2.3.2 機具誤觸的影響
1.高壓電流破壞絕緣部位，產生高熱引發火災，若延燒之部位有油箱、
溶劑等可燃物後果更嚴重。
2.對電流敏感的電子部份，即使是小電流即足以燒毀其電路而故障。
3.高壓電產生的高熱，可使密閉空間含水氣或油氣之設備爆炸。
4.動作中之機具會因電流通過產生干擾，進而誤動作產生危害。
2.4 風險的定義
依勞委會「危害辨識及風險評估技術指引」[7]之定義，風險是事故或
意外發生的機率乘上其損失，即風險=機率 X 損失，機率、損失及風險 危害的等級如下，機率分不可能、可能、很可能，損失分不嚴重、嚴重、
很嚴重，風險分極高風險、高度風險、中度風險、低度風險、極低風險 五個等級。其之間的關聯繪如下圖所表示，蹤軸表示機率由下至上增 大，橫蹤為損失由左至右增大，風險為兩軸所包之範圍，由左下至右上 增大，其代表的意義如圖 6 所示。
圖 6 風險危害等級 2.5 風險管理方法簡介[4]
2.5.1 5W2H
5W2H 是 事 件 發 展 的 描 述 項 目 ， 內 容 為 Who( 人 ) 、 Why( 事 ) 、 When(時)、Where(地)、What(物)、How(如何)、How much(損失)共七 項，因為可以與事件的因果來結合，如圖 7 所示，一事件的產生，可 大略以 5W2H 來進行歸因，由事件的產生、地點、組成物、關係人、發 展時序、事件進行經過與其發生的後果，可發現有前後相聯之因果關 係，故本文應用此方法提供分析者在推理發展因果樹時有可依循及聯 想之依據。
機率很可能可能不可能
不嚴重 嚴重 很嚴重 損失 中度風險 高度風險
中度風險 高度風險 極高風險
極低風險 低度風險
低度風險 中度風險
上述圖表之實例聯想如下：
圖 7 5W2H 圖表 Why
事 Why
事 Who
人 Who 人
When 時
Where 地 Where
地 What
物 What 物
How much 損失 How much
損失 How
如何 How 如何
落石 事件 落石 事件 遊客遊客
2009年7月11日14時20分
太魯閣太魯閣 石頭石頭
頭受傷 倒下 頭受傷 倒下 撞擊撞擊
22分
2.5.2 FMEA
失誤模式及影響分析(Failure Modes and Effects Analysis)之目的在 於鑑認單一設備和系統的失誤模式，以及每一個失誤模式對系統或程序 的潛在影響，並提出可增加設備可靠度之改善建議，藉以提昇製程的安 全性。
其使用方法如表 1 所示，將構成的項目、零件名稱或編號列於表頭，依 項目進行失誤型式、可能原因、造成影響、機率、嚴重性及建議改善措 施詳列於上。
表 1 FMEA 分析表 項目、零
件名稱 或編號
失誤型 式
失誤可 能原因
失誤造成 的影響
失誤機 率
嚴重 性
建議改善措 施
2.5.3 FTA
失誤樹又稱故障樹分析(Fault Tree Analysis)
將各種不欲發生之事故意外之情境，利用一套推理圖由上而下的方式，
回溯發展模式，演繹或推論至其原因來進行分析的方法，其特色如下:
1.強迫分析者應用推理的方法，努力思考可能造成故障之原因。
2.提供明確的圖示方法，以使設計者以外之人，也可很容易地明瞭導致 系統故障的各種途徑。
3.可顯示系統較脆弱的環節。
4.提供了評估系統改善策略的工具。
5.實施失誤樹分析之步驟如下:
(1).定義分析範圍、分析邊界、起始條件、頂端事件。
(2).系統邏輯模型建構以建立失誤樹。
(3).建立失誤率資料檔。。
(4).依工程條件、環境因素等資料修正基本事件失誤率。
(5).定性分析:布林代數化簡、找出最小分割集合。
(6).定量分析:求出頂端事件及最小分割集合之失誤率及機率。
(7).最小分割集合排序。
如圖 8 所示
圖 8 失誤樹示意圖 2.5.4 ETA
事件樹分析(Event Tree Analysis)
1.事件樹是以下而上的前向發展模式，歸納或導引原因(Cause)至其後 果，其特色亦與失誤樹相同，如圖 9。
2.其建立方式也與失誤樹相同。
(1).定義分析範圍、各階段場景、開始事件。
(2).各階段場景模型建構以建立事件樹。
(3).建立損失資料檔。。
(4).依工程條件、環境因素等資料修正事件及損失組合。
(5).決定各場景產生事件之機率及其損失。
圖例 說明
基本事件 不需分析
AND gate 同時發生 往上發展 OR gate
任一發生 往上發展
次因事件 繼續分析
頂上事件 最後結果 發展未完
全的事件
a b c d
Top Even
and or
(6).計算各事件的風險。
圖 9 事件樹示意圖 2.5.5 CCTA
因果樹分析(Cause-Consequence Tree Analysis)，即組合前述失誤樹與 事件樹兩者之分析法。
如圖 10
圖 10 因果樹示意圖
a b c d
Top Even
safe fails
safe fails safe fails
A B C D
and or 失誤樹(事件起因) 事件樹(事件結果)
initial
safe
fails
safe
fails
safe
fails
A
B
C
D
開始 情境1 情境2 結果
2.5.6 布林代數
布林代數(Boolean algebra)[11]
失誤樹的簡化，必用布林代數來運算，可靠度分析人員應熟通之。
1.布林代數原理是由電路之通路及斷路而來，令通電為 1，斷電為 0。
2.很多現象如安全分析、機率分析、電子網路與流體力學與此電路之通 與斷相同，故均可使用來化簡。
3.應用上類同二進位的 0 與 1 之運算。
4.邏輯 0 與 1 之意思如表 2 所示。
表 2 布林代數簡化表
邏輯 0 邏輯 1
偽(false) 斷、開(off) 低(low) 否(no) 閉(closed)
真(true) 通、閉(on) 高(high) 是(yes) 開(open)
AND gate
=A．B
輸入 輸出
A B 通路 on 為 1 斷路 off 為 0
二個都斷路 0．0=0 輸出為斷路
輸入 輸出
A B
其中一個通路 0．1=0 輸出為斷路
輸入 輸出
A B
二個都通路 1．1=1 輸出為通路
推理如下：
0．A=0
(若 A=0 則 0．0=0 若 A=1 則 0．1=0) 1．A=A
(若 A=0 則 1．0=0 若 A=1 則 1．1=1) A．A=A
(若 A=0 則 0．0=0 若 A=1 則 1．1=1)
A=0 A=1 B=0
B=1
0 0 0 1
．
整理如下表 A
B
故可以推論如下：
0+A=A
(若 A=0 則 0+0=0 若 A=1 則 0+1=1) 1+A=1
(若 A=0 則 1+0=1 若 A=1 則 1+1=1) A+A=A
(若 A=0 則 0+0=0 若 A=1 則 1+1=1)
A．A′=0(若 A=0 則 0．1=0 若 A=1 則 1．0=0)稱為互補律 A + A′=1(若 A=0 則 0 + 1=1 若 A=1 則 1 + 0=1)稱為互補律 (A．B)′=A′+B′(此式一般稱為狄摩根定理)
A=0 且 B=0 則(0．0)′=1=1+1 A=0 且 B=1 則(0．1)′=1=1+0 A=1 且 B=0 則(0．0)′=1=1+1 A=1 且 B=1 則(1．1)′=0=0+0 其中 0′=1 且 1′=0
通路 on 為 1 斷路 off 為 0
二個都斷路 0+0=0 輸出為斷路
OR gate A
= A+B
輸入
A=0 A=1 B=0
B=1
0 1 1 1 +
輸出
輸入 輸出
輸入 輸出
其中一個通路 0+1=1 輸出為通路
兩個都通路 1+1=1 輸出為通路 A
B
A
B
A
B
整理如下表 B
5.綜合上面的屬性可依數學定義歸納如下：
(1).交換律
①：A．B=B．A
②：A + B=B + A (2).結合律
①：A．(B．C)=(A．B)．C
②：A + (B + C)=(A + B) + C (3).分配律
①：A．(B + C)=A．B + A．C
②：A + (B．C)=(A + B)．(A + C) (4).恆等律(全等性)
①：A．A=A
②：A + A=A (5).吸收律
①：A．(A + B)=A
②：A+A．B=A (6).互補律
①：A．A′=0
②：A + A′=1
③：(A′)′=A
(7).狄摩根定理(De Morgan’s Theorem)
①：(A．B)′=A′+B′
②：(A+B)′=A′B′
(8).0 與 1 運算
①：0．A=0
②：1．A=A
③：0 + A=A
④：1 + A=1
⑤：0′=1
⑥：1′=0 (9).其它運算
①：A + A′．B=A + B
②：A．(A′+ B)=A．B
③：A′．(A + B′)=A′．B′=(A + B)′
舉例如圖 11 所示
左圖可化簡為右圖 A=A1．A2
=(B+C)(B+D)使用分配律 =B+CD
左圖可化簡為右圖 A=A1．A2
=(B．C)(B+D)
=BC+BCD = BC(1+D) =BC
圖 11 布林代數簡化圖
2.5.7 層級分析
層級分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[15]
最早為 Saaty 所提出（Saaty，1977），是公認可協助決策者進行方 案評估之有效方法。首先將要分析的問題使用層級結構的方式分解成好 幾個評估因子，再利用群體的評論方式來進行每一階層各個因子間之成 對比較及評量，最後形成比對矩陣計算後，提供數據來讓決策者來選擇 最要方案，其建立方法如下。
1.建立層級結構：
將欲評選之各方案中所有重要的評估因子予以納入，並以層級的 結構方式建立。
2.問卷設計及調查：
以各因子間成對比較之問卷設計方式，並將比較結果區分為非常 重要、較重要、同等重要、較不重要及非常不重要五個等級，用以評 量兩兩因子間之相對重要度。問卷是以目標層（第一層）為基準，進 行主評估因子間（第二層）之相對比較。同理，次評估因子間（第三 層）之相對比較，係以主評估因子（第二層）為基準。最後，再以次 評估因子（第三層）為基準，針對各次因子對每兩個間之相對重要度 進行詢問。
3.一致性檢定
在問卷回收後需對問卷進行一致性的檢定，其主要目的在於確認 受訪者在成對比較過程中，其評估與判斷為前後一致，此可以一致性 指標（Consistency Index，C.I.）來加以檢定。若C.I.等於 0，表 示受訪者的前後判斷完全具有一致性，否則表示存有不一致性。通常 以小於或等於 0.1 ， 作為一致性之可容許誤差.
4.建立成對比較矩陣
由各專家對因子間的評量結果，利用表列可據以建立比較矩陣：
如表 3 所示。
表 3 成對比較矩陣表
2.5.8 本質較安全策略[13][30]
2.5.9 創意方法[14]
創意方法有腦力激盪、卡片法、心智圖、列表法、因果法、NM 法、
演繹法、歸納法、魚骨圖法、PERT 法、得懷術（Delphi）、複眼思考、
三維思考、TTHS 法、TRIZ 法等。本論文採用心智圖及列表法來進行最 2.列表法又稱矛盾矩陣表(Contradiction Sheet)
將待解決的問題以文字敘述，試著找出問題的矛盾，由那些相互矛
圖 14 所示。
圖 14 列表法創作流程圖
本文應用前述兩種方法，首先將不確定性的關念，利用心智圖作一大 致的關連與腦力激盪，在得出一些心得或聯想之後，可以將上述的聯想與 心得利用矛盾表來分類，首先將可改善的特性列為一列，將想避免惡化的 特性列為一列，想辦法來增進可改善並避免想惡化的，如此讓創意有一大 原則性的聯想，不致天馬行空，或漫無目的使創意無法成為法則，在上述 兩個大致法則下，儘量使自已各種不同的想法呈現，不管是可行或不可行，
甚至是無邏輯或異想天開的念頭都可納入，這就是創意的源頭。將上述過 程與本質較安全策略整合如圖 15 所示。
圖 15 本質較安全結合創意圖
欲改善的特性 AND 避免惡化的特性
矛盾表 創新法則
創意方法 創意階段
本質較安全法 產生可行方案
心智圖 轉矛盾表
腦力激盪
本質較安全策略 化
避免 應
化 作。
第三章
參考表 4 各項內容後取各模式的交集，風險辨識→風險評估→風險 用 FMEA 及加上結合失誤樹 (Fault Tree Analysis，FTA)及事件 樹(Event Tree Analysis，ETA)之因果樹分析法再加上 5W2H(who why when where what how how much)方法來進行風險的評估，評 估的結果以風險曲線(Farmer risk assessment curve)來呈現，
將其中不可接受之風險項目找出進行改善，使用化學工業上常用
2.結合 5W2H 及 FMEA 與改良之因果分析法進行風險的定性及定量分 析。
3.利用分析結果建立風險管制曲線(Farmer risk assessment curve) 進行風險評估。
3.2.1 危害辨識
1.上一階段資料細部過程使用失誤模式及影響分析 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis)加以分析，並加上 5W2H 以利轉換為因果樹時 之聯想，其中事為因果樹的事件，時為時間軸，人、物、地及如何為
有一可發展性的思維，更可作出明確並完整的分析表。
轉入 FMEA 表時，詳見表 5
(1).項目→事(Why)、地(Where) (2).失誤型式→人(Who)、物(What) (3).可能原因→如何(How)
(4).造成的影響→損失(How much) (5).事件前後→時(When)
表 5 FMEA 與 5W2H 聯想表 項目 失誤型式 可能原因
(如何)
造成的影響
(損失) 機率 嚴重性 建議改善 措施 疏忽 死傷 0.3 中 教育 工人(人)
酒醉 死傷 0.2 中 酒測 疏忽 車撞擊 0.1 大 訓練 侵入
(事) 鐵軌
(地) 車輛(物)
故障 車撞擊 0.1 大 維修 侵入
(事) 電車線
(地)
吊車(物) … … … … …
… … … …
左側定性分析← →右側定量分析
使用 FMEA 表之優勢尚可將機率，嚴重度與改善措施填入，可初步的進行量 化，在表格的前半為定性分析，即事件的發生經過描述，後半為定量分析，
使用 FMEA 表之優勢尚可將機率，嚴重度與改善措施填入，可初步的進行量 化，在表格的前半為定性分析，即事件的發生經過描述，後半為定量分析，