The article analyzes the key neurocognitive processes of processing multimodal alarm signals, their significance, and examples from real production facilities. These processes determine the effectiveness of an operator's actions in a sudden emergency situation. The article examines the optimal parameters of signals of different modalities and the reasons for their simultaneous use. It is shown that engineering and psychological requirements for creating information display tools and decision support systems should be based on a model of human neurocognitive limitations in a stressful situation. The focus is on the practical aspects of using multimodal signals to improve safety and productivity in manufacturing.

Keywords: emergency situation, multimodal signals, visual channel, acoustic channel, and tactile channel.

Надежность управления важными критическими технологическими процессами в условиях внезапной аварийной ситуации зависит только от скорости и точности реакции оператора. Деятельность оператора в условиях аварийного положения является ключевым фактором обнаружения и устранения проблемы. В настоящее время зачастую на производствах системы аварийного оповещения могут формироваться и применяться без учета фундаментальных принципов работы человеческого мозга, из-за которых в стрессовой ситуации у оператора возникают технически значимые ошибки взаимодействия с системой управления. При неправильном понимании работы сигналов и их последующем применении в технологическом процессе, при нештатных ситуация реакция человека может дать обратную от нужной реакцию, ослабить внимание, что может повлечь необратимые последствия, как и для предприятия, так и для жизни человека.

Можно различить основные виды получения информации мозгом человека:

1) Визуальный канал;

2) Акустический канал;

3) Тактильный канал.

Визуальный сигнал должен преодолеть сенсорный порог и привлечь внимание. К параметрам визуального канала следует отнести цветовой контраст, временную модуляцию и размещение.

Цветовой контраст прописан в ГОСТ 12.4.026–2015 про сигнальные цвета. Контрастность основана на цветовой модели CIE XYZ. Данная модель считается эталонной, она помогает определить взаимосвязь между видимым спектром и цветовым зрением человека. Самым главным фактором является использование цветов, которые будут максимально удалены друг от друга.

Рис. 1. Модель CIE XYZ

Координаты для аварийного красного приблизительно (x=0.67, y=0.33) и фонового серого (x=0.31, y=0.33). Данное расположение обеспечивает максимальную контрастность, что помогает привлечь внимание к опасности.

На практике примером цветовой контрастности будет считаться кнопка аварийной остановки оборудования, огнетушители, знаки как «Работать в защитной каске» и «Запрещено прикасаться. Опасно».

Рис. 2. Примеры цветовой контрастности

Временная модуляция или попросту мигание — это последовательное включение и выключение визуального сигнала. Оптимальная частота для активации нейронов и привлечения внимания составляет 2–3 Гц. Отношение импульса и паузы рекомендовано 1:1, то есть время включения света и выключения должны быть равным. Световые сигналы должны быть ярче окружающего фона.

Примером могут послужить аварийные маяки на станках, пожарная сигнализация, огни по периметру зон.

Рис. 3. Сигнальная лампа

В интерфейсах программ также можно наблюдать визуальные сигналы. На экране высвечиваются пиктограммы и анимации, которые снижают нагрузку на мозг при мысленном моделировании. Однако стоит учесть, что постоянная анимация недопустима, ведь это может снизить активности в зрительной коре, и она перестанет восприниматься как значимый сигнал.

Однако ни цветовая контрастность, ни мигание не будут эффективны, если их расположение не будет непосредственно в рабочей зоне. Сигнал должен быть виден из любой точки. Критические параметры, которые определяют безопасность (давление, уровень, температура), должны быть вынесены в отдельную фиксированную, всегда видимую зону на дисплее, вне зависимости от данной мнемосхемы. При условии большого количества сотрудников в зоне, количество визуальных сигналов так же должно быть увеличено. Только в таком случае предупреждение может быть замечено, и человек сможет предпринять действия.

Задача акустического сигнала быть обнаруженным в условиях производственного шума.

В ГОСТ 71934–2025 обозначен стандарт диапазона частот, он начинается от 200 Гц до 5000 Гц, с пиком в области от 800 Гц до 1500 Гц, где чувствительность слуха максимальна, при этом производственный шум будет ниже. Требуемое отношение сигнала к шуму принимается равным 15 дБ, данное значение помогает звуку сигнала об аварийной опасности быть услышанным и обнаруженным в ситуациях стресса оператора. Длительность цикла составляет от 0,5 до 6,0 с. Все критерии должны быть выполнены для восприятия сигнала.

Но просто звуковых сигналов, например писк или гудение, будет недостаточно. Они смогут привлечь внимание, однако могут способствовать только появлению стресса или паники, что ухудшит реакцию оператора. Для лучшего понимания аварийной ситуации следует использовать их в совокупности с речевыми синтезированными сообщениями, система должна производить первичный анализ и выдавать оператору несколько ключевых причинно-следственных связей или гипотез, которые снижают когнитивную нагрузку и время на анализ ситуации. В стрессовой ситуации способность различать речь сохраняется намного дольше, чем способность чтения. Сообщения должны быть краткими и в повелительном наклонении. Пример: «Пожарная тревога! Всем сотрудникам покинуть здание!».

Тактильный канал зачастую игнорируется, однако именно он независим от загрузки каналов, как визуальный или слуховой.

Тактильные сигналы также координирует действия оператора. Ими выступают и тактильные конусы для обозначения опасных участков, например, края платформы, и встроенный модуль в кресло оператора, которое дает сигнал при критической аварии в области поясницы длинной и нарастающей вибрацией, и вибробраслеты при работе с прессом.

Однако использование мономодального сигнала, только визуального или только звукового, не сможет обеспечить гарантированную реакцию на аварийную ситуацию, а также будет являться принципиальной проектной ошибкой с высоком процентом риска катастрофических последствий.

В состоянии стресса оператор может просто не заметить визуальный сигнал, его внимание может быть сосредоточено на других вещах, например интерфейс программы или документ. В остром стрессе внимание сужается, а сигнал, находящийся за полем внимания, будет проигнорирован. Аналогично может быть не услышан акустический сигнал из-за банального разговора по телефону или концентрации на определенной задаче. Канал получения информации будет заблокирован.

Фактор помех среды, таких как солнечный луч или блик, загрязнения из-за пыли и грязи на табло или лампе, шумная работа оборудования так же могут быть препятствием к получению сигнала.

Нельзя полагать на идеальное состояние сенсорных систем оператора все время. Именно тут свое применение находит мультимодальные системы сигнала аварийной ситуации.

В том случае, когда два или более сигналов от одного и того же события поступают по разным каналам одновременно с минимальной задержкой менее 200 мс, они обрабатываются в мультисерийных нейронах, что снижает вероятность пропуска. Реакция нейронов становится выше, чем на каждый сигнал по отдельности. Именно использование мультимодальных сигналов справляется с когнитивными блокировками. Если визуальный канал оператора перегружен, то сработает тактильный или акустический, и наоборот, повышается шанс к рефлекторному привлечению внимания и более быстрому обнаружению, а следовательно, и действий, и своевременной реакции на нештатную ситуацию.

Также для предотвращения аварийных ситуаций на производстве необходимо применять системы, служащие для поддержки принятия решений на основе модели и прогнозирующей аналитики. Вместо предъявления оператору сырых данных система постоянно в фоновом режиме производит расчёт и затем отображает интегральные показатели (например, «остаток времени до срабатывания предохранителя», «запас топлива до предельно допустимого значения»), что позволяет человеку проводить только смысловую оценку, а не сами трудоёмкие расчеты. Кроме этого на предприятии для прогнозирования аварии могут быть созданы «цифровые двойники», которые по команде оператора на основе текущих данных будут производить моделирование развития ситуации на некоторое количество минут вперёд, при этом рассматривая несколько альтернативных способов управления, результатом является сравнительная оценка рисков, позволяющая преодоление ригидности мышления.

Заключение

Нейрокогнитивные ограничения оператора в аварийной ситуации являются не только психологическими проблемами, но и техническими факторами риска, влияющие на развитие инцидента. Ошибки, зависящие от понижения внимания, процессов принятия решений и памяти, обязаны покрываться при проектировании человеко-машинного интерфейса и алгоритмов поддержки. Из этого следует, что из задачи, обеспечить безопасность технической системы, следует исключить «человеческий фактор» как источник ошибок и прийти к проектированию технических сред, которые позволяют компенсировать нейрокогнитивные ограничения человека, неизбежные в экстремальных ситуациях.

Литература:

1. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение. 1990. С. 448
2. Леонова А. Б., Кузнецова А. С. Психологические технологии управления состоянием человека. Смысл. 2009. С. 311
3. ГОСТ 12.4.026‑2015. Система стандартов безопасности труда (ССБТ). Цвета сигнальные, знаки безопасности и разметка сигнальная. Назначение и правила применения. Общие технические требования и характеристики. Методы испытаний // Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации. — Введ. 2017‑03‑01. — М.: Стандартинформ, 2016. С. 27–29
4. ГОСТ Р 71934‑2025. Системы тревожной сигнализации. Системы оповещения при угрозе совершения или совершении террористического акта. Общие технические требования. Методы испытаний // Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. — Введ. 2025‑03‑01. — М.: Российский институт стандартизации, 2025. С. 2–3
5. ГОСТ Р ИСО 11064–1-2014. Эргономическое проектирование центров управления. Часть 1. Принципы проектирования // Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. — Введ. 2016–01–12. — М.: Стандартинформ, 2014. С. 3
6. Боровков А. И., Рябов Ю. А., Марусева В. М. Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. — 2019. — Т. 12, № 1. — С. 7–21.