Sometimes the problems do not arise

Sometimes the problems do not arise in the organization but outside
it, such as when fierce storms, earthquakes, or tidal waves
demolish large parts of the existing infrastructure. In either case,
the question is how to design and manage these systems so that
they can restore services with a minimum of disruption and damage.
An important approach is resilience engineering, with the goal
of designing systems, procedures, management, and the training
of people so they are able to respond to problems as they arise. It
strives to ensure that the design of all these things—the equipment,
procedures, and communication both among workers and also externally
to management and the public—are continually being assessed,
tested, and improved.
Thus, major computer providers can deliberately cause errors in
their systems to test how well the company can respond. This is done
by deliberately shutting down critical facilities to ensure that the
backup systems and redundancies actually work. Although it might
seem dangerous to do this while the systems are online, serving real
customers, the only way to test these large, complex systems is by doing
so. Small tests and simulations do not carry the complexity, stress
levels, and unexpected events that characterize real system failures.
As Erik Hollnagel, David Woods, and Nancy Leveson, the authors
of an early influential series of books on the topic, have skillfully
summarized:
Resilience engineering is a paradigm for safety management that focuses
on how to help people cope with complexity under pressure to
achieve success. It strongly contrasts with what is typical today—a
paradigm of tabulating error as if it were a thing, followed by interventions
to reduce this count. A resilient organisation treats safety as a core
value, not a commodity that can be counted. Indeed, safety shows itself
only by the events that do not happen! Rather than view past success
as a reason to ramp down investments, such organisations continue to
invest in anticipating the changing potential for failure because they
appreciate that their knowledge of the gaps is imperfect and that their
environment constantly changes. One measure of resilience is therefore
the ability to create foresight—to anticipate the changing shape of risk, before failure and harm occurs. (Reprinted by permission of the publishers.
Hollnagel, Woods, & Leveson, 2006, p. 6.)
The Paradox of Automation
Machines are getting smarter. More and more tasks are becoming
fully automated. As this happens, there is a tendency to believe
that many of the difficulties involved with human control will go
away. Across the world, automobile accidents kill and injure tens
of millions of people every year. When we finally have widespread
adoption of self-driving cars, the accident and casualty rate will
probably be dramatically reduced, just as automation in factories
and aviation have increased efficiency while lowering both error
and the rate of injury.
When automation works, it is wonderful, but when it fails, the
resulting impact is usually unexpected and, as a result, dangerous.
Today, automation and networked electrical generation systems
have dramatically reduced the amount of time that electrical
power is not available to homes and businesses. But when the electrical
power grid goes down, it can affect huge sections of a country
and take many days to recover. With self-driving cars, I predict
that we will have fewer accidents and injuries, but that when there
is an accident, it will be huge.
Automation keeps getting more and more capable. Automatic
systems can take over tasks that used to be done by people,
whether it is maintaining the proper temperature, automatically
keeping an automobile within its assigned lane at the correct
distance from the car in front, enabling airplanes to fly by themselves
from takeoff to landing, or allowing ships to navigate by
themselves. When the automation works, the tasks are usually
done as well as or better than by people. Moreover, it saves people
from the dull, dreary routine tasks, allowing more useful,
productive use of time, reducing fatigue and error. But when
the task gets too complex, automation tends to give up. This, of
course, is precisely when it is needed the most. The paradox is
that automation can take over the dull, dreary tasks, but fail with
the complex ones.

Kết quả (Việt) 1:

Đôi khi các vấn đề phát sinh trong tổ chức nhưng bên ngoàinó, chẳng hạn như khi ác liệt bão, động đất hoặc con sóng thủy triềuphá hủy phần lớn của cơ sở hạ tầng hiện có. Trong cả hai trường hợp,câu hỏi là làm thế nào để thiết kế và quản lý các hệ thống này đểhọ có thể khôi phục lại dịch vụ với tối thiểu là sự phá vỡ và hư hại.Một cách tiếp cận quan trọng là khả năng phục hồi kỹ thuật, với mục tiêuthiết kế hệ thống, quy trình, quản lý và đào tạongười dân để họ có thể trả lời cho các vấn đề như họ phát sinh. Nóphấn đấu để đảm bảo rằng thiết kế của tất cả những điều này-các thiết bị,thủ tục và giao tiếp giữa người lao động lẫn bên ngoài cũngđể quản lý và công chúng — được liên tục được đánh giá,kiểm tra, và cải thiện.Vì vậy, các nhà cung cấp máy tính lớn có thể cố ý gây ra lỗi trongHệ thống của họ để kiểm tra tốt như thế nào công ty có thể đáp ứng. Điều này được thực hiệnbằng cách cố ý đóng cửa các cơ sở quan trọng để đảm bảo rằng cácsao lưu hệ thống và dư thừa thực sự làm việc. Mặc dù nó có thểcó vẻ nguy hiểm để làm điều này trong khi các hệ thống trực tuyến, phục vụ thựckhách hàng, cách duy nhất để kiểm tra các hệ thống lớn, phức tạp là làmVì vậy. Nhỏ thử nghiệm và mô phỏng không thực hiện phức tạp, căng thẳngcấp độ, và các sự kiện bất ngờ mà characterize thực hệ thống thất bại.Erik Hollnagel, David Woods và Nancy Leveson, các tác giảloạt một đầu có ảnh hưởng của cuốn sách về các chủ đề, đã khéo léotóm tắt:Khả năng phục hồi kỹ thuật là một mô hình quản lý an toàn tập trunglàm thế nào để giúp đỡ người dân đối phó với sự phức tạp dưới áp lực đểđạt được thành công. Nó tương phản mạnh mẽ với những gì là điển hình ngày hôm nay-mộtMô hình của tabulating lỗi như thể nó là một điều, tiếp theo là can thiệpđể giảm bớt số lượng này. Một tổ chức linh hoạt xử lý an toàn là một lõigiá trị, không phải là một hàng hóa có thể được tính. Thật vậy, an toàn cho thấy chính nóchỉ bằng những sự kiện đó không xảy ra! Chứ không phải là xem qua thành côngnhư là một lý do để các đoạn đường xuống đầu tư, các tổ chức như vậy tiếp tụcđầu tư vào các dự đoán khả năng thay đổi cho sự thất bại vì họđánh giá cao kiến thức về các khoảng trống là không hoàn hảo và của họmôi trường liên tục thay đổi. Một thước đo khả năng đàn hồi là do đókhả năng tạo ra tầm nhìn xa — dự đoán hình dạng thay đổi của rủi ro, trước khi thất bại và thiệt hại xảy ra. (Tái bản theo giấy phép của các nhà xuất bản.Hollnagel, rừng, và Leveson, 2006, p. 6.)Nghịch lý của tự động hóaMáy đang nhận được thông minh hơn. Công việc nhiều hơn và nhiều hơn nữa đang trở thànhhoàn toàn tự động. Khi điều này xảy ra, có một xu hướng tin rằngnhiều người trong số những khó khăn liên quan đến con người điều khiển sẽ điđi. Trên toàn thế giới, ô tô tai nạn giết chết và làm tổn thương hàng chụccủa hàng triệu người mỗi năm. Khi chúng tôi cuối cùng đã phổ biến rộng rãithông qua tự lái xe, tai nạn và tai nạn các tỷ lệ sẽcó thể được giảm đáng kể, cũng như tự động hóa nhà máyvà aviation đã làm tăng hiệu quả trong khi làm giảm cả hai lỗivà với tỷ lệ thương tích.Khi tự động hóa hoạt động, nó là tuyệt vời, nhưng khi nó lỗi, cáckết quả tác động là thường bất ngờ và kết quả là, nguy hiểm.Hôm nay, tự động hóa và mạng điện hệ thốngđã giảm đáng kể số lượng thời gian đó điệnquyền lực không phải là có sẵn cho nhà cửa và các doanh nghiệp. Nhưng khi các kỹ thuật điệnlưới điện đi, nó có thể ảnh hưởng đến phần lớn của một quốc giavà mất nhiều ngày để thu hồi. Với những chiếc xe tự lái xe, tôi dự đoánchúng tôi sẽ có ít hơn các tai nạn và chấn thương, nhưng là khi cólà một tai nạn, nó sẽ rất lớn.Tự động hóa tiếp tục nhận được nhiều hơn và nhiều hơn nữa có khả năng. Tự độngHệ thống có thể tiếp nhận công việc được sử dụng để được thực hiện bởi những người,cho dù đó là duy trì nhiệt độ thích hợp, tự độngGiữ một ô tô trong ngõ giao chính xáckhoảng cách từ chiếc xe ở phía trước, cho phép máy bay để bay của mìnhtừ cất hạ cánh, hoặc cho phép tàu di chuyển bằngbản thân mình. Khi tự động hóa hoạt động, các tác vụ thườngthực hiện cũng như hoặc tốt hơn so với mọi người. Hơn nữa, nó tiết kiệm người dântừ các nhiệm vụ thường lệ ngu si đần độn, thê lương, cho phép nhiều hữu ích,hiệu quả sử dụng thời gian, giảm mệt mỏi và lỗi. Nhưng khinhiệm vụ được quá phức tạp, tự động hóa có xu hướng để từ bỏ. Điều này, trongTất nhiên, là chính xác khi nó là cần thiết nhất. Nghịch lý làtự động hóa có thể tiếp nhận các công việc ngu si đần độn, thê lương, nhưng thất bại vớinhững phức tạp.

Kết quả (Việt) 2:

Đôi khi vấn đề không phát sinh trong tổ chức nhưng bên ngoài
, chẳng hạn như khi các cơn bão dữ dội, động đất hoặc sóng thần
phá hủy phần lớn các cơ sở hạ tầng hiện có. Trong cả hai trường hợp,
câu hỏi là làm thế nào để thiết kế và quản lý các hệ thống này để
họ có thể khôi phục các dịch vụ với mức tối thiểu của sự đổ vỡ và tổn thương.
Một cách tiếp cận quan trọng là khả năng phục hồi kỹ thuật, với mục tiêu
của hệ thống, thủ tục, quản lý thiết kế, và đào tạo
của người để họ có thể đáp ứng với các vấn đề nảy sinh. Nó
cố gắng để đảm bảo rằng thiết kế của tất cả những điều này, các thiết bị,
thủ tục, và truyền thông cả trong công nhân và cũng từ bên ngoài
để quản lý và các công vẫn tiếp tục được đánh giá,
thử nghiệm và cải thiện.
Vì vậy, các nhà cung cấp máy tính lớn có thể cố tình gây ra lỗi trong
hệ thống của họ để kiểm tra xem liệu công ty có thể đáp ứng. Điều này được thực hiện
bằng cách cố ý đóng cửa các cơ sở quan trọng để đảm bảo rằng
hệ thống sao lưu và dư thừa thực sự làm việc. Mặc dù nó có
vẻ nguy hiểm để làm điều này trong khi các hệ thống trực tuyến, phục vụ thực
khách hàng, cách duy nhất để thử nghiệm các hệ thống phức tạp lớn là bằng cách làm
như vậy. Các bài kiểm tra nhỏ và mô phỏng không mang tính phức tạp, căng thẳng
. Cấp, và sự kiện bất ngờ đặc trưng cho hệ thống thất bại thực
Như Erik Hollnagel, David Woods, và Nancy Leveson, các tác giả
của một loạt ảnh hưởng ban đầu của cuốn sách về chủ đề này, đã khéo léo
tóm tắt:
Khả năng phục hồi kỹ thuật là một mô hình quản lý an toàn tập trung
vào làm thế nào để giúp người dân đối phó với sự phức tạp dưới áp lực để
đạt được thành công. Nó mạnh mẽ trái ngược với điển hình ngày nay-một là những gì
mô hình của lập bảng báo lỗi như thể nó là một điều, tiếp theo là can thiệp
để giảm số lượng này. Một tổ chức kiên cường đối xử an toàn như một lõi
giá trị, không phải là một thứ hàng hóa không thể đếm được. Thật vậy, sự an toàn cho bản thân
chỉ bởi những sự kiện không xảy ra! Thay vì nhìn qua thành công
như một lý do để đoạn đường nối giảm đầu tư, các tổ chức này tiếp tục
đầu tư vào dự đoán tiềm năng thay đổi cho sự thất bại bởi vì họ
hiểu rằng kiến thức của họ về các khoảng trống là không hoàn hảo và họ
môi trường liên tục thay đổi. Do đó một thước đo của khả năng phục hồi là
khả năng tạo ra tầm nhìn xa để dự đoán hình dạng thay đổi của rủi ro, trước khi thất bại và thiệt hại xảy ra. (In lại với sự cho phép của nhà xuất bản.
Hollnagel, Woods, & Leveson, 2006, p. 6.)
Nghịch lý của Tự động hóa
Máy móc đang nhận được thông minh hơn. Ngày càng có nhiều nhiệm vụ đang trở nên
hoàn toàn tự động. Khi điều này xảy ra, có một xu hướng tin
rằng rất nhiều những khó khăn liên quan đến kiểm soát của con người sẽ đi
xa. Trên khắp thế giới, tai nạn ô tô giết và làm bị thương hàng chục
triệu người mỗi năm. Khi chúng tôi cuối cùng đã có phổ biến rộng rãi
thông qua chiếc xe tự lái, tỷ lệ tai nạn và thương vong sẽ
có thể được giảm đáng kể, chỉ như tự động hóa trong các nhà máy
và hàng không đã tăng hiệu quả trong khi giảm cả lỗi
và tỷ lệ chấn thương.
Khi công trình tự động hóa, nó là tuyệt vời , nhưng khi nó không thành công, các
tác động kết quả thường là bất ngờ, và kết quả là, nguy hiểm.
Hôm nay, tự động hóa và các hệ thống phát điện nối mạng
đã làm giảm đáng kể số lượng thời gian mà điện
năng là không có sẵn cho gia đình và doanh nghiệp. Nhưng khi điện
lưới điện đi xuống, nó có thể ảnh hưởng đến phần lớn của một quốc gia
và phải mất nhiều ngày để phục hồi. Với những chiếc xe tự lái, tôi dự đoán
rằng chúng tôi sẽ có tai nạn ít hơn và thương tích, nhưng mà khi có
một tai nạn, nó sẽ rất lớn.
Tự động tiếp tục nhận được nhiều hơn và có khả năng hơn. Tự động
hệ thống có thể đi qua các nhiệm vụ mà sử dụng để được thực hiện bởi những người,
cho dù đó là việc duy trì nhiệt độ thích hợp, tự động
giữ một ô tô trong làn giao của mình tại chính xác
khoảng cách từ chiếc xe phía trước, cho phép máy bay bay lấy
từ cất cánh hạ cánh , hoặc cho phép tàu để điều hướng bởi
chính họ. Khi làm việc tự động hóa các nhiệm vụ thường được
thực hiện cũng như hoặc tốt hơn của người dân. Hơn nữa, nó giúp tiết kiệm người
từ, công việc thường ngày ảm đạm buồn tẻ, cho phép, hữu ích hơn
sử dụng hiệu quả thời gian, giảm mệt mỏi và không bị lỗi. Nhưng khi
công việc trở nên quá phức tạp, tự động hóa có xu hướng bỏ cuộc. Điều này, tất
nhiên, là chính xác khi nó là cần thiết nhất. Nghịch lý là
mà tự động hóa có thể đi qua, nhiệm vụ ảm đạm buồn tẻ, nhưng thất bại với
những cái phức tạp.