrenzuständen" nach Kersandt / NTM
Evaluation of Situational Risk Assessment Systems - Development of a Framework and Demonstration of its Applicability in the Domain of Ship Navigation, 2008
Dissertation Boris Gauss, Technische Universität Berlin -
Bei der Evaluation des SRA-Systems wurden überprüft :(1) Güte der Risikoberechnungen, (2) Gestaltung der Benutzungsschnittstelle, (3) Akzeptanz des SRA-Systems, (4) Effektivität der SRA-Assistenz. Den Kriterienbereichen werden jeweils mehrere Evaluationskriterien sowie orschläge zu ihrer Operationalisierung zugeordnet. Die Praktikabilität und Nützlichkeit werden mit zwei empirischen Evaluationsstudien des Navigational Risk Detection and Assessment Systems (NARIDAS) demonstriert. NARIDAS ist ein neuartiges SRA-System für die nautische Schiffsführung, das mittels Fuzzy Logik acht situative Teilrisiken (z.B. Kollision, Grundberührung) berechnet.
NARIDAS_Evaluation.pdf
PDF-Dokument [7.2 MB]
Gauss / Rötting / Kersandt : NARIDAS – EVALUATION OF A RISK ASSESSMENT SYSTEM FOR THE SHIP’S BRIDGE, London 2007
Practicability and usefulness of the framework are demonstrated by two empirical evaluation studies of the Navigational Risk Detection and Assessment System (NARDIAS). NARIDAS is a novel SRA system for ship navigation, which calculates eight situational risks (e.g., collision, grounding) by means of fuzzy logic.
NARIDAS_London2007.pdf
PDF-Dokument [539.1 KB]
Auszug aus Usability-Untersuchung (12 Seiten) : Comparison of risk assessment between experts and ASSYST-NTM, 2013
APP6_TEST_USABILITY_KE.pdf
PDF-Dokument [230.0 KB]
HANSA, Nr.10 / 2006 : NARIDAS – Ergebnisse einer zweiten Expertenbefragung
V50 HANSA 200610 AVECS Naridas Ergebniss[...]
PDF-Dokument [1.2 MB]
Präsentation (82 Bilder) : Navigation Risk Detection and Assessment System (NARIDAS), 2006
Ergebniss statischer und dynamischer Testreihen des Assistenzsystems mit dem Schwerpunkt des Vergleichs subjektiver Risikoabschätzungen mit den Bewertungen der „Maschine“
SIMULATORTestergebnisse_Forum2.pdf
PDF-Dokument [2.9 MB]
Anmerkungen zum Bridge Recource Management Manual der Carnival Corporation & plc ...
... in Verbindung mit IMO – Dokumenten und den Möglichkeiten eines rechnergestützten Nautical Task Management (NTM), 2013
BRM_NTM_KE.pdf
PDF-Dokument [997.6 KB]
SITUATIONSBEWUSSTSEIN UND MENSCHLICHER FEHLER /UND MENSCHLICHER FEHLER – Kersandt, Diethard – Rostock – Januar 2014
Die Bemühungen von Herstellern zur Erhöhung von Genauigkeit, Zuverlässigkeit,Servicefreundlichkeit und Umfang der Prozessabbildungen haben ihre technischen Grenzen wahrscheinlich noch nicht erreicht. Aber die Signal- und Datenmengen und die dadurch wachsende „scheinbare“ Komplexität sind vom Menschen kaum noch erfassbar. Sie sind nicht nur die Quelle neuer Ideen, sondern zugleich die Ursache von Fehlentwicklungen. Das ist einer der grundlegenden dialektischen Widersprüche des Lebens : das Neue erzeugt zugleich die Basis seines eigenen Unterganges; ist Quelle des Fortschritts und Beginn eines qualitativen Neuanfanges.
SIT_BEW_01.pdf
PDF-Dokument [451.1 KB]

AN INTRODUCTION TO a "NAUTICAL TASK MANAGER"

Example for an assistance system on the bridge and further applications


Diethard Kersandt / October 2015

 

Schiffsführungssysteme sind ein reales Ergebnis von Wissenschaft, Praxis und Leistungskraft der Herstellerindustrie. Sie bestimmen heute weitgehend den Charakter von Schiffsführungsprozessen an Bord und machen in ihren Wider-sprüchen Konflikte sichtbar. Häufen sich die Widersprüche, steht ein Umschlag in eine neue Qualität bevor.
Widersprüche treten gesetzmäßig auf und sind das Ergebnis eines unaufhalt- samen Erneuerungsprozesses der Gesellschaft in allen ihren Existenzbereichen.

 

Einer der aktuell herangereiften Widersprüche ist, dass trotz großen Aufwandes der Hersteller und immer wieder vorgenommenen technisch-funktionellen Verbes- serungen der Schiffsführungssysteme sowie modifizierter Ausbildungsformen und Trainingsverfahren die Nautiker „vor Ort“ ihre Leistungsgrenzen erreicht haben.

 

Der Schiffsführungsprozess erscheint durch das rasante Wachstum der Signal- und Datenflut immer komplexer und immer weniger beherrschbar. Analysten wei- sen auf mangelhafte „situation awareness“, d.h. auf Mängel in der Erfassbarkeit und Bewertbarkeit des Angebotenen hin. Der Anteil des „menschlichen Versagens“ als Begründung für die Ursachen von Seeunfällen bleibt konstant. Es ist notwendig, sinnvoll und zeitgerecht, dass sich die Fachwelt verstärkt mit neuen Inhalten und Anforderungen der Schiffsführung beschäftigt, existierende praktische Lösungen und ihre Grundlagen kritisch analysiert, diskutiert und erneuert.

 

Auf der einen Seite steht man vor den technischen Möglichkeiten der außeror-dentlich schnellen und präzisen Prozessdatenerzeugung, auf der anderen Seite verlangen gerade Hochrisikosysteme technische und methodische Mittel zur Pro- zessbeherrschung, darunter auch Trainingsverfahren und -methoden, insbeson- dere die Simulation.

 

Das „Einfache“ hat sich durch den Einfluss des Menschen zum „Komplexen“ gewandelt. Die ursprüngliche Absicht, das „Einfache“, das „Elementare“, das „Unzerstörbare“, das „elementar Notwendige“ besser darzustellen und mathematisch zu beschreiben, führte durch die Möglichkeiten der Rechentechnik schnell zu einer unkontrollierten Ansammlung dieses „Einfachen“, so dass allein daraus die Zunahme der Komplexität erwuchs.

 

Die zeitliche Verarbeitungsgeschwindigkeit von Informationen und ihre Anwen-dungsvielfalt haben sich außerordentlich erhöht.
Die Darstellungsvielfalt „explodierte“, der Prozess selbst, das Führen eines Schif- fes über See, veränderte seinen ursprünglichen Charakter kaum, wohl aber än- derte sich der Charakter der Tätigkeit des Nautikers auf der Brücke.
Man beschreibt mit höchstem technischen Aufwand einen fast unveränderten Prozess und wundert sich darüber, dass der Mensch unfähig ist, mit der massenhaft angehäuften Technik vernünftig umzugehen.
Menschen machen Fehler und werden dafür bestraft ! Integrierte Systeme allein lösen das Komplexitätsproblem nicht ! Klagen über die Vermittlung der Grundsätze „guter Seemannschaft“ in der Ausbildung und die Weiterentwicklung in der Praxis selbst, gehen im Strudel der Anforderungsvielfalt und der veränderten Wertmaß- stäbe des Berufes des Seemannes unter.
Wurden die Systeme richtig dimensioniert ? Ist übersehen worden, dass die immer umfassendere Systembeschreibung immer größere und detailliertere Datenmengen verlangt als der Nautiker in der verfügbaren Zeit erkennen, aufnehmen, bewerten und verarbeiten kann ?

Die Fähigkeit des Menschen, höhere Forderungen z.B. in der Informationsverar-beitung durch „interne Umorganisation“, mentale Anpassung und Aktivierung geistiger Reserven zu erfüllen, ist (wahrscheinlich) aus biologischen Gründen kurzfristig nicht mehr ent- scheidend zu verbessern.
Die hohe Dynamik des Schiffsführungsprozesses, seine Zeitbezogenheit und seine Zufälligkeit sowie schnelle Prozesszustandsänderungen weisen auf die Notwendigkeit schneller Reaktionszeiten hin.
Zunehmender Komplexität muss durch technische Maßnahmen, Expertensyste- me, Diagnose, Störungsanalyse mit abnehmender Informationssuche begegnet werden.
Vorgefundene Situationen werden fast ausschließlich subjektiv interpretiert, zusam- mengefügt und mit den eigenen, momentan verfügbaren subjektiven Vorstellungen (bestimmt u.a. durch Wissen, Erfahrungen) über Risiko oder Gefahr verglichen.
Die wahren Ursachen und Wirkungszusammenhänge für das menschliche Ver- sagen bleiben solange im Dunkeln, bis die „Grauzonen“ zwischen vorliegenden Messwerten und ihren unscharfen Interpretationen / Bewertungen durch den Menschen nicht durch präzise gefahrenbasierte Zustandsbestimmungen beseitigt werden.
Verdrängung, Erwartung und begrenzte Leistungsfähigkeit in der Informations-verarbeitung verdecken jedoch die Fähigkeit einer weitgehend objektiven Sach- analyse.
Als einer der größten Mängel in der Situationsbewertung stellt sich die mensch- liche Eigenschaft heraus, bei einem Überangebot digitaler Messgrößen zu ver- suchen, diese im Maße verfügbarer individueller Fähigkeiten in qualitative Be- schreibungen umzuwandeln und nach Übereinstimmungen bzw. Differenzen in der Realität zu suchen, die ihrerseits aber nur über technische Systeme abgebildet wird, da technische Assistenzen für die qualitative Zustandsbewertung fehlen.

 

Einerseits werden technische Einzelsysteme mittels Datenverbindungen zu einer physikalisch integrierten Einheit, dem integrierten Navigationssystem zusam-mengeschlossen. Dabei wird eine hohe Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verfüg-barkeit der Sensorebene angestrebt und angenommen, dass der Operateur die sich immer mehr erweiternde Datendichte in der spezifisch verfügbaren Zeit beherrscht und zu einem situationsgerechten Abbild der Realität verarbeiten kann.

 

Das Vorhandensein und die Güte eines Vergleichsmodells, das die Grundlage für das Erkennen von Abweichungen zwischen Ist- und Sollzuständen bildet und für die Handlungsregulation verantwortlich ist, wird als Bedingung für die Handha- bung des Systems durch den Nautiker vorausgesetzt.
Das aber, so zeigt die praktische Entwicklung, ist ein Trugschluss mit außeror-dentlich hohen negativen Folgen !
Die weitere Konzentration der Forschung und der Hersteller auf diese Ebene wird zu keiner bedeutenden Qualitätsverbesserung des Prozesses führen. Nach wie vor wird es Konflikte in der Beziehung zwischen Mensch und Technik geben und zu negativen Wirkungen auf die Wettbewerbsfähigkeit der Produkte kommen.

 

Letztlich besteht die Gefahr, dass die Konflikte zu einer Deformation des Men- schen hinsichtlich seines Wissens, seiner Erfahrungen und seiner Persönlich- keitseigenschaften führen.

...

 

SITUATION DIAGNOSIS / EVALUATION OF PARTIAL TASKS


Das Ziel der echtzeitfähigen Situationsdiagnose besteht darin, die die jeweilige nautische Aufgabe bzw. den partiellen Prozess kennzeichnenden Signale / Daten / Informationen zunächst so zu strukturieren wie es der Nautiker mit seinen eigenen kognitiven Mitteln und fachlichen Kenntnissen auch tun würde.
In seiner Überwachungs-, Kontroll- und Steuerungsfunktion versucht dieser, die ihn erreichenden sowie die von ihm angeforderten Informationen so zu ordnen, dass er in die Lage versetzt wird, aus ihnen selbst und aus ihren Beziehungen zueinander auf den Zustand des ausgewählten bzw. gerade im Mittelpunkt stehenden nautischen Prozesses zu schließen.

Mit anderen Worten : er ermittelt die Höhe der Gefahr für die Erfüllung der betrachteten Schiffsführungsaufgabe.
Dazu benötigt er eine Vorstellung über die von ihm in seiner Funktion zu erbringende Qualität der aktuellen Aufgabe. Gefahr und Qualität bilden die beiden Pole seines „inneren Modells“, aus deren Differenzen er die Art und den Zeitpunkt von Prozesseingriffen / Steuerungsaktionen ableitet.
Der NTM arbeitet genau auf dieser Grundlage. Er verfügt über die gleiche fachli- che Strukturierung der nautischen Aufgaben und verdichtet die im technischen System erzeugten bzw. vorverarbeiteten ca. 100 Daten zu sogenannten „Prozess-Indikatoren.“
Die ca. 3 – 4 Indikatoren für jede partielle Aufgabe ergeben bei 6 partiellen Prozessen 18 – 24 zu bewertende Eingangsgrößen.
Wie der „nautische Experte“, stellt auch der NTM auf der Basis von Experten-wissen fest, wie groß die Differenzen zwischen der sogenannten „guten See- mannschaft“ und dem aktuellen Wert der Eingangsgrößen ist. Dabei werden die jeweiligen Betriebszustände (NAVMODE) berücksichtigt. Es werden unterschie- den : die offene See, der küstennahe Verkehr, Fahren in Verkehrstrennungs-gebieten, die Ansteuerung, Fahrwasser (begrenzt und unbegrenzt) und das Liegen vor Anker.
Mit einem spezifischen mathematischen Verfahren aus der Fuzzy-Logik werden jetzt die Zustände der aufgabenspezifisch strukturierten und bewerteten Eingangsgrößen zu einer Aussage über die Höhe der Gefahr einer jeden der 6 nautischen Aufgaben zusammengefasst.

 

Kleiner Ausflug in die Fuzzy-Logik


Die Fuzzy-Logik erweitert die klassische zweiwertige Logik auf das Einheits-intervall als Wahrheitsmenge.
Damit wird die Modellierung gradueller Erfullung eines Pradikats moglich, z.B. „gute“ Seemannschaft, „hohe“ Gefahr usw. Während in der zweiwertigen Logik ein Zustand entweder „sicher“ oder „unsicher“ sein kann, ist in der einwertigen Logik die Abbildung einer Variablen X auf alle reellen Zahlen im Intervall (0,1) möglich; z.B. „im Bereich guter Seemannschaft“. Das ist unter nautischen Fachleuten ein häufig verwendeter Begriff, der in seiner typischen Unschärfe bei der Abbildung bzw. Wiedergabe einer Situation verwendet und verstanden wird. Ein „Nautical Task Manager verwendet und repräsentiert „unscharfe“ Daten.

„Fuzzy Inferenz Systeme (FIS) sind ein Ansatz fur die Losung verschiedenartiger Probleme auf den Gebieten Steuerungsautomatisation, Klassifizierung von Daten oder Entscheidungsfindung.
Grundidee ist, Expertenwissen und Erfahrung einfliesen zu lassen, wenn das Erstellen eines exakten mathematischen Modells aufgrund der Komplexitat des Systems sehr aufwandig oder unmoglich ist.“ (Krapp, Fabian : Einführung in die Fuzzy-Logik, HS Ravensburg / Weingarten, University of Applied Science, WS06; www.hs-weingarten.de/~ertel/vorlesungen/.../Vortrag__Fuzzy_Logik.pdf )

...

Der NTM geht bei seiner „Situationsdiagnose“ in ähnlicher Weise wie der Nautiker vor.
Aufgabenstrukturierung, Expertenwissen und prozesstypische mathematische Verfahren bilden die Grundbausteine des NTM.
Wichtiger Gestaltungsschwerpunkt bleibt immer die Regulation von Handlungen, d.h. die Widerspiegelung einer für die sichere und wirtschaftliche Führung des Schiffes zwingend erforderlichen Aktion des Menschen.
Die jeweilige aktuelle Situation wird im Nautical Task Manager (NTM) mit Hilfe von „INDIKATOREN“ abgebildet. Sie stellen das fachliche „Gerüst“ der Schiffsfüh- rungsaufgabe dar, sind qualitativ definierbar, mathematisch bewertbar und können gegeplant, gestaltet und durch Steuerungsoperationen des Nautikers beeinflusst werden.

                       

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Präsentation (44 Bilder) : Modellbildung und Situationsanalyse als Möglichkeit der Qualitätsverbesserung integrierter Navigationssysteme ...
.... auf der Grundlage aufgabenorientierter strukturierter Verarbeitung großer Datenmangen, 2014
Beispiel : Costa Concordia und Funktionsnachweis des NTM für die Vermeidung einer Grundberührung
Modellbildung 1.pdf
PDF-Dokument [3.8 MB]

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Präsentation (139 Bilder) : Das vorhersehbare Unglück oder : Wie „denkt“ ein Nautical Task Manager ? / 2015
Komplexe Darstellung der Funktionsgrundlagen des Assistenzsystems „NTM“ mit Beispielen aus den letzten 15 Minuten bis zur Grundberührung der CC;
Probleme des Situationsbewusstseins, der Datenverarbeitung, der technischen Einordnung in ein INS, Realisierungsfragen und Reaktionen eines Reeders.
>>>>> Diese und die nächste Quelle veranschaulichen den Leistungsumfang des Systems.<<<<<
NTM_KE_think_03.pdf
PDF-Dokument [21.4 MB]
Ausarbeitung (70 Seiten) : Einführung in die Arbeitsweise eines „Nautical Task Mananger“, 2015
Komplexer Anwendungsfall des aktuellen Programmsystems mit vielen Beispielen.
Ausdruck von Original-Rechnerergebnissen und grafische Darstellungsvorschläge.
>>>>> Aus dieser und der vorhergehenden Quelle kann der Leistungsumfang des Systems entnommen werden.<<<<<<
NTM_ASS_KE_2bsp_ub_Jan.pdf
PDF-Dokument [5.0 MB]

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HANSA; Fahne 147.Jahrgang-2010-Nr.xx : Bridge Team Management während eines Simulations- zyklus – Ermittlung und grafische Darstellung von Persönlichkeitsmerkmalen
Sollen im Bridge Team Management tatsächlich nachhaltige Wirkungen erzielt werden und soll es nicht bei der technischen Erfüllung von Standards und deren Zertifizierung bleiben, müssen moderne Werkzeuge der Qualitätsmessung und der Erfassung und Auswertung von Persönlichkeitsmerkmalen zum methodischen Gerüst eines jeden Simulatorbetreibers gehören.
Hier wird ein „Werkzeug“ vorgestellt.
HANSA_PERSON_KE.pdf
PDF-Dokument [811.6 KB]
Ausarbeitung (15 Seiten) Bridge Team Management während eines Simulationszyklus , 2010
Ermittlung und grafische Darstellung von Persönlichkeitsmerkmalen, 2010; Originalausarbeitung zum o.g. Artikel in HANSA
PERS_1a.pdf
PDF-Dokument [382.9 KB]
Übersetzung : Situation awareness und shared mental model : Erklärung und Schwächen im Brückenteam (15 Seiten) / August 2013
Die Quelle http://www.medicine.usask.ca/acutecareteamwork/ss_script/sit_awareness.php
wurde frei übersetzt und dabei insbesondere der Anwendung in der Schiffsführung (original : medizinischer Bereich bei der Patientenversorgung ) angepasst. Im Abschnitt „Barrieren für eine erfolgreiche Schiffsführung“ wurden die Probleme in der Schiffsführung einer kritischen, lösungsorientierten Betrachtungsweise unterzogen.
shmentmod_Problem_Lösung.pdf
PDF-Dokument [582.3 KB]
Beitrag für CIMCA – Kongress 2014 : Better Situational Awareness by "Cognitive Integration":
Qualitative Change in the Diagnosis of Conditions and Process Control through near Real-Time Calculation and Prediction Navigational Hazards of Large and Complex Data Sets by Means of Fuzzy Logic and Expert Knowledge
CIMCA_2014_Kersandt.pdf
PDF-Dokument [861.7 KB]

Hier finden Sie mich :

Dr. Diethard Kersandt
Wiedestrasse 4 a
22880 Wedel

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Telefon: +49 4103/9673850 +49 4103/9673850
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