摘要 我们回顾了人因科学必要性的理论基础。在过去的 280 万年中,人类和工具共同进化。然而,在上个世纪,技术引入的速度超过了人类进化的速度。计算机和最近机器人的普及带来了新的认知需求,因为人类需要成为监控者而不是直接控制者。机器人和人工智能的使用预计只会增加,目前的 COVID-19 大流行可能证明是这方面的催化剂。提高整体系统性能的一种方法是通过任务程序、操作员培训、操作员选择、普罗克拉斯提斯式的授权“使人适应机器”。使用经典的研究示例,我们证明普罗克拉斯提斯式的方法只能在有限的范围内提高性能。因此,为了可行的未来,技术必须适应人类,这确保了人因科学的必要性。
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本文致力于研究人为因素的系统性问题,这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因,这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性,其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包,用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性,这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造
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,哪里就更容易出错。尤其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元素之间安全流程的原则。自航空业出现以来,人类一直存在,并将在未来继续存在。由于人性,人类容易犯错。在航空业中,只要犯一点点错误,就可能发生非常大的不可逆转的事故。面对这种情况,航空业遭受了严重损失,这就是人为因素。因此,航空业采取各种措施,将人为因素控制在最低水平,并努力将飞行安全保持在最高水平。
• 人为失误是大多数航空事故和事件的根本原因 • 大多数事故/事件调查的重点是: o 人为失误 o 引入的风险 o 促成因素 o 机组资源管理 (CRM) 故障 • 人为因素涉及收集以下信息: • 人的能力 • 人的局限性 • 其他特征
• ETOPS/EDTO 运行:概念、背景和经验 – 法规 – ETOPS 批准(类型设计和可靠性、运行) – ETOPS 维护要求和实践(政策、程序、可靠性计划)
控制和显示设计工具和技术人机系统集成:管理和应用极端环境中的人为因素人为因素和操作医学人为因素标准化人为因素测试和评估人为建模和仿真人员选择和分类持续/连续运行系统安全/健康危害/生存能力技术社会/行业工作量用户计算机界面培训中的人为因素用户反馈中的人为因素
35,000 英尺,犹他州布莱斯以北 20 英里处,两台发动机都停止了。机组人员紧急下降,执行了适当的检查并打开了所有燃油增压泵。在大约 12,000 英尺的高度,机组人员重新启动了两台发动机并成功转向拉斯维加斯。原来发动机停止是因为每个机翼上的两个主油箱都空了。其余燃料在中央油箱中,但无法到达发动机,因为中央油箱的燃油增压泵没有按照爬升检查单打开。美国国家运输安全委员会的结论是,在起飞过程中,其中一个自动驾驶仪旋钮脱落,分散了两名飞行员的注意力,以至于机长不按正常顺序要求执行爬升检查单。当机长确实要求检查爬升清单时,副驾驶收到了无线电呼叫。由于检查清单混乱,再加上一些轻微的干扰,导致副驾驶错过了中央油箱增压泵开启检查清单项目。
摘要 本文的背景是为执行一个关于态势感知和人为因素的系统工程研究项目做准备。作者以一家大型国防公司作为本研究的案例。该公司正在开发一种新的武器系统,允许一名操作员操作多个远程武器系统。这些系统将产生大量数据,操作员必须在决策过程中使用这些数据。为了做出正确的决定,操作员需要良好的态势感知。作者研究了有关态势感知和人为因素的出版物,并详细阐述了即将开展的研究项目的研究设计。文献中的研究结果表明,态势感知由三个层次组成。在这三个层次中,有几个因素会影响操作员建立和维持态势感知的能力。即将开展的研究项目的假设是该公司缺乏对态势感知的深入了解。© 2022 作者。关键词:态势感知;人为因素;远程武器系统;SAGAT
为此,2002 年海上作业人为因素国际研讨会 (HFW2002) 召集了六个主要工作组,以帮助那些希望制定更有效的人为因素措施以降低风险、提高安全性和生产绩效的人。每个小组都成功地制定了一套指南、工具和参考资料,这些指南、工具和参考资料对于积极参与新设施设计、维护现有设施完整性、管理劳动力、进行事故调查、开发、实施和控制健康、安全和环境 (HSE) 管理系统以及管理行为过程的人来说非常有价值。每个工作组在研讨会期间讨论的应用程序和工具记录了在许多领域应用人为因素技术的实用方法。这些反映了行业内最先进的实践。