Journal of Quality Technology ( IF 2.5 ) Pub Date : 2021-07-15 , DOI: 10.1080/00224065.2021.1939815 Miao Cai 1 , Amir Mehdizadeh 2 , Qiong Hu 2 , Mohammad Ali Alamdar Yazdi 3 , Alexander Vinel 2 , Karen C. Davis 4 , Hong Xian 5 , Fadel M. Megahed 6 , Steven E. Rigdon 5
Abstract
Quality in the trucking industry involves several facets, including on-time performance and safety. In the largest naturalistic driving study to-date, with 496 drivers and 13 M miles driven, we address two safety questions: (a) does the occurrence of safety critical events increase during a driving shift? and (b) what is the effect of rest breaks on the incidence of those events? To address these two questions, we adopt point process models, commonly used to assess the reliability of repairable systems, to model the occurrence/likelihood of safety critical events. To account for driver differences, driver-level random effects were also assumed. Our results show that: (a) the intensity for hard brakes decreases throughout a shift, (b) rest breaks reduce the likelihood of activation of the automated collision mitigation system, and (c) there is a fair amount of variability among drivers. Given that a hard brake (a less severe safety critical event) is more common in the beginning of the shift, it can potentially be explained by an increased likelihood of being in a local/city road and/or increased likelihood of aggressive driving behavior early in a driver’s shift. Furthermore, we quantified the impact of rest breaks in reducing engagement of the more severe automated collision mitigation system, providing data-driven evidence on the importance of rest-break scheduling for trucking safety. Properties of the approach were also investigated through a simulation study, where we examined the consequences of an incorrect specification of the Bayesian priors.
中文翻译:
涉及商用卡车司机的重复性安全关键事件的分层点过程模型:人类绩效建模的可靠性框架
摘要
货运行业的质量涉及多个方面,包括准时性能和安全性。在迄今为止规模最大的自然驾驶研究中,有 496 名驾驶员和 1300 万英里的行驶里程,我们解决了两个安全问题:(a) 在换档期间安全关键事件的发生率是否增加?(b) 休息时间对这些事件的发生率有何影响?为了解决这两个问题,我们采用点过程模型(通常用于评估可修复系统的可靠性)来模拟安全关键事件的发生/可能性。为了解释驱动程序的差异,还假设了驱动程序级别的随机效应。我们的结果表明:(a) 硬刹车的强度在整个班次中降低,(b) 休息时间降低了自动碰撞缓解系统激活的可能性,(c) 司机之间存在相当大的差异。鉴于硬刹车(不太严重的安全关键事件)在换档开始时更常见,这可能是由于在当地/城市道路上的可能性增加和/或早期激进驾驶行为的可能性增加在一个司机的轮班。此外,我们量化了休息时间在减少更严重的自动碰撞缓解系统参与方面的影响,为休息时间安排对卡车运输安全的重要性提供了数据驱动的证据。该方法的特性也通过模拟研究进行了调查,我们检查了不正确指定贝叶斯先验的后果。鉴于硬刹车(不太严重的安全关键事件)在换档开始时更常见,这可能是由于在当地/城市道路上的可能性增加和/或早期激进驾驶行为的可能性增加在一个司机的轮班。此外,我们量化了休息时间在减少更严重的自动碰撞缓解系统参与方面的影响,为休息时间安排对卡车运输安全的重要性提供了数据驱动的证据。该方法的特性也通过模拟研究进行了调查,我们检查了不正确指定贝叶斯先验的后果。鉴于硬刹车(不太严重的安全关键事件)在换档开始时更常见,这可能是由于在当地/城市道路上的可能性增加和/或早期激进驾驶行为的可能性增加在一个司机的轮班。此外,我们量化了休息时间在减少更严重的自动碰撞缓解系统参与方面的影响,为休息时间安排对卡车运输安全的重要性提供了数据驱动的证据。该方法的特性也通过模拟研究进行了调查,我们检查了不正确指定贝叶斯先验的后果。这可能是由于在当地/城市道路上的可能性增加和/或驾驶员换班早期激进驾驶行为的可能性增加。此外,我们量化了休息时间在减少更严重的自动碰撞缓解系统参与方面的影响,为休息时间安排对卡车运输安全的重要性提供了数据驱动的证据。该方法的特性也通过模拟研究进行了调查,我们检查了不正确指定贝叶斯先验的后果。这可能是由于在当地/城市道路上的可能性增加和/或驾驶员换班早期激进驾驶行为的可能性增加。此外,我们量化了休息时间在减少更严重的自动碰撞缓解系统参与方面的影响,为休息时间安排对卡车运输安全的重要性提供了数据驱动的证据。该方法的特性也通过模拟研究进行了调查,我们检查了不正确指定贝叶斯先验的后果。