Kognitive Analyse Formaler Sicherheitskritischer Steuerungssysteme auf Basis eines integrierten Mensch-Maschine-Modells

In der vorliegenden Arbeit wird eine Methode zur frühen Berücksichtigung des Faktors Mensch bei der Entwicklung sicherheitskritischer Steuerungssysteme in der Luftfahrt entwickelt. Im Zuge der Automatisierung wurden die Systeme mit einer komplexen und hochdynamischen Menge von Modi ausgestattet, um dasselbe Gerät für unterschiedliche Manöver nutzen zu können. Die resultierende Moduslogik ist oft contraintuitiv und stellt dadurch hohe Anforderungen an die Kognition der Bediener.
Die Forschung antwortet auf dieses Problem mit der Forderung nach einem menschenzentrierten Design und der Bildung des Forschungsbereichs Cognitive Engineering. Auf diesem Gebiet werden zahlreiche Ansätze verfolgt. Dennoch gibt es bisher nur wenige Tools, die Systeme aus kognitiver Sicht bewerten. Eine besondere Herausforderung stellt die Berücksichtigung inkorrekter Annahmen über das Systemverhalten auf Seiten des Bedieners dar. Hier existiert derzeit keine befriedigende Lösung.
Aufgrund des beschriebenen Mangels wird in der vorliegenden Arbeit orientiert an einer bei der Lufthansa Verkehrsfliegerschule durchgeführten Simulatorstudie ein Bedienermodell erstellt, das den kognitiven Prozess „gelernter Sorglosigkeit“ nachbildet. Menschen lernen Sorglosigkeit, wenn sie sicherheitskritische Handlungen ohne Berücksichtigung von Sicherheitsvorkehrungen durchführen und sich dennoch keine Gefahren einstellen. Das kognitive Bedienermodell wird mit formalen Systementwürfen integriert, um durch Simulation und formale Verifikation so genannte Routinefehler vorherzusagen. Diese Fehlerart wurde in der Literatur als wahrscheinlichste Erklärung für zahlreiche Vorfälle und Unfälle identifiziert. Zur Anwendung des integrierten Modells wird ein Vorgehensmodell erarbeitet und im Rahmen einer Fallstudie zur Analyse eines Autopilotensystem angewendet.