🐬 👨🏿‍💻 🦄 सूचना प्रणाली के प्रदर्शन पर मानव कारक के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए पद्धतिगत दृष्टिकोण 🎊 👅 👍

लेख बड़ी सूचना प्रणाली के कामकाज पर मानव कारक के प्रभाव की डिग्री का निर्धारण करने के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण निर्धारित करता है।

परिचय

आधुनिक सूचना प्रौद्योगिकी और अभिनव कंप्यूटर और दूरसंचार हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर समाधान बड़े कॉर्पोरेट सूचना प्रणालियों को बनाने, बनाए रखने और आधुनिकीकरण की समस्याओं के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।

ऐसी प्रणालियों को ध्यान में रखते हुए, कोई भी व्यक्ति कार्य की सुविधा के लिए, मनुष्य की भूमिका को ध्यान में नहीं रख सकता है, वास्तव में, ऐसी प्रणाली बनाई जाती है। एक मानव-मशीन प्रणाली जिसमें एक व्यक्ति या लोगों का समूह सामग्री मूल्यों, प्रबंधन, सूचना प्रसंस्करण के उत्पादन की प्रक्रिया में एक तकनीकी उपकरण के साथ बातचीत करता है, अपने कार्यों को उपकरणों और लोगों के संयुक्त कार्य के लिए धन्यवाद करता है, जिन्हें पूरे सिस्टम का अभिन्न अंग माना जाता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि ऐसी कोई भी प्रणाली कई विषम कारकों पर निर्भर होने के कारण कमजोर है।

आईएमएफ बैंकों में आपातकाल की स्थिति में 1996 के प्लानिंग रिसर्च कॉरपोरेशन के आंकड़ों के अनुसार, सूचना प्रणाली की विफलता का 10% सेवा कर्मियों से आता है। अमेरिकी स्रोतों के अन्य आंकड़ों के अनुसार, सामान्य तौर पर, सूचना प्रणाली पर मानव कारक के प्रभाव की डिग्री और भी अधिक है और मात्रा 30% है, और उनमें से 18% तक जानकारी के प्रसंस्करण या इनपुट के लिए लापरवाह और लापरवाह रवैया है।

कोई भी कम महत्वपूर्ण सूचना प्रणाली को उन खतरों से बचाने का मुद्दा नहीं है जिनसे उन्हें अवगत कराया जा सकता है, और इस मामले में मानवीय भागीदारी। 2005 में किए गए सर्वेक्षणों में से एक के अनुसार, रूस में, कर्मचारियों की अनजाने में हुई गलतियों को सबसे गंभीर खतरा कहा गया था [ 5 ]।

मानव-मशीन प्रणाली एक ऑटोमेटन नहीं है, इसलिए, सिस्टम के संचालन को प्रभावित करने वाले निर्णायक कारकों में से एक अप्रत्याशित मानव कारक है, जिसकी भूमिका और महत्व इस काम के लिए समर्पित है।

1. मूल अवधारणाएँ और परिभाषाएँ

कोई भी बड़ी सूचना प्रणाली पूरी तरह से स्वचालित रूप से काम नहीं कर सकती है। हमेशा ऐसे ऑपरेशन होंगे जो उनकी बारीकियों के कारण, असंभव या बहुत "महंगी" हैं स्वचालित करने के लिए। इस तरह के संचालन, विशेष रूप से सूचना प्रणाली की मुख्य तकनीकी श्रृंखला में, किसी व्यक्ति के व्यक्तिगत गुणों पर जितना अधिक निर्भर होता है। हम एक सूचना प्रणाली के साथ बातचीत करते हुए एक व्यक्ति की कई विशिष्ट विशेषताओं पर ध्यान देते हैं, जिस पर नियमित और आपातकालीन स्थितियों में निर्णय लेने की उसकी क्षमता भी निर्भर करती है।

अनुकूलन क्षमता,
थकान की क्षमता
आराम करने की क्षमता,
गलती करने की संभावना,
निर्णय लेने की क्षमता
जानकारी याद रखने की क्षमता,
अधिभार ले जाने की क्षमता,
सीखने की क्षमता [ १ ]।

आइए एक सूचना प्रणाली की पहुंच (या, एक ही, तत्परता गुणांक) के रूप में इतनी महत्वपूर्ण संपत्ति पर मानव कारक के प्रभाव का एक मात्रात्मक मूल्यांकन पर विचार करें।

उपलब्धता कारक के _जी - संभावना है कि सिस्टम समय पर एक मनमाना बिंदु पर काम करने की स्थिति में होगा। यह सिस्टम अपटाइम और मेंटेनेंस की एक व्यापक विशेषता है, जिसे मेंटेनेंस इंडिकेटर्स की विशेषता है: _ere - माध्य विफलताओं और असफलता के बाद रिकवरी का औसत समय।
उपलब्धता कारक के रूप में परिभाषित किया गया है:

उपलब्धता ( डी ) आमतौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त उपलब्धता कारक के विपरीत है, या डी = के _जी * 100% है।

मानव कारक सूचना प्रणाली के डेटाबेस में दर्ज और संग्रहीत जानकारी के प्रसंस्करण की विश्वसनीयता, समयबद्धता और पूर्णता को भी प्रभावित करता है। लंबे समय तक नीरस डेटा प्रविष्टि के साथ, थकान की प्रक्रिया में, व्यक्ति प्रवेश करते समय गलतियां करना शुरू कर देता है, डेटा को छोड़ देता है, और समय सारणी में फिट होना बंद कर देता है।

थकान की क्षमता के रूप में इस तरह की विशेषता के लिए लेखांकन निम्नानुसार मूल्यांकन किया जाता है। अनुकूल परिस्थितियों में काम करते समय, अंतिम घंटे में औसत उत्पादन 6-7% घटकर प्रत्येक घंटे के लिए 6 घंटे से अधिक हो जाता है (यानी, सातवें घंटे के लिए, उत्पादकता 94% है, आठवें के लिए - 88%, नौवें के लिए - 81% आदि)।

इनपुट ऑपरेशन के नीरस निष्पादन के दौरान सूचना प्रणाली में दर्ज किए गए डेटा की विश्वसनीयता पर मानव कारक के प्रभाव की डिग्री का अनुमान तालिका 1 में दिए गए मानों का उपयोग करके लगाया जा सकता है।

तालिका 1 । सूचना इनपुट की सटीकता पर मानव कारक का प्रभाव

	खुलने का समय (खुलने का समय)
	पहली - छठी	7	8	9	10 वीं	11 वीं
उत्पादकता (सामान्य का%)	100	94	88	81	74	67
त्रुटि दर	0.96	0.9	0.85	0.78	0.71	0.64
ऑपरेशन के वास्तविक समय, बार-बार काम को ध्यान में रखते हुए (घंटे)	6.25	1.11	1.18	1.28	1.4	1.56
इनपुट परिणामों की वैधता (तार्किक जाँच में त्रुटियों का प्रतिशत और फिर से प्रवेश)	0999	0996	0.994	0.991	0.988	0985
विश्वसनीयता की ऊपरी सीमा	0.9995	0998	0.997	0.995	0.993	0.991
आत्मविश्वास का कम होना	0.997	0.993	0.991	0987	0.983	0.979

चर्चा के तहत समस्या में महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक सूचना प्रणाली की सेवा करने वाले कर्मचारी की "योग्यता" का मुद्दा है। अकुशल कर्मचारियों और शुरुआती को सिस्टम के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षण और प्रशिक्षण के चरणों से गुजरना चाहिए, जो बदले में, अच्छी तरह से प्रलेखित होना चाहिए।

2. सूचना प्रणाली के प्रदर्शन पर मानव कारक के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण

एक व्यक्ति, किसी भी मानव-मशीन प्रणाली में एक कड़ी के रूप में, निश्चित रूप से विश्वसनीयता और दक्षता (सूचना प्रसंस्करण की पूर्णता, विश्वसनीयता, समयबद्धता) को प्रभावित करता है सूचना प्रणाली एक पूरे और इसके व्यक्तिगत उपतंत्रों और कार्यों के रूप में। सूचना प्रणाली के संचालन पर मानव कारक के प्रभाव का आकलन करने के लिए कार्यप्रणाली एक मिश्रित अनुशासन है। , जिसमें इसकी विश्वसनीयता पर मानव त्रुटियों के प्रभाव को ध्यान में रखना आवश्यक है, साथ ही इस सूचना प्रणाली में एक लिंक के रूप में किसी व्यक्ति की मनोवैज्ञानिक विशेषताएं।

सूचना प्रणाली के संचालन पर मानव कारक का प्रभाव, ऑपरेटर, सेवा केंद्रों के रखरखाव कर्मियों, आदि को प्रभावित किया जा सकता है, जो सूचना प्रणाली की सुरक्षा और प्रदर्शन पर कर्मियों की त्रुटियों के प्रभाव की डिग्री द्वारा निर्धारित किया जा सकता है।

मानव-मशीन सिस्टम में कई प्रक्रियाओं में कर्मियों की त्रुटियों के लिए संभावित अवसर होते हैं, खासकर उन मामलों में जब निर्णय लेने के लिए ऑपरेटर के लिए उपलब्ध समय सीमित होता है। इसके अलावा, संभावना है कि समस्याओं का एक नकारात्मक तरीके से विकास होगा अक्सर छोटा होता है। कभी-कभी कर्मियों की ओर से कार्रवाई आपातकाल की दिशा में एक प्रारंभिक खराबी को रोकने की संभावना से सीमित होती है।

हालाँकि, विभिन्न प्रकार के गलत कार्यों की पहचान करना आवश्यक है, जिनमें शामिल हैं:

क) सूचना प्रणाली की आवश्यक कार्रवाई करने में विफलता में व्यक्त की गई गलती, ओवरसाइट द्वारा गलती;

ख) गैर-अनुपालन की त्रुटि, जिसमें शामिल हो सकते हैं:

स्थिति जब आवश्यक कार्रवाई ठीक से नहीं की जाती है (उदाहरण के लिए, डेटाबेस प्रशासन नियमों का पालन करने में विफलता);
बहुत अधिक या बहुत कम प्रयास के द्वारा, या आवश्यक सटीकता के बिना की गई क्रिया (उदाहरण के लिए, इनपुट फ़ॉर्म भरने में त्रुटियां, डेटा प्रविष्टि में त्रुटियां त्रुटिपूर्ण गलत हैं);
उसके लिए गलत समय पर की गई कार्रवाई (उदाहरण के लिए, जानकारी का असामयिक इनपुट, प्रसंस्करण की जानकारी में देरी, आदि);
निष्पादन के आदेश के उल्लंघन में की गई कार्रवाई (उदाहरण के लिए, एक अपूर्ण डेटा प्रोसेसिंग प्रक्रिया के साथ अंतिम विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करना);

ग) आवश्यक कार्रवाई के बजाय या इसके अतिरिक्त एक अतिरिक्त कार्रवाई की जाती है (उदाहरण के लिए, उसी जानकारी को फिर से दर्ज करना, जिससे जानकारी में विसंगतियों या डुप्लिकेट डेटा की उपस्थिति हो सकती है)।

प्रणाली की विश्वसनीयता पर मानव कारक के प्रभाव की डिग्री का अनुमान मैनुअल संचालन प्रविष्टि की प्रक्रिया में त्रुटियों की घटना की संभावना से लगाया जा सकता है। ऑपरेटर की त्रुटि हमेशा उसके द्वारा प्राप्त और विश्लेषण किए गए डेटा की गलत व्याख्या से जुड़ी होती है। यह माना जाता है कि जटिल तकनीकी उपकरणों और जटिल कंप्यूटर कार्यों के लिए, त्रुटि की संभावना 15% तक पहुंच सकती है, सरल तकनीकी उपकरणों और सरल कंप्यूटर समस्याओं के लिए, त्रुटि की संभावना 1% से 5% [ 1 ] तक है।

ऑपरेटर के कार्यों की सटीकता कई कारकों पर निर्भर करती है:

समय की कमी (प्रसंस्करण जानकारी में त्रुटियों की आवृत्ति सूचना की प्राप्ति की गति का एक लघुगणकीय कार्य है);
जानकारी अधिभार (त्रुटियों की संख्या अधिभार के साथ बढ़ जाती है, विशेष रूप से, सूचना स्रोतों की संख्या में वृद्धि के साथ);
तैयारी की डिग्री (अधिक प्रशिक्षित विशेषज्ञ औसतन कम गलतियाँ करते हैं);
किसी व्यक्ति की मनोवैज्ञानिक विशेषताएं (इसके अलावा, एक नियम के रूप में, ब्याज के साथ किया गया कार्य, कम गलत है);
"संवेदी भूख" (इंद्रियों के कम भार के कारण नीरस काम के लंबे समय तक प्रदर्शन के साथ त्रुटियों की आवृत्ति में वृद्धि)।

ऑपरेटर की तैयारियों की डिग्री द्वारा त्रुटियों की संख्या को कम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई जाती है। ऐसा माना जाता है कि [ 1 ] सीखने की प्रक्रिया में त्रुटियों की आवृत्ति कम हो जाती है, और यह निर्भरता सूत्र पर आधारित हो सकती है:

जहाँ

प्रशिक्षण के बाद q त्रुटि दर है;
q ₀ त्रुटि दर (प्रशिक्षण से पहले) का प्रारंभिक मूल्य है;
q _c त्रुटि दर का स्थिर-स्थिर स्थिर मूल्य है (प्रशिक्षित ऑपरेटरों के लिए);
n पिछले प्रशिक्षण (कार्य) चक्रों में ऑपरेटर द्वारा निष्पादित इनपुट संचालन की संचित राशि है;
एन - "प्रशिक्षण स्थिरांक", ऑपरेटर के प्रशिक्षण की अवधि को चिह्नित करता है।

N = N के लिए , अंतर ( q ₀ > - q _c ) 63% तक घट जाता है। ऐसा माना जाता है कि [ १ ] क्यू ४ का मान ४ - ५ एन तक पहुँच जाता है । इसके अलावा, यदि n1 सूचनाओं के आदानों की संख्या है जिस पर q = q _c संतुष्ट है, तो:

एन का प्राप्त मूल्य सूचना प्रणाली के साथ काम करने के प्रशिक्षण (प्रशिक्षण) के एक चक्र को शामिल करते हुए सूचना के आदानों की आवश्यक संख्या निर्धारित करता है।
जब प्रायोगिक आंकड़ों के अनुसार ऑपरेटरों ने दृश्य संकेतों पर काम किया [ 3 ], तो उपरोक्त मापदंडों के निम्नलिखित मूल्यों की गणना की गई थी:

q ₀ = 0.27 (शुरुआती जो जानकारी प्रणाली के साथ काम करना नहीं जानते हैं),
q _c = 0.018 (ऑपरेटर जिन्होंने 4 या अधिक प्रशिक्षण पूरा कर लिया है)

यह मानते हुए कि आमतौर पर कोई ऑपरेटर नहीं हैं जो पूरी तरह से सूचना प्रणाली के साथ काम करने में प्रशिक्षित नहीं हैं, त्रुटि प्रतिशत q ₀ = 0.27 प्राप्त नहीं हुई है। अधिकतम मूल्य के लिए, सूचक q ₀₁ = 0.15 लिया जा सकता है (देखें [ 2 ])।

फिर मैनुअल इनपुट चरण के त्रुटि लेखांकन गुणांक की गणना सूत्र द्वारा की जा सकती है:

, जहां पी _{आर.वी.} - मैन्युअल इनपुट की त्रुटि-मुक्त चरण की संभावना प्रत्येक मैनुअल प्रक्रिया के लिए अलग से अनुमानित की जाती है; यदि प्रक्रियाएं अनुक्रमिक हैं, तो गुणांक गुणा किया जाता है, अर्थात।

जहाँ

एम मैनुअल इनपुट की अनुक्रमिक प्रक्रियाओं की संख्या है,
एन। एन। _ओ। - ऑपरेटरों की संख्या जिसके लिए त्रुटियों के बारे में आंकड़े एकत्र किए जाते हैं।

ऑपरेटर की त्रुटि की संभावना सूचना की गति पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करती है। [ 1 ] के अनुसार, सूचना की गति V (बिट / s) के आधार पर एक त्रुटि की संभावना निम्न सूत्र द्वारा दर्शाई जा सकती है:

q _pb = 9.7 10 ^-4 V ^1.77

मानव कारक के प्रभाव का आकलन करने के कार्य के महत्व को कम से कम आपातकालीन स्थिति द्वारा चित्रित किया जा सकता है जो अगस्त 2005 में बड़े वितरित सूचना प्रणालियों में से एक के संचालन के दौरान हुआ था, जब ऑपरेटर की गलत कार्यों के कारण कार्यशील डेटाबेस को नष्ट कर दिया गया था, और इसकी बहाली में कई दिन लग गए थे। स्थिति इस तथ्य के कारण हुई कि ऑपरेटर ने निर्देशों का उल्लंघन करते हुए, हर हफ्ते डेटाबेस का बैकअप नहीं लिया, इस तथ्य का हवाला देते हुए कि बैकअप ऑपरेशन में लंबा समय लगता है। ऐसी दुर्घटनाएं (लेखक दो दर्जन से अधिक समान स्थितियों से वाकिफ हैं जो वास्तविक बड़ी सूचना प्रणालियों पर अलग-अलग समय पर हुई हैं) जोखिम आकलन के खिलाफ चेतावनी है जो विशेष रूप से सूचना प्रणालियों के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करते हैं और कर्मियों की त्रुटियों को अनदेखा करते हैं।

मानव कारक के प्रभाव के कारण भयावह स्थितियों की संभावना का निर्धारण करने के अलावा, यह उन त्रुटियों की पहचान करने के लिए उपयोगी है जो उत्पादकता को कम करते हैं, सूचना प्रणाली में समस्या को हल करने की प्रभावशीलता।

मानव कारक के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण में निम्नलिखित चरण शामिल हो सकते हैं:

सूचना प्रणाली के कार्य या सबसिस्टम का विश्लेषण;
कर्मियों द्वारा किए गए "मैनुअल" संचालन द्वारा कार्यों और उप-प्रणालियों के कार्यभार की डिग्री का निर्धारण;
संभावित कर्मियों की त्रुटियों की पहचान;
सूचना प्रणाली की विश्वसनीयता और उसमें संग्रहीत जानकारी की विश्वसनीयता पर मानव कारक के प्रभाव का मात्रात्मक या गुणात्मक निर्धारण;
मानव प्रणाली के प्रभाव को कम करने के उद्देश्य से सूचना प्रणाली के कार्यों को स्वचालित करने के लिए सिफारिशें।

"मैनुअल" संचालन की जांच करने और कर्मियों की त्रुटियों की पहचान करने के चरणों में, कार्य निष्पादन के दौरान संभावित गलत कार्यों की पहचान और वर्णन किया जाता है। कर्मियों की त्रुटियों की पहचान में गलत कार्यों के संभावित परिणामों और कारणों की पहचान करना शामिल है, साथ ही इस त्रुटि की संभावना को कम करने, सुधार के लिए संभावनाओं में सुधार और / या गलत कार्यों के परिणामों को कम करने के उपायों का प्रस्ताव शामिल हो सकता है। "मैनुअल" संचालन और उनके स्वचालन के लिए सिफारिशों के सर्वेक्षण के परिणाम इस प्रकार सूचना प्रणालियों में जोखिम प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण योगदान प्रदान करते हैं, भले ही मानव कारक के प्रभाव का कोई मात्रात्मक मूल्यांकन न किया गया हो।

सूचना प्रणाली की विश्वसनीयता और दक्षता पर मानव कारक के प्रभाव का एक मात्रात्मक मूल्यांकन किसी विशेष कार्य ( पी ) की सही पूर्ति की संभावनाओं या गलत कार्यों की संभावना का आकलन करने के उद्देश्य से है ( क्यू = 1 - पी )। आप अवांछित घटनाओं या अवांछनीय परिणामों के कुछ अनुक्रमों की संभावना या आवृत्ति का मूल्यांकन करने के लिए कदम भी शामिल कर सकते हैं।

सूचना प्रणाली के साथ काम करने के लिए तैयारियों की डिग्री के आधार पर, ऑपरेटर द्वारा एक अनिवार्य जांच के साथ मैनुअल ऑपरेशन के दौरान अपने कार्य P _{rb को} सही ढंग से करने की संभावना है,

0.985 <= P _pv <= 0.999 है
या औसत P _pb = 0.995 पर

दूसरे शब्दों में, किसी व्यक्ति ( P _pb ) द्वारा एक त्रुटि-मुक्त मैनुअल ऑपरेशन की संभावना योग्यता, थकान की डिग्री, काम के अधिभार की डिग्री आदि के आधार पर 0.985 से 0.999 तक की सीमा में होगी। त्रुटि ( Q _pb ) की संभावना 0.001 से 0.015 के बीच की सीमा में होगी। (इनपुट डेटा के 0.1% से 1.5% तक)। नीरस कार्य की अवधि पर P _pb की अधिक पूर्ण निर्भरता तालिका 1 में देखी जा सकती है।

एक चेक के बिना एक जटिल कार्य (बड़े सूचना भार, जटिल इंटरफ़ेस) में किए गए मैनुअल डेटा प्रविष्टि संचालन के लिए, पी _पीबी के मान 0.85 से 0.982 [ 1 , 2 ] तक की सीमा में होंगे। दूसरे शब्दों में, एक त्रुटि ( Q _pb ) की संभावना 0.018 से 0.15 (1.8% से 15% तक) की सीमा में होगी। सरल कार्यों में, क्यू _pv 0.01 से 0.05 (1% से 5% तक) की सीमा में होगा।

सामान्य तौर पर, एक सूचना प्रणाली और उसके मुख्य भागों के लिए, मैन्युअल रूप से स्वचालित संचालन किया जा सकता है, यह निर्धारित करने के लिए "व्यक्तिगत रूप से" किए गए कार्यों पर अपने व्यक्तिगत कार्यों और उप-प्रणालियों की निर्भरता की डिग्री की पहचान करना महत्वपूर्ण है। ऐसे ऑपरेशनों के लिए जिन्हें किसी कारण से स्वचालित करना मुश्किल है (मौलिक असंभव, स्वचालन की उच्च लागत), संगठनात्मक या अन्य उपायों को विकसित करना आवश्यक है जो सूचना प्रणाली (प्रलेखन, प्रशिक्षण, संक्षिप्त निर्देशों के विकास और आपातकालीन निर्देशों के संचालन) पर व्यक्तिगत मानव गुणों के प्रभाव की संभावना को कम करते हैं। ।

सिस्टम पर मानव कारक के प्रभाव को कम करने का मुख्य अवसर सिस्टम में संचालन का स्वचालन है, जो आदमी के लिए अनिवार्य संचालन में अधिकतम कमी है।

बेशक, ऐसे ऑपरेशन हैं जो संसाधनों की कीमत पर स्वचालित या महंगे नहीं हो सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक गैर-स्वचालित सिमेंटिक ऑपरेशन, आदि), लेकिन इस मामले में, एक नियम के रूप में, मानव कारक के प्रभाव को कम करने के लिए संगठनात्मक और अन्य उपाय किए जा सकते हैं।

यदि स्वचालन के स्तर को सही ढंग से निर्धारित करने के लिए कोई डेटा नहीं है, तो आप "मैनुअल" संचालन: "बहुत उच्च", "उच्च", "मध्यम", "निम्न" के साथ कार्य के कार्यभार की डिग्री के किसी न किसी गुणात्मक मूल्यांकन का उपयोग कर सकते हैं, साथ ही साथ यह इस कार्य के लिए अच्छा या बुरा है। सबसिस्टम। प्रस्तावित अनुमानों को कार्य में किए गए मैनुअल संचालन के प्रतिशत के साथ-साथ डेटा प्रविष्टि की जटिलता, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ काम करने की जटिलता और काम की गति की विशेषता है।

[ 2 ] में दिए गए मैनुअल इनपुट त्रुटियों के आधार पर डेटा की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए गणितीय उपकरण का उपयोग आपको "मैनुअल" संचालन के साथ कार्य के कार्यभार की डिग्री पर मैनुअल इनपुट त्रुटियों की निर्भरता की तालिका बनाने की अनुमति देता है ( तालिका 2 देखें)। गलत जानकारी दर्ज करने की संभावना इंगित सीमा में है और ऑपरेटर के कौशल, थकान की डिग्री और प्रवेश की जानकारी की गति पर निर्भर करता है।

नीचे दी गई तालिका में बाहरी स्थितियों के आधार पर एक संभावित गलत डेटा प्रविष्टि का आकलन दिखाया गया है।

तालिका 2 । मैन्युअल संचालन द्वारा कार्य भार की डिग्री के आधार पर त्रुटियों से संबंधित जानकारी का अनुमानित प्रतिशत

मैनुअल संचालन द्वारा कार्य के कार्यभार की डिग्री	डेटा प्रविष्टि त्रुटियों के प्रतिशत का अनुमान Q _pb *
मैनुअल संचालन द्वारा कार्य के कार्यभार की डिग्री	सत्यापन के साथ मैनुअल ऑपरेशन पूरा हुआ	सत्यापन के बिना मैनुअल ऑपरेशन पूरा हुआ
कम	0.0001 - 0.003 (0.01 - 0.3%)	0.01 - 0.05 (1 - 5%)
केंद्रीय	0.001 - होप (0.1 - 1.0%)	0.02 - 0.10 (2 - 10%)
उच्च	0.001 - 0.015 (0.1 - 1.5%)	0.02 - 0.12 (2 - 12%)
बहुत ऊँचा	0.003 - 0.022 (0.3 - 2.2%)	0.05 - 0.15 (5 - 15%)

^{* काम के परिणाम पर थकान के प्रभाव को छोड़कर}

बदले में, मैनुअल संचालन द्वारा कार्य (उपतंत्र) के कार्यभार की डिग्री का मूल्यांकन निम्नानुसार किया जाना प्रस्तावित है ( तालिका 3 देखें )। सेल के टेबल निम्नलिखित सिद्धांत के अनुसार भरे जाते हैं: कॉलम नंबर 3 के शीर्षक में इंगित की गई रेटिंग के आधार पर, कॉलम 3 की पंक्तियों को शून्य या एक से भरा जाता है। फिर सभी पिछले वाले के योग वाली अंतिम पंक्ति मैनुअल संचालन के साथ कार्य के कार्यभार की डिग्री की विशेषता है।

तालिका 3 । मैनुअल संचालन द्वारा कार्य भार की डिग्री का आकलन

संख्या	सुविधा	रेटिंग: उच्च - १, निम्न - ०
1	किसी कार्य में किए गए मैन्युअल संचालन की संख्या का अनुमान	0 या 1
2	डेटा प्रविष्टि की जटिलता	0 या 1
3	उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस कठिनाई	0 या 1
4	"मैनुअल" काम की गति	0 या 1
5	कुल (भीड़ की डिग्री):	1 - निम्न 2 - मध्यम 3 - उच्च 4 - बहुत अधिक

यदि हम उपरोक्त एल्गोरिथम के अनुसार सिस्टम के प्रत्येक सबसिस्टम या कार्य का विश्लेषण करते हैं और इसके लिए तालिका 3 को भरते हैं , तो हम इनपुट डेटा की विश्वसनीयता पर एक विशिष्ट कार्य (सबसिस्टम) के ढांचे के भीतर मानव कारक के प्रभाव का मूल्यांकन कर सकते हैं (संपूर्ण तालिका 2 देखें ) और पूरे सिस्टम के विश्वसनीयता संकेतकों पर। तालिका 1

में दिखाए गए डेटा का उपयोग करना , कार्य के समय के आधार पर, मानव थकान को ध्यान में रखते हुए, त्रुटियों का प्रतिशत निर्धारित करना संभव है।

इस प्रकार, उपरोक्त कार्यप्रणाली दृष्टिकोण हमें सूचना प्रणाली के लिए मानव कारक के प्रभाव की डिग्री का आकलन करने की अनुमति देता है, समग्र रूप से और अपने व्यक्तिगत कार्यों और डेटा का उपयोग करने वाले उपकेंद्रों के लिए जो सांख्यिकीय अनुसंधान विधियों का सहारा लिए बिना प्राप्त करना आसान है।

निष्कर्ष

यह आमतौर पर माना जाता है कि बड़ी संगठनात्मक प्रणालियों में सूचना प्रौद्योगिकी के निर्माण और कार्यान्वयन की मुख्य समस्याएं मानव कारक के प्रभाव से जुड़ी हैं। [ ४ ] इसके अलावा, यह सुरक्षित रूप से कहा जा सकता है कि सूचना प्रणाली की विश्वसनीयता, दक्षता और अखंडता का विश्लेषण करने के लिए काम का संचालन करते समय इस सूचक के प्रभाव के मूल्यांकन की कमी से परिणाम की सटीकता कम हो जाती है।

साहित्य

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सूचना प्रणाली के प्रदर्शन पर मानव कारक के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए पद्धतिगत दृष्टिकोण