Page 66 - XXIV Konferencja Automatyków Rytro 2026

Nie chodzi przy tym o prostą tezę, że „operator jest winny”. W przemyśle procesowym błąd
człowieka bardzo często jest skutkiem splotu czynników: złej jakości alarmów, niejednoznacznej
procedury, presji czasu, zmęczenia, niepełnej informacji o stanie obiektu, braku potwierdzenia
działania urządzenia wykonawczego albo konfliktu między lokalnym celem produkcyjnym
a bezpieczeństwem procesu. Dlatego diagnostyka operatora nie może być traktowana jako
system nadzoru personalnego w sensie administracyjnym. Powinna być projektowana jako
warstwa bezpieczeństwa procesowego, która wykrywa niezgodność między wymaganym
działaniem a działaniem rzeczywistym.

Dotychczasowa praktyka w wielu zakładach wygląda następująco: po awarii analizuje się
archiwa procesu, listę alarmów, raport zmianowy i logi systemowe. Na tej podstawie
rekonstruuje się, co zrobił operator i czy była to reakcja poprawna. OEDD odwraca tę logikę.
Zamiast pytać po fakcie, co poszło źle, próbuje odpowiedzieć w czasie rzeczywistym: czy aktualna
akcja operatora jest dopuszczalna, czy została wykonana w odpowiednim momencie, czy
poprzedziły ją właściwe przesłanki i czy obiekt potwierdził jej skutek.

Dla dyrektorów technicznych i szefów automatyki kluczowy wniosek jest prosty: diagnostyka
operatora nie jest kolejnym modułem raportowym. Jest brakującym ogniwem między klasyczną
automatyką, bezpieczeństwem procesowym, cyberbezpieczeństwem i zarządzaniem
kompetencjami operacyjnymi. Jeżeli zakład mierzy stan pompy, zaworu i czujnika, ale nie potrafi
automatycznie ocenić krytycznej sekwencji działań człowieka, to pozostawia niezamkniętą jedną
z najważniejszych ścieżek ryzyka.
Demografia tylko pogłębia presję na monitoring kompetencji. Według raportu Deloitte i The
Manufacturing Institute „Creating pathways for tomorrow's workforce today: Beyond reskilling
in manufacturing" (4 maja 2021), luka kompetencyjna w przemyśle USA może doprowadzić do
2,1 mln nieobsadzonych stanowisk do 2030 r., kosztem rzędu 1 bln USD rocznie. Polska
petrochemia i energetyka stoją przed analogicznym problemem retentu doświadczonych
operatorów.

2. OEDD: czym różni się od klasycznej diagnostyki

Klasyczna diagnostyka uszkodzeń, określana jako FDD lub FDI, rozwija się od wielu dekad. Jej
podstawowa idea polega na porównaniu bieżącego zachowania procesu z zachowaniem
oczekiwanym. Różnica między sygnałem mierzonym a sygnałem wynikającym z modelu tworzy
residuum, które po ocenie może stać się sygnałem diagnostycznym. Jeżeli zestaw sygnałów
diagnostycznych odpowiada określonemu wzorcowi, system wskazuje prawdopodobne
uszkodzenie (Blanke i in., 2004; Korbicz i in., 2004; Isermann, 2006).
Analogiczna idea może zostać zastosowana do działań operatora. Zamiast porównywać
jedynie obiekt z modelem fizycznym, porównujemy rzeczywistą akcję operatora z modelem
poprawnej akcji. Modelem nie musi być skomplikowany opis psychologiczny człowieka.
Wystarczy model cząstkowy, który mówi: w określonych warunkach procesowych operator
powinien wykonać daną akcję, w określonym czasie i z określonym skutkiem. Jeżeli akcja jest
wykonana bez przesłanek, zbyt późno, w złej kolejności albo nie daje potwierdzenia na obiekcie,
pojawia się symptom błędu operatora lub uszkodzenia urządzenia realizującego tę akcję.

Tu kryje się praktyczna siła OEDD. System nie próbuje oceniać człowieka jako całości. Nie
stwierdza, czy operator „dobrze pracuje” albo czy „ma odpowiednie kompetencje”. Ocenia

Paweł Wnuk, Diagnostyka operatora i AI str. 2
XXIV KONFERENCJA AUTOMATYKÓW RYTRO 2026 POLITECHNIKA WARSZAWSKA