A proposal of a mixed fuzzy logic/rough sets FRAM model for complex systemic analyses of sociotechnical systems

Slim, Hussein (2020). A proposal of a mixed fuzzy logic/rough sets FRAM model for complex systemic analyses of sociotechnical systems. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Modern sociotechnical systems have been continuously developing at a fast pace leading to more complexity and interconnectivity among their components. The traditional view in wellestablished risk and safety assessment methods adopted a linear cause-effect philosophy focusing on what could go wrong (SAFETY-I). The focus was mainly and simply directed to the identification of errors, root causes and singular events, which could directly cause accidents and lead to undesired outcomes. However, considering the complexity of sociotechnical systems nowadays, classical approaches might not be sufficient to cover all influential factors affecting their performance. Different and innovative approaches capable of capturing such complexity are therefore required. Such approaches must adopt a systemic perspective and consider the various factors in a complex socio-technical system and their interactions (resonance). This shall provide an understanding of how undesired events might develop and emerge out of simple performance adjustments and the combination of systemic functional variability. Indeed, the field of safety management witnessed a significant amount of research efforts to address these issues leading to the proposition of several novel methods and approaches adopting fresh perspectives. One of these recently emerging disciplines is the field of Resilience Engineering adopting a new SAFETY-II perspective on the topic of safety management. The main method proposed in Resilience Engineering is the Functional Resonance Analysis Method (FRAM), which shall serve as the main tool in this project.

Despite the many advantages offered by these new tools, they are still limited in many ways and require further research and development to mature and become more standardized and established. The use of qualitative scales in tools such as FRAM allows for the capture of complex and dynamic relationships using natural language. However, this induces other limitations for the interpretations of the significance and for determining the precise magnitude of the produced outcomes. The addition of quantification into such approaches without sacrificing the distinguishing characteristics of these tools would allow the analysts to benefit from the advantages offered by both quantitative and qualitative methods. A possible solution to this limitation can be offered by fuzzy logic, which facilitates computing with natural language. The advantages of fuzzy logic are represented in the capacity to account for uncertainties in the defined parameters and the addition of quantification to FRAM, which rely on linguistic variables. Through the combination of fuzzy logic and FRAM, the benefits of the two approaches can be utilized to present a new powerful tool for risk and safety assessments.

The integration of fuzzy logic can facilitate as well the proposition of standardized framework to account for variability in FRAM and perform predictive assessments using the rule base of the Fuzzy Inference System (FIS). In contrast to retrospective accidents analyses, predictive safety assessments must deal with uncertainties and vagueness arising from the lack of sufficient data or knowledge on the true nature and magnitude of the evaluated concepts. Additionally, the rule base generation process in the FIS is exhaustive and requires significant efforts in case of a high number of input variables. This leads in turn to the generation of large rule bases heavy on computing resources and unfeasible in terms of expert elicitation. The Rough Set Theory (RST) framework can provide solutions to these issues as a data mining and classification tool. Through the application of several search algorithms to analyze input data provided by experts or field observations, the RST approach allows for an automatic classification of data (whether quantitative or qualitative) and consequently the generation of efficient reduced rule bases.

The starting point for this research project was with the analysis of the environment of aircraft ground deicing operations, which constitutes a complex and dynamic sociotechnical system. The optimal performance of the deicing procedures relies on many factors such as environmental conditions, technology, organizational aspects, and the human factor. The main objective of this research project is to introduce a new approach for safety assessments of complex socio-technical systems, specifically the context of aircraft deicing. To ensure the integrity of deicing/anti-icing procedures and provide the desired level of safety, an assessment of influential factors is necessary. The specific objectives are to model the system in place and perform a systemic assessment applying the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) to determine the influential factors that affect the performance of deicing operations; to introduce a new systematic approach combining fuzzy logic with FRAM to allow for a more standardized representation of performance variability; and thirdly, to integrate the RST method into the framework to provide the tools to classify large datasets and automatically generate comprehensible rule bases. Each phase in this project provided an application scenario inspired by actual airplane accidents related to deicing operations and the obtained results were compared eventually to draw conclusions and validate the results from a theoretical angle of view.

The results obtained from each application revealed new findings and illuminated some understudied areas concerning aircraft deicing. The analysis of the Scandinavian crash SK751 allowed for modelling the system of deicing providing an explanation for the development of the accident and linking events from a functional perspective. The integration of fuzzy logic facilitated the computation of the output’s variability in a more precise way and provided a systematic and standardized framework to account for performance variability. The RST approach as declared in the objectives enabled the automatic generation of reduced rule bases without sacrificing accuracy using ideal datasets. From a technology-readiness perspective, the proposed model is still in the early stages and requires further validation using real world data and further applications and optimization. The scope and timeline of this project did not allow to dig deeper; however, it is hoped that this project shall initiate further research activities in the future addressing the tackled topics and issues.

Furthermore, the adoption of frameworks as fuzzy logic and RST has been very limited in the field of risk and safety management. Such tools offer innovative and different approaches to cope with uncertainty and problems related to data classification. This in turn could assist in improving safety measures and minimizing risks to provide better aircraft ground deicing/anti icing operations and better protection for humans and machines. The new perspectives offered by these tools could eventually reflect positively on the economic, technological, and organizational aspects of the deicing industry and any other industrial context concerned with safety management. In the end, it is hoped that this research shall provide some answers and open the door for more arising questions to initiate as a conclusion further future studies.

Titre traduit

Une proposition d’un modèle FRAM combinant la logique floue et la théorie des ensembles approximatifs pour les analyses systémiques de systèmes sociotechniques complexes

Résumé traduit

Les systèmes sociotechniques modernes se développent continuellement à un rythme rapide, ce qui entraîne une plus grande complexité et une plus grande interconnectivité entre leurs composants. La vision traditionnelle des méthodes bien établies d'évaluation des risques et de la sécurité a adopté une philosophie de cause à effet linéaire axée sur ce qui pourrait mal tourner (SAFETY-I). L'accent était principalement et simplement dirigé sur l'identification des erreurs, des causes profondes et des événements singuliers, qui pourraient directement causer des accidents et conduire à des résultats indésirables. Cependant, compte tenu de la complexité des systèmes sociotechniques actuels, les approches classiques pourraient ne pas être suffisantes pour couvrir tous les facteurs influents affectant leurs performances. Des approches différentes et innovantes capables de saisir une telle complexité sont donc nécessaires. Ces approches doivent adopter une perspective systémique et prendre en compte les différents facteurs d'un système sociotechnique complexe et leurs interactions (résonance). Cela permettra de comprendre comment des événements indésirables peuvent se développer et émerger de simples ajustements de performance et de la combinaison de la variabilité fonctionnelle systémique. En effet, le domaine de la gestion de la sécurité a été témoin d'un nombre important
d'efforts de recherche pour aborder ces problèmes, ce qui a conduit à la proposition de plusieurs méthodes et approches novatrices adoptant de nouvelles perspectives. Le domaine de l'ingénierie de la résilience est l'une des disciplines récemment émergante à la suite de ces efforts proposant une nouvelle perspective SAFETY-II sur le thème de la gestion de la sécurité. Le principal outil proposé dans l'ingénierie de la résilience est la méthode d'analyse de résonance fonctionnelle (FRAM), qui servira d'outil principal dans ce projet.

Malgré les nombreux avantages offerts par ces nouveaux outils, ils sont encore limités à bien des égards et nécessitent davantage de recherche et développement pour mûrir et devenir plus normalisés et établis. L'utilisation d'échelles qualitatives dans des outils tels que FRAM permet de capter des relations complexes et dynamiques en utilisant le langage naturel. Cependant, cela induit d'autres limites pour les interprétations de l'importance et la détermination de l'ampleur précise des résultats produits. L'ajout de la quantification dans de telles approches sans sacrifier les caractéristiques distinctives de ces outils permettrait aux analystes de bénéficier des avantages offerts par les méthodes tant quantitatives que qualitatives. Une solution possible à cette limitation peut être proposée par la logique floue, qui facilite le calcul en langage naturel. Les avantages de la logique floue sont représentés dans la capacité à rendre compte des incertitudes dans les paramètres définis et l'ajout de la quantification à FRAM, qui repose sur des variables linguistiques. Grâce à la combinaison de la logique floue et de FRAM, les avantages des deux approches peuvent être utilisés pour présenter un nouvel outil puissant pour l'évaluation des risques et de la sécurité.

L'intégration de la logique floue peut également faciliter la proposition d'un cadre normalisé pour tenir compte de la variabilité de FRAM et effectuer des évaluations prédictives en utilisant la base de règles du système d'inférence floue (FIS). Contrairement aux analyses rétrospectives des accidents, les évaluations prédictives de la sécurité doivent tenir compte des incertitudes et du flou découlant du manque de données ou de connaissances suffisantes sur la vraie nature et l'ampleur des concepts évalués. De plus, le processus de génération de base de règles dans le FIS est exhaustif et nécessite des efforts importants en cas de grand nombre de variables d'entrée. Cela conduit à son tour à la génération de grandes bases de règles lourdes en ressources informatiques et irréalisables en termes d'élicitation d'experts. Le cadre de la théorie des ensembles approximatifs (RST) peut fournir des solutions à ces problèmes en tant qu'outil d'exploration de données et de classification. Grâce à l'application de plusieurs algorithmes de recherche pour analyser les données d'entrée fournies par des experts ou des observations de terrain, l'approche RST permet une classification automatique des données (qu'elles soient quantitatives ou qualitatives) et par conséquent la génération de bases de règles réduites efficaces.

Le point de départ de ce projet de recherche a été l'analyse de l'environnement des opérations de dégivrage au sol des aéronefs, qui constitue un système sociotechnique complexe et dynamique. La performance optimale des procédures de dégivrage repose sur de nombreux facteurs tels que les conditions environnementales, la technologie, les aspects organisationnels et le facteur humain. L'objectif principal de ce projet de recherche est d'introduire une nouvelle approche pour l'évaluation de la sécurité des systèmes sociotechniques complexes, en particulier pour le contexte du dégivrage des aéronefs. Pour garantir l'intégrité des procédures de dégivrage / antigivrage et fournir le niveau de sécurité souhaité, une évaluation des facteurs influents est nécessaire. Les objectifs spécifiques sont de modéliser le système en place et d'effectuer une évaluation systémique en utilisant la méthode d'analyse de résonance fonctionnelle (FRAM) pour déterminer les facteurs influents qui affectent la performance des opérations de dégivrage; introduire une nouvelle approche systématique combinant la logique floue avec FRAM pour permettre une représentation plus standardisée de la variabilité des performances; et troisièmement, intégrer la méthode RST dans le cadre pour fournir les outils permettant de classer de grands ensembles de données et de générer automatiquement des bases de règles compréhensibles. Chaque phase de ce projet a fourni un scénario d'application inspiré des accidents d'avion réels liés aux opérations de dégivrage et les résultats obtenus ont finalement été comparés pour tirer des conclusions et valider les résultats d'un point de vue théorique.

Les résultats obtenus à chaque application ont fourni des nouvelles explications et éclairé certains domaines sous-étudiés concernant le dégivrage des aéronefs. L'analyse de l'accident scandinave SK751 a permis de modéliser le système de dégivrage en expliquant l'évolution de l'accident et en reliant les événements d'un point de vue fonctionnel. L’intégration de la logique floue a facilité le calcul de la variabilité des extrants de manière plus précise et a fourni un cadre systématique et normalisé pour tenir compte de la variabilité des performances. L'approche RST telle que présentée dans les objectifs a permis la génération automatique de bases de règles réduites sans sacrifier la précision en utilisant des ensembles de données idéaux. Du point de vue de la disponibilité technologique, le modèle proposé en est encore à ses débuts et nécessite une validation supplémentaire à l'aide de données du monde réel et d'autres applications et optimisations. La portée et le calendrier de ce projet n'ont pas permis d'approfondir ces aspects ; cependant, on espère que ce projet encouragera l'émergence de nouvelles études et recherches sur les thèmes abordés par cette étude.

De plus, l'adoption de cadres comme la logique floue et les RST a été très limitée dans le domaine de la gestion des risques et de la sécurité. Ces outils offrent des approches innovantes et différentes pour faire face à l'incertitude et aux problèmes liés à la classification des données. Cela pourrait à son tour contribuer à améliorer les mesures de sécurité et à minimiser les risques afin de fournir de meilleures opérations de dégivrage / antigivrage au sol des aéronefs et une meilleure protection des humains et des machines. Les nouvelles perspectives offertes par ces outils pourraient à terme refléter positivement les aspects économiques, technologiques et organisationnels de l'industrie du dégivrage et de tout autre contexte industriel concerné par la gestion de la sécurité. En fin de compte, on espère que cette recherche fournira des réponses et ouvrira la porte à d'autres questions soulevées pour lancer en guise de conclusion d'autres études futures.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of the requirements for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 243-255).
Mots-clés libres:	systèmes complexes, ingénierie de la résilience, méthode d'analyse de résonance fonctionnelle, FRAM, dégivrage des aéronefs, logique floue, théorie des ensembles approximatifs
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Nadeau, Sylvie
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	14 sept. 2021 18:57
Dernière modification:	14 sept. 2021 18:57
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2689

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