Reducing the influence of the human factor when operating agricultural machinery

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Intensification of the agricultural industry requires increasing the efficiency of all processes occurring in this area. In conditions of intensification, the interconnection and interdependence of all factors of agricultural production increases, among which the human factor is of particular importance. The article discusses the use of a process approach, an expert system, as well as a neuro-fuzzy model to solve the problem of reducing the influence of the human factor to increase the efficiency of operation of agricultural machines.

AIM: Reducing the influence of the human factor to improve the operating efficiency of agricultural machines.

METHODS: The work used a process approach within the framework of the methodology of total quality management, an expert system based on artificial intelligence, including methods of engineering psychology and fuzzy logic.

RESULTS: As a result of research, it has been established that more than 50% of all emergency situations are directly or indirectly due to the human factor, while more than 60% of emergency situations occur with drivers who have a high level of aggressive and risky behavior, while the share of such drivers is about 30% of the total number. A comprehensive process model, software tools for assessing the components of risk associated with the human factor, as well as an expert system for assessing risks at a qualitative level have been developed. The developed expert system model makes it possible to assess risks with an error not exceeding 15% (relative to the assessment carried out by a group of experts).

CONCLUSION: The novelty of the results obtained is due to the comprehensive consideration of the technical and human aspects of ensuring the efficient operation of agricultural machines, as well as the use of modern apparatus based on artificial intelligence, which allows the model to be rebuilt to suit specific needs.

About the authors

Viktor E. Ovsyannikov

Tyumen Industrial University

Email: ng_ig@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7193-7197
SPIN-code: 4711-3250

Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Mechanical Engineering Technology Department

Russian Federation, Tyumen

Arseniy S. Gubenko

Tyumen Industrial University

Email: gubenkoas@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0007-3108-3127
SPIN-code: 9189-5161

Assistant of the Mechanical Engineering Technology Department

Russian Federation, Tyumen

Dmitry P. Il’yaschenko

National Research Tomsk Polytechnic University; Priazov State Technical University

Email: mita8@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-0409-8386
SPIN-code: 6873-1991

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Associate Professor of the Electronic Engineering Department

Russian Federation, Tomsk; Mariupol

Elena V. Verkhoturova

Irkutsk National Research Technical University

Author for correspondence.
Email: vev.irk@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7733-7328
SPIN-code: 3508-6556

Cand. Sci. (Chemistry), Associate Professor, Associate Professor of the Engineering and computer graphics Department

Russian Federation, Irkutsk

References

  1. Sinyakov DA. On the intensification of agriculture in modern conditions. Current issues of economic sciences. 2010;15-2:214–219 (In Russ.)
  2. Polivaev OI, Pilyaev SN, Bolotov DB. Efficiency of use of machine and tractor units operating with elastic damping drives of driving wheels. Tractors and Agricultural Machinery. 2021;88(6):76–81 (In Russ.) doi: 10.31992/0321-4443-2021-6-76-81
  3. Vasiliev VI, Ovsyannikov VE, Shiryaeva AN. Razrabotka modeli obespecheniya nadezhnosti voditelei na osnove protsessnogo podkhoda. Vestnik UrGUPS. 2020;(1):69–75 (In Russ.) doi: 10.20291/2079-0392-2020-1-69-74
  4. Glendon AI, Clarke S, McKenna E. Human safety and risk management. New York: Crc Press; 2016.
  5. Zhou A, Wang K, Zhang H. Human factor risk control for oil and gas drilling industry. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2017;159:581–587. doi: 10.1016/j.petrol.2017.09.034
  6. Hoyle D. ISO 9000 Quality Systems Handbook. 4th ed. Oxford: Butterworth-Heinemann Publishers; 2001.
  7. Paulova I, Vanova J, Rusko M, et al. Knowledge Managements for Improvement the Competitiveness of Organization. In: Proceedings of the 28th International DAAAM Symposium 2017. 2017:1221–1226. doi: 10.2507/28th.daaam.proceedings.170
  8. Krajnc M. With 8D method to excellent quality. Journal of Universal Excellence. 2012;1(3):118-129.
  9. Bevilacqua M, Ciarapica FE. Human factor risk management in the process industry: A case study. Reliability Engineering & System Safety. 2018;169:149–159. doi: 10.1016/j.ress.2017.08.013
  10. Neumann WP, Winkelhaus S, Grosse EH, Glock CH. Industry 4.0 and the human factor – A systems framework and analysis methodology for successful development. International journal of production economics. 2021;233. doi: 10.1016/j.ijpe.2020.107992
  11. Guastello SJ. Human factors engineering and ergonomics: A systems approach. New York: CRC Press; 2023.
  12. Stevenson MT, Doleac JL. Algorithmic risk assessment in the hands of humans. SSRN Electronic Journal. 2022;12853:1–71.
  13. Bergmann M. An Introduction to Many-Valued and Fuzzy-Logic: Semantics, Algebras and Derivation Systems. Cambridge: Cambridge University Press; 2008. doi: 10.1017/CBO9780511801129
  14. Zadeh LA. Fuzzy set. Information and control. 1965;8: 338–353.
  15. Mamdani EН. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis. IEEE Trans. Computers. 1977;C26(12):1182–1191. doi: 10.1109/TC.1977.1674779
  16. Goli A, Tirkolaee EB, Aydın NS. Fuzzy integrated cell formation and production scheduling considering automated guided vehicles and human factors. IEEE transactions on fuzzy systems. 2021;29(12):3686–3695. doi: 10.1109/TFUZZ.2021.3053838
  17. Mamdani E.H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies. 1999;51:135–147. doi: 10.1016/S0020-7373(75)80002-2
  18. Certificate of registration of the computer program RUS № 2020660917 / 15.09.2020. Ovsyannikov VE, Shiryaeva AN, Nekrasov RYu, et al. Identification of aggressive behavior of drivers. (In Russ.) EDN: RWVWKN
  19. Certificate of registration of the computer program № RU2020660917/ 18.09.2020. Ovsyannikov VE, Kalaev AP, Shiryaeva AN, et al. Identification of drivers’ risk behavior. (In Russ.) EDN: KNSXUT
  20. Oboznov AA, Nazin VA, Gutsykova SV, Mironova AS. Intelligent system for the formation of conceptual model of technological object. Eksperimental’naâ psihologiâ = Experimental Psychology. 2013;6(4):52–58. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Block diagram of the man-machine system.

Download (360KB)
3. Fig. 2. Causes of road traffic accidents.

Download (92KB)
4. Fig. 3. Process model.

Download (142KB)
5. Fig. 4. The structure of an expert system for assessing the risks of the influence of the human factor on the operating efficiency of agricultural machines.

Download (56KB)
6. Fig. 5. Example of a software interface for risk factors.

Download (180KB)
7. Fig. 6. Results of studies on the factors “level of aggression” and “level of risk”.

Download (42KB)
8. Fig. 7. Statistics on violations.

Download (152KB)
9. Fig. 8. Setting a system of rules.

Download (306KB)
10. Fig. 9. Example of parameter estimation.

Download (244KB)
11. Fig. 10. Model accuracy testing.

Download (113KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».