W tym artykule dowiesz się, czym jest analiza HF-FMEA, jak uwzględnia czynniki ludzkie w ocenie ryzyka oraz dlaczego klasyczna PFMEA często nie wystarcza do zapobiegania błędom operatorów.
Praktycznie w każdym procesie produkcyjnym bierze udział człowiek. Nawet w zautomatyzowanych liniach montażowych wciąż są operatorzy, którzy przygotowują stanowisko pracy, nadzorują przebieg operacji, reagują na sygnały z maszyny i wprowadzają dane do systemu. Tradycyjne metody analizy ryzyka, takie jak PFMEA, za punkt wyjściowy biorą jakość wyrobu, a błąd ludzki pojawia się w nich wyłącznie jako przyczyna wady wyrobu, bez głębszej refleksji nad tym, dlaczego operator mógł popełnić pomyłkę. W praktyce takie podejście nie odpowiada na kluczowe pytanie: dlaczego operator mógł popełnić błąd i co w środowisku pracy mogło do tego doprowadzić. Właśnie w tym obszarze coraz większe znaczenie zyskuje HF-FMEA lub FMEA Czynników Ludzkich (ang. Human Factors FMEA) – metodyka, która przenosi analizę ryzyka na poziom rzeczywistych warunków pracy człowieka.
Analiza HF-FMEA (Human Factors – Failure Mode and Effects Analysis) stanowi uzupełnienie (rozwinięcie) klasycznego PFMEA poprzez ukierunkowanie oceny ryzyka na czynniki ludzkie oraz warunki, w jakich operator wykonuje swoje zadania. Podczas gdy klasyczne FMEA procesu identyfikuje możliwe wady wyrobu i ich przyczyny (np. wada: zbyt miękki materiał, przyczyna: piec nie osiągnął zadanej temperatury), HF‑FMEA koncentruje się na zrachowaniach operatora oraz na tym, dlaczego dane zachowanie mogło wystąpić.
HF‑FMEA proponuje zatem następujące podejście – zamiast jedynie „szkolić operatora” chcąc przeciwdziałać jego błędom, organizacja powinna zrozumieć przyczyny tych błędów i zainwestować w ergonomię, jasną sygnalizację, ograniczenie zmęczenia, systemy wymuszające właściwe czynności itp. Taka filozofia odwraca uwagę od poszukiwania winnych i koncentruje się na projektowaniu procesu odpornego na błędy ludzkie.
Analiza HF‑FMEA opiera się na identyfikacji i ocenie czynników psychofizycznych, które mogą wpływać na pojawienie się błędu ludzkiego. Włączenie tych czynników do analizy pozwala zrozumieć co utrudnia operatorowi prawidłowe wykonanie zadania. W literaturze przywołuje się często podział opracowany przez Centralny Instytut Ochrony Pracy. Czynniki te dzielą się na obciążenia fizyczne i psychiczne:
– obciążenia statyczne wynikające m.in. z długotrwałego napięcia mięśni (np. praca w wymuszonej nienaturalnej pozycji, konieczność trzymania ciężkiego narzędzia w wyciągniętych rękach itp.),
– obciążenia dynamiczne wynikające z aktywności ruchowej (np. zmęczenie kolejnym powtórzeniem nawet prostej i nieobciążającej jednorazowo czynności itp.).
– sposób odbierania informacji z otoczenia (oświetlenie, hałas, jednoznaczność komunikatów itp.),
– warunki podejmowania decyzji (czas na decyzję, liczba opcji do wyboru, stres związany z konsekwencją błędnej decyzji itp.),
– warunki wykonywania czynności (rytm narzucony przez proces/maszynę, łatwość wykonania czynności z uwagi na organizację stanowiska pracy itp.).
HF‑FMEA przesuwa punkt ciężkości analizy na mechanizmy powstawania błędów ludzkich, przy czym co ważne, jej celem nie jest przypisanie winy operatorowi, lecz zaprojektowanie procesu tak, aby minimalizować prawdopodobieństwo pomyłki. W praktyce prowadzi to do szeregu korzyści:
Warto podkreślić, że w ostatnich latach rośnie liczba poważnych katastrof w lotnictwie, transporcie i obsłudze maszyn spowodowanych czynnikiem ludzkim. Właśnie takie wypadki motywują organizacje do zabezpieczenia procesów przed błędami ludzi.
Choć nie istnieje jeden, międzynarodowy standard opisujący HF‑FMEA, literatura sugeruje ogólny schemat postępowania, który organizacje powinny dostosować do własnych potrzeb.

Analizę HF‑FMEA należy rozpocząć od opisania procesu na poziomie operacyjnym, z uwzględnieniem rzeczywistego sposobu pracy operatora. W odróżnieniu od instrukcji, która często ogranicza się do ogólnych zadań, tutaj rozpisujemy szczegółowe czynności manualne, decyzyjne i percepcyjne. Dla przykładu, mogą to być następujące elementy procesu:
Kolejnym krokiem jest rozpoznanie błędów, które operator może popełnić przy wykonywaniu każdej czynności. Należy wziąć pod uwagę zarówno błędy oczywiste, jak i te, które pojawiają się sporadycznie lub w warunkach zwiększonego obciążenia. Przykłady błędów mogą być następujące:
Po zidentyfikowaniu błędów należy przeanalizować przyczyny ich występowania. W HF‑FMEA koncentrujemy się na czynnikach ergonomicznych, psychofizycznych i organizacyjnych, m.in.:
Na podstawie zidentyfikowanych przyczyn określa się działania zapobiegawcze, które zmniejszą prawdopodobieństwo wystąpienia błędów poprzez zmianę warunków pracy. Przykładowe działania to:
Na ten moment nie istnieje jedno zestandaryzowane podejście w zakresie dokumentowania ani „wyceniania” poziomu ryzyka dla tego rodzaju FMEA. Można zatem oprzeć się na wskaźnikach SEV (ważność skutków) i OCC (prawdopodobieństwo wystąpienia), z wykorzystaniem wartości RPN, ale równie dobrze można uwzględnić także DET (wykrywalność) i podsumowywać ryzyko za pomocą wartości AP.
Kluczowe jest, aby przyjęte skale oceny były dopasowane do specyfiki organizacji i spójne z innymi stosowanymi systemami zarządzania ryzykiem.
HF‑FMEA jest odpowiedzią na rosnącą potrzebę systematycznej analizy czynników ludzkich w procesach produkcyjnych i usługowych. Metoda ta pozwala zrozumieć, dlaczego operator popełnia błąd i zaprojektować takie rozwiązania, które zminimalizują prawdopodobieństwo wystąpienia pomyłki. HF‑FMEA nie zastępuje klasycznych analiz FMEA, ale je uzupełnia, a co ważne – może być stosowana w różnych branżach i obszarach działalności.
Z myślą o firmach, które chcą lepiej przygotować się do analizy błędów ludzkich, stworzyliśmy szkolenie HF-FMEA. Pokazuje ono, jak w sposób praktyczny i uporządkowany uwzględniać czynnik ludzki w analizach FMEA i projektowaniu procesów.
Jeśli planujesz wdrożenie HF-FMEA lub chcesz rozwinąć kompetencje swojego zespołu w tym zakresie – zapraszamy. Z przyjemnością pokażemy, jak stosować tę metodę w praktyce.
PROQUAL Management Institute
B. T. Greber Spółka Jawna