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Development of a Method for the Characterization, Assessment and Control of Human Induced Uncertainty During Usage

Oberle, Marius (2017)
Development of a Method for the Characterization, Assessment and Control of Human Induced Uncertainty During Usage.
Technische Universität
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Development of a Method for the Characterization, Assessment and Control of Human Induced Uncertainty During Usage
Language: English
Referees: Bruder, Prof. Dr. Ralph ; Anderl, Prof. Dr. Reiner
Date: 2017
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 12 July 2017
Abstract:

Prediction of a system’s stress in succession to a human-machine interaction is difficult due to the variety and variability of the involved factors. Thereby, the human factor represents an important role, positive as well as negative, whereat the resulting uncertainty can be ascribed to the human performance variability. Current approaches for the investigation of the human influence onto system stress predominantly focus on human error and thus only on the negative aspects. In contrast, the concept of uncertainty recently attracts increased attention and allows for a holistic assessment of human induced uncertainty, but misses an applicable method. Assessment of the human influence onto the uncertainty during usage would lead to the reduction of safety measures and thus to a conservation of resources.

The present work addresses the development of a holistic approach for the characterization, assessment, quantification and control of the human influence onto the uncertainty during usage. Based on a literature review, a model for the description of human-machine interaction, focusing on human sub-processes, is developed and a total of 67 influencing factors are allocated to the model’s elements. On this basis, the method of Human Uncertainty Modes and Effects Analysis (HUMEAn) is derived, which allows for a systemic assessment and quantification of human induced uncertainty. The developed method of HUMEAn is subsequently applied within a laboratory study to investigate the uncertainty of the human sub-process execution of action. For this, 58 participants must fulfill the task to place a specific weight on top of a tripod. The interindividual human influence, represented by the strength and dexterity of the participants, as well as the influence of task variation in form of different placing weights and instructions, are assessed. As a first result, system stress seems to follow a lognormal distribution. Thereby, a significant negative influence of the placing weight as well as the strength of the participants onto the resulting system stress is found. In contrast, specific instructions as well as the dexterity of the participants show a significant positive impact onto uncertainty. During a second study with 44 participants, the HUMEAn is applied for the investigation of the complex task of landing an airplane. Thereby, the human sub-process choice of action in conjunction with intraindividual influences are focused. The uncertainty of choice of action is quantified by means of a Markov model. Again, the resulting uncertainty is represented by a lognormal distribution. Further, pilots holding a commercial pilot license tend to less variation within their action sequence as other pilots. Overall, a significant positive influence of the factors qualification, simulator- and flight experience are found. Moreover, several predictors for the resulting system stress for specific states of the Markov model are identified. A third study with 32 participants is conducted to investigate the applicability of appropriate interface design for the reduction of uncertainty. Therefore, participants must stack two identical weights consecutively on top of a tripod. The findings confirm the possibility to reduce uncertainty regarding the resulting system stress through the implementation of appropriate feedback.

Overall, the developed model and the derived methodological approach of the HUMEAn allow for a systematic and holistic characterization and quantification of human induced uncertainty. Based on the application of the method, implications for the control and reduction of human induced uncertainty can be realized, e.g. through selection or qualification of the operator as well as through appropriate interface design.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die Vorhersage von Systembelastung in Folge einer Mensch-Maschine-Interaktion ist herausfordernd, auf Grund der Vielzahl und Variabilität der involvierten Faktoren. Dabei spielt insbesondere der Faktor Mensch eine entschiedene Rolle, da er die resultierende Unsicherheit auf Grund der Leistungsvariabilität sowohl negativ als auch positive beeinflusst. Bisherige Ansätze basieren meist auf der Analyse von menschlichen Fehlern und prägen daher eine einseitige, negative Sicht auf den Faktor Mensch. Dagegen gewinnt das Konzept der Unsicherheit in den letzten Jahren an Bedeutung, welches eine umfassende Betrachtung sowohl der negativen als auch positiven Faktoren ermöglicht. Eine Erfassung des menschlichen Einflusses auf die Unsicherheit würde letztlich zur Reduzierung von Sicherheitsbeiwerten und somit zur Ressourcenschonung beitragen.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Charakterisierung, Quantifizierung und Beherrschung des menschlichen Einflusses auf die Unsicherheit in der Nutzung. Basierend auf einer Literaturrecherche wird ein Modell zur Beschreibung der Mensch-Technik-Interaktion, mit Fokus auf potentielle Teilhandlungen des menschlichen Akteurs, entwickelt und um 67 Einflussfaktoren der beteiligten Elemente ergänzt. Folgend wird die Methode der Human Uncertainty Modes and Effects Analysis (HUMEAn) abgeleitet, die eine systematische Beschreibung und Quantifizierung des menschlichen Einflusses auf die Unsicherheit erlaubt. Die abgeleitete Methode der HUMEAn wird zunächst für die Untersuchung der Handlungsausführung in einem Laborversuch angewendet. Im Rahmen einer Studie mit 58 Probanden wird mittels der Aufgabe ein Gewicht auf einem Dreibein abzustellen der interindividuelle Einfluss von Kraftvermögen und Geschicklichkeit sowie der Einfluss variierender Handlungsanweisungen und verschiedener Gewichte auf die resultierende Unsicherheit untersucht. Für die resultierende Beanspruchung ergibt sich eine Lognormalverteilung. Zudem kann ein signifikanter negativer Einfluss des Gewichtes sowie des Kraftvermögens der Probanden nachgewiesen werden. Geschicklichkeit sowie fokussierte Handlungsanweisungen wirken sich hingegen signifikant positiv aus. In einer zweiten Studie mit 44 Probanden wird die HUMEAn auf die komplexe Aufgabe der Flugzeuglandung in einem Flugsimulator angewendet. Der Fokus liegt hierbei auf der Untersuchung des Einflusses der Handlungsauswahl. Mit Hilfe eines Markov-Modells wird die Variation hinsichtlich der Handlungssequenz quantifiziert. Erneut folgt die resultierende Beanspruchung einer Lognormalverteilung. Es zeigt sich, dass Piloten mit kommerziellen Pilotenlizenzen eine geringere Streuung hinsichtlich der Handlungssequenz aufweisen als andere Piloten. Insgesamt wird ein signifikanter positiver Einfluss von Qualifikation, Simulations- und Flugerfahrung festgestellt. Zudem werden für spezifische Markov-Zustände Prädiktoren für die resultierende Unsicherheit identifiziert. In einem dritten Versuch mit 32 Probanden wurde letztlich der Einfluss eines ergänzenden, digitalen Belastungsfeedbacks auf die resultierende Unsicherheit untersucht. Die Probanden mussten hierzu zwei Gewichte nacheinander auf dem Dreibein stapeln. Durch die Verwendung eines geeigneten digitalen Belastungsfeedbacks konnte die resultierende Unsicherheit signifikant reduziert werden.

Der im Rahmen der Arbeit entwickelte Modellansatz und die daraus abgeleitete Methode der HUMEAn ermöglicht somit eine systematische Beschreibung und Quantifizierung des menschlichen Einflusses auf die Mensch-Technik Interaktion. Auf Basis der Methode lassen sich weiterhin Maßnahmen zur Beherrschung und Reduzierung von Unsicherheit ableiten.

German
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-68372
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering
16 Department of Mechanical Engineering > Ergonomics (IAD)
16 Department of Mechanical Engineering > Ergonomics (IAD) > Work Design and Work Organization
Date Deposited: 12 Oct 2017 11:40
Last Modified: 09 Jul 2020 01:52
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/6837
PPN: 417741065
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