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一个全面的STPA-PSO框架,用于量化智能眼镜制造中的风险.

Ali Karevan1, Sylvie Nadeau1

  • 1École de technologie supérieure, Mechanical Engineering Department, Montréal, Quebec H3C 1K3, Canada.

Heliyon
|May 2, 2024
PubMed
概括

本研究介绍了STPA-PSO方法,用于量化工业5.0系统中使用智能眼镜时的人类错误的风险. 该方法有效地评估和管理系统设计期间的安全风险.

科学领域:

  • 系统工程 系统工程
  • 人与机器的互动 人与机器的互动
  • 风险管理 风险管理

背景情况:

  • 工业5.0强调人机协作,增加对智能眼镜等可穿戴设备的依赖.
  • 可穿戴设备的整合引入了新的风险,特别是人为错误,目前文献中缺乏定量评估.
  • 现有的研究还没有充分量化了复杂系统中与人穿戴物互动相关的风险.

研究的目的:

  • 在使用智能眼镜的复杂系统中引入和验证STPA-PSO方法来量化风险,特别是人为错误风险.
  • 解决有关人类可穿戴一体化风险的定量评估的文献上的差距.
  • 为在工业5.0中提供一个更安全的人机协作框架.

主要方法:

  • 该研究使用系统理论过程分析 (STPA) 来主动识别系统危险.
  • 粒子集群优化 (PSO) 算法用于准确计算和优化已识别的风险,包括人为错误因素.
  • 为了验证工业,金融和职业健康和安全 (OHS) 方面的方法,进行了一项涉及冰箱组装的案例研究.

主要成果:

  • 在复杂系统中,STPA-PSO方法论在评估和量化与智能玻璃使用相关的风险方面表现出有效性.
  • 案例研究证实了该方法在设计阶段能够识别和管理风险,包括人为错误.
关键词:
工业5.0 工业 5.0 工业 5.0 工业 5.0 工业制造业 制造业 制造业 制造业粒子群集优化 (PSO) 是一种风险管理 风险管理智能眼镜是一种智能眼镜.系统理论过程分析 (STPA)

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  • 成功完成了定量风险评估,为风险缓解策略提供了基础.

    • 结论:

    • STPA-PSO方法提供了一个强大的框架来量化复杂系统中的风险,特别是关于可穿戴技术.
    • 这项研究为推进工业5.0环境的系统安全分析做出了重大贡献.
    • 这些发现支持可穿戴设备的更安全的整合和增强的人机交互.