Nel settore dei trasporti, i Fattori Umani sono ormai parte dei processi di gestione del rischio. L’aviazione ha fatto da apripista nell’adozione e diffusione di una cultura della sicurezza “costruita” anche attorno alle performance umane. C’è però un problema di uniformità. Innanzitutto nel linguaggio dei report incidentali, e in generale delle descrizioni degli eventi legati alla sicurezza; ma anche nelle modalità di raccolta e analisi dei dati relativi ai contributi umani negli incidenti e nelle emergenze.
L’Europa chiede più sinergia e spinge affinché tutti gli attori e le organizzazioni dell’aviazione e del marittimo adottino il medesimo approccio per valutare il ruolo dei Fattori Umani nella sicurezza. Chiede inoltre che sviluppino modelli di rischio human-related egualmente efficaci in ogni dominio. Tra i progetti che sta finanziando in merito, uno dei più importanti è SAFEMODE, coordinato da Deep Blue; certamente il più grosso per investimento economico degli ultimi dieci anni, con un budget di circa dieci milioni di euro.
Alla ricerca di un linguaggio comune sulla sicurezza
Del consorzio fanno parte oltre trenta partner tra compagnie aeree e di navigazione, università e istituti di ricerca, organizzazioni per il controllo e la sicurezza del traffico aereo e ferroviario.
«Stiamo mettendo assieme mondi che normalmente non si “parlano”, aviazione, marittimo e anche ferroviario, per uniformare il modo in cui i Fattori Umani entrano nella valutazione del rischio e quindi nella progettazione di sistemi e procedure».
Lo spiega Simone Pozzi, CEO di Deep Blue. È un lavoro di “armonizzazione” necessario oggi, e che lo sarà ancora di più in prospettiva. L’innovazione tecnologica sta cambiando e rendendo più simili i diversi settori di trasporto. Ne sono un esempio la crescente automazione e l’adozione di aeromobili o navi a controllo remoto. Per questo i rischi human-relatedemergenti dovranno essere descritti, anticipati e gestiti allo stesso modo.
«Siamo partiti dalle descrizioni e dai dati sugli incidenti forniteci dalle compagnie aeree e marittime del consorzio. Stiamo ora ragionando sul modo di armonizzarli utilizzando la tassonomia e gli strumenti di analisi a disposizione. Qualora non fossero adatti, dovremmo ripensarli per mettere in piedi un sistema descrittivo e di classificazione coerente. Capire che tipo di dati abbiamo e come standardizzarli servirà anche ai regolatori internazionali, come EASA o EMSA. Suggerirà se e in che modo cambiare i principi e le linee guida delle analisi pre e post incidente, quelli cioè che dicono che tipo di dati raccogliere e come analizzarli, per evitare che accada di nuovo».
HURID, la scatola magica degli strumenti utili
Entro fine progetto (maggio 2022), il consorzio rilascerà un database pubblico (SHIELD) a disposizione di ricercatori, operatori dei trasporti e policy maker. Conterrà innanzitutto una classificazione dei rischi e relative probabilità che si verifichino. Poi, una descrizione delle variabili tecniche, umane e procedurali che contribuiscono a creare una situazione di rischio. Infine, i parametri che influiscono sulle performance degli operatori umani.
«SHIELD è uno strumento pensato su modello dell’Aviation Safety Reporting System della Nasa, un database semi pubblico di eventi incidentali di aviazione accessibile ai ricercatori che si occupano di safety – continua Pozzi – la Comunità europea vuole costruire un archivio elettronico simile che abbracci però tutti i trasporti».
Al database si aggiungeranno anche esempi di best practice per l’integrazione dei Fattori Umani nella sicurezza individuati in ciascun settore. E ancora modelli di rischio e “istruzioni” per una progettazione human-centered di strumenti e procedure. Tutto questo confluirà in uno Human Risk-Informed Design Framework (HURID).
«Una sorta di “scatola magica” che contiene risorse e strumenti utili per chi si occupa di progettare sistemi e operazioni, per i responsabili della sicurezza, per le autorità di regolamentazione. Qui troveranno risposte alle loro domande. Ad esempio, “Quali sono gli incidenti verificatisi sino a oggi con questo tipo di procedure, sistemi, interfacce? Cosa influenza di più la performance umana in questo tipo di operazioni? Cosa viene considerato best practice in quest’area? Quali modelli e strumenti utilizzare? Quanto contano i Fattori Umani?” E così via».
Lo chiarisce Carlo Abate, esperto in analisi di dati in Deep Blue.
I casi studio nell’aviazione: turbolenze; aerei a controllo remoto
Un aereo in movimento crea turbolenze di scia che possono risultare pericolose per gli altri aerei, soprattutto durante il decollo e l’atterraggio ma anche in fase di crociera. I controllori regolano il traffico aereo in modo da minimizzare i rischi. Pertanto, combinare un sistema d’allarme che li avverta del pericolo per un aereo di incrociare la scia creata da un altro velivolo, una buona comunicazione con il personale di bordo, e indicatori specifici a disposizione dell’equipaggio migliorerebbe la gestione delle emergenze. La progettazione di prototipi di questo sistema d’allerta per controllori di volo ed equipaggio in cabina è uno degli otto casi di studio del progetto, coordinato da EUROCONTROL, per testare la validità dei principi e degli strumenti di HURID.
Sempre nell’aviazione, Embraer, azienda che produce aerei e offre servizi aeronautici, coordinerà un altro caso di studio. In esso, le risorse di HURID verranno utilizzate per migliorare la gestione di un atterraggio d’emergenza di un velivolo senza equipaggio (completamente automatizzato o a controllo remoto), individuando i compiti dell’operatore umano a terra e le procedure attraverso le quali interagisce con il velivolo e comunica con i controllori del traffico aereo.
I casi studio nel settore marittimo: navi a controllo remoto, e collisioni
Spostandoci nel marittimo, HURID aiuterà a sviluppare un’interfaccia uomo-macchina per la guida di una nave cargo a controllo remoto. Se e quanto l’interfaccia sarà migliore rispetto a una già esistente, elaborata da ricercatori della Wuhan University of Technology che è leader di questo caso di studio, verrà stabilito registrando parametri neuro-fisiologici (per esempio EEG) dell’operatore da remoto per valutare il suo carico di lavoro in differente scenari (un danno al sistema; mentre cerca di evitare una collisione senza traffico o con traffico navi).
Un altro caso di studio, sempre nel marittimo ma sotto la supervisione della Istanbul Technical University, indagherà il ruolo dei Fattori Umani e la risposta umana nelle emergenze utilizzando simulatori di collisioni (simulando incidenti realmente accaduti), così da verificare l’efficacia di HURID e raccogliere feedback per migliorarlo.
