Koncepcja wykorzystania morskich autonomicznych jednostek nawodnych (MASS) ma potencjał zrewolucjonizowania międzynarodowego transportu morskiego. Jednostki te mogą mieć wpływ zarówno na jego bezpieczeństwo, jak i na efektywność ekonomiczną czy aspekty środowiskowe. W związku z tym istnieje konieczność dogłębnego przestudiowania znaczenia czynnika ludzkiego oraz roli, jaką ludzie będą odgrywać w rozwijanym systemie transportowym opartym na statkach autonomicznych. Niestety zagadnienie to nie doczekało się dotąd kompleksowego opracowania pomimo wielu badań dotyczących wybranych aspektów wpływu czynnika ludzkiego na eksploatację MASS prowadzonych w wielu krajach świata.

Celem niniejszej pracy jest przeprowadzenie holistycznej analizy spodziewanego wpływu czynnika ludzkiego na eksploatację MASS w ramach systemu transportu morskiego. Swoim zakresem analiza ta obejmuje przede wszystkim autonomiczne statki handlowe, chociaż pewne jej aspekty mogą znaleźć zastosowanie również w przypadku innych pojazdów używanych w środowisku wodnym: badawczych i z sektora obronności.

Publikacja składa się z dziesięciu rozdziałów. W rozdziale 1 zarysowano szeroki kontekst zmian zachodzących w technologiach przemysłowych i transportowych, związanych z trwającą czwartą rewolucją przemysłową. W rozdziale 2 zaprezentowano koncepcję autonomicznego transportu wodnego, natomiast w rozdziale 3 omówiono modele i metody wykorzystywane w badaniach wpływu czynnika ludzkiego – przede wszystkim na bezpieczeństwo systemów transportowych. W rozdziale 4 opisano zastosowanie jednej z tych metod, tj. HFACS-MA, do charakterystyki czynników kształtujących funkcjonowanie współczesnego systemu transportu morskiego – opartego na statkach w pełni załogowych. W rozdziałach 5–8 przedstawiono jakościową analizę wpływu czynników HFACS-MA na funkcjonowanie systemu transportu morskiego z uwzględnieniem MASS. W odniesieniu do wyników analizy jakościowej w rozdziale 9 zaprezentowano analizę ilościową, przeprowadzoną z wykorzystaniem metody analizy drzewa niezdatności oraz Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM). W ostatnim rozdziale wskazano proponowane kierunki dalszych badań i wnioski końcowe.