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World File Search System人为因素
人为因素在航空公司中的重要性
摘要：对于公司而言，人为因素是一个重要问题。因为人类存在的任何地方都有运动。哪里有运动，哪里就更有可能出错。特别是对于航空公司而言，人为因素是一个非常重要的因素。因此，航空业中的人为因素；直接考虑人的表现，可以解释为提供人与其他系统要素之间安全流程的原则。自航空业出现以来，人类一直存在，并将继续存在。由于人性，人类容易犯错。在航空业中，只要犯一点点错误，就会发生非常大的不可逆转的事故。面对这种被称为人为因素的情况，航空业遭受了严重损失。因此，航空业通过采取各种措施，将人为因素保持在最低水平，并努力将飞行安全保持在最高水平。
关于飞行活动中人为因素的文章
在飞行前，机长和机组人员必须意识到存在的危险以及每种危险的风险级别；风险矩阵鼓励对这些问题进行讨论，以期采取积极主动的方式确保飞行安全（根据以下原则：“在规划阶段最容易评估风险”和“应在适当的层面上做出风险接受决策”）。
飞机维护中的人为因素 - iarjset
摘要：飞机维护是航空业的关键环节之一。人为错误是造成 80% 航空事故的主要原因，其中 15% - 20% 的事故与飞机维护错误有关。本文对飞机维护中的人为因素 (HFIAM) 进行了分析，以减少人为错误并改进当前的维护实践，从而减少由维护相关错误引起的航空事故数量。本文采用自我描述方法 - 一种定量描述方法来收集和评估数据。对区域航空公司的飞机维护工程师和技术人员样本进行的一项调查显示，航空人为错误问题一直存在，需要更统一的结构来管理飞机维护中的人为错误。总体而言，该方法采用实用、经济高效且平衡的方法来应用人为因素，以提高整体组织效率、文化、个人学习和成长。关键词：飞机维护、飞机维护中的人为因素 (HFIAM)、航空事故、自我描述方法、航空公司、调查。
关于飞行活动中人为因素的文章
在飞行前，机长和机组人员必须意识到存在的危险以及每种危险的风险级别；风险矩阵鼓励对这些问题进行讨论，以期采取积极主动的方式确保飞行安全（根据以下原则：“在规划阶段最容易评估风险”和“应在适当的层面上做出风险接受决策”）。
未来未来航空的人为因素
建立了机构间空间科学与技术合作伙伴论坛，以确定美国政府的协同工作和技术。，尽管美国政府的各个空间机构对未来的运营空间系统具有明显不同的构想，但所有这些都具有重要的基础共同需求。这些需求，加上自主技术的成熟以及利用自主系统来满足这些需求的前景，已导致每个机构考虑如何以及何时在其太空系统中实施越来越多的自治水平，以及如何确定自主系统的可信度。合作伙伴关系促进了合作伙伴之间的对话，收集并分析了有关当前和期望的未来能力水平的数据，并确定了差距，以激发可以在合伙企业社区中解决的三个建议。这些建议涉及在太空系统操作中对异常情况进行更强大的记录和社会化的需求；需要在开发人员，运营商和最终用户的社区中扩展沟通和信任；以及需要安全开发和测试环境的需求，以使未来的自动空间系统成熟和展示。这些建议将促进近期的计划行动和长期步骤，以实施持久的进步，以实现空间可信赖的自主权。
医疗保健中使用人工智能的人为因素
摘要 人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用是全球增长最快的行业之一。AI 已被用于提供症状检查、皮肤癌筛查和败血症识别等多种服务。但在患者护理中使用 AI 安全吗？然而，证据基础狭窄且有限，通常仅限于考虑 AI 应用在孤立任务中的表现的小规模研究。在本文中，我们认为应该更多地考虑如何将 AI 融入临床流程和医疗服务中，因为正是在这个层面上可能会出现人为因素挑战。我们以重症监护中的自动输液泵为例，分析了使用 AI 进行患者护理的人为因素挑战。我们概述了应对这些挑战的潜在策略，并讨论了如何将这些策略和方法更广泛地应用于其他领域使用的 AI 技术。
人为因素在航空公司中的重要性
摘要：对于公司而言，人为因素是一个重要问题。因为人类存在的任何地方都有运动。哪里有运动，哪里就更有可能出错。特别是对于航空公司而言，人为因素是一个非常重要的因素。因此，航空业中的人为因素；直接考虑人的表现，可以解释为提供人与其他系统要素之间安全流程的原则。自航空业出现以来，人类一直存在，并将继续存在。由于人性，人类容易犯错。在航空业中，只要犯一点点错误，就会发生非常大的不可逆转的事故。面对这种被称为人为因素的情况，航空业遭受了严重损失。因此，航空业通过采取各种措施，将人为因素保持在最低水平，并努力将飞行安全保持在最高水平。
自动驾驶的人为因素视角
a 代尔夫特理工大学生物力学工程系，代尔夫特，荷兰；b 苏黎世联邦理工学院，新加坡未来弹性系统 - ETH 中心，新加坡；c 南安普顿大学工程与环境学院，交通研究组，南安普顿，英国；d 法国交通、发展与网络科学技术研究所，人体工程学与认知科学实验室，法国；e 代尔夫特理工大学交通与规划系，代尔夫特，荷兰；f 格罗宁根大学行为与社会科学学院，心理学系，格罗宁根，荷兰；g 特温特大学交通研究中心，特温特，荷兰；h 荷兰应用科学组织，荷兰索斯特贝格，TNO 人为因素研究所；i 慕尼黑工业大学机械工程系，人体工程学研究所，德国慕尼黑；j 瑞典国家道路与交通研究所，VTI，瑞典；k 利兹大学交通研究所，英国利兹； l 英国沃金厄姆交通研究实验室人为因素与模拟组；m 比利时布鲁塞尔 ITS 欧洲 ERTICO；n 荷兰海牙道路安全研究所 SWOV
衡量人为因素干预的影响
在西北航空技术运营部最近的一次会议上，质量保证部门的高级人为因素顾问 David Marx 从口袋里掏出一把零钱放在桌子上。他用四枚面值递增的硬币问道：“如果每枚硬币代表一种特定的人为因素干预措施，你会选择哪一种？”当然，他的问题要求回答每一种干预措施的预期影响。如果低成本干预措施具有很高的影响，那么选择就很容易了。但情况往往并非如此。当你选择不止一种时，选择就会变得复杂。各种干预措施的影响交织在一起，因此很难为特定干预措施分配投资回报率值。会议上的经济分析师提出编写一个复杂的预测模型来回答这些问题。然而，这种决定的合理性引发了“玩笑”式的评论，即创建模型的投资回报率可能太低。