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飞机正常运行时间 - 霍尼韦尔航空航天
手头有零件可以加快维护速度，但也需要花钱。如今，有多种方法可以应对这一挑战。一种方法是通过增材制造，也称为 3D 打印，它使车间能够根据需要制造零件。另一种方法是通过预测性、规范性维护。通过预测维护需求，车间可以订购零件，以便在飞机到达时立即送达 - 无需仓储或等待。规范警报会告诉机组人员如何进行维修。
Ahasan R 等人。“肮脏的十二项”概念：人为因素错误和失误的无声杀手。Ergonomics Int J 2018, 2(1): 000137。
不了解工作中的潜在危险是防止自满情绪的有力手段。第三种是缺乏手头工作任务的知识或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译，或者无法以当地语言提供给操作和维护团队。第四种是分心（例如，将注意力从工作任务上转移开）。分心是任何让我们忘记手头任务的事情。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五种是缺乏团队合作以实现共同目标。第六种是疲劳（例如，意识水平下降），这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七种是缺乏资源。这意味着未能使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下，我们在使用正确的工具、手册或说明时不能即兴发挥。下一个是工作压力，它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏计划或执行工作任务而造成的。在这种情况下，我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信（例如，缺乏对需求的积极沟通），这对于新的工作系统或流程很重要。对可靠性的疑问和怀疑
ARMOR 2003 年 1 月 - 2 月 - 本宁堡 - Army.mil
和 SOP 是在我们不断进步的过程中编写的，手头没有设备必然会导致误解，而这可能会危及未来的成功。当最终产品到达时，我们有可能不得不重新开始这个过程。我们必须有车辆在手，才能知道它在现实世界中的潜力。此外，作为一名油罐车手，我的职业收入来源就是在炮兵部队中表现出色。没有这些，我们中的许多人会在颁发奖项时感到压力。展现自我的机会大大减少。因此，我们的士气正在慢慢下降。当我们没有积极参与到我们的领域时，我们往往会质疑自己的价值。油罐车手往往从他们的日常工作中获得很大的自豪感。作为一名忙碌的工作者，很难找到自豪感。例如，我们的平均工作日在 14:00 前完成。在 14:00 到 17:00 之间，我们不得不找点事情来打发时间。新车辆越快到达越好，即使它们不是我们部队的永久补充。当我无所事事时，我的技能、动力和潜力都浪费了。同样，由于手头没有在联合兵种环境中进行充分训练所需的设备，大多数步兵无法理解随时待命提供支援的 105 毫米装甲直射武器系统的价值。这种系统是一种真正的力量倍增器，应该经常使用。
解毒剂逆转剂和救援......
狂犬病疫苗 疫苗 3 狂犬病暴露后预防 肌肉注射 2.5 单位/毫升（1 瓶） 手头有足够的数量可以转移到外部诊所进行后续剂量 鼓励药房专业人员和医疗保健组织运用他们的专业判断来评估和调整这些建议，以满足其组织的特定需求。如需根据当地趋势获取有关储备建议的进一步指导以及寻找某些解毒剂的帮助，请联系您的毒物控制中心 1-800-222-1222。第 2 页，共 2 页
飞机维修事故分析 - SKYbrary
2. 然而，尽管取得了这些进步，维护系统仍然容易受到人为因素的影响。人是会犯错的，因此错误和失误仍然会发生。通过良好的培训和能力评估制度以及创造一种促进良好工程实践的文化，可以减少出错的可能性。该组织还需要创造一个环境，让工程师可以专注于手头的任务，而不会受到外部压力，不会因为向个人施加压力而损害工作的质量和完整性。正是这些违反流程和程序的行为，让个人和组织都面临事故和事件的风险。
SBSD 2084 的四大支柱： - 战略系统计划
• 我们将推动问题解决。我们不会因为过去的失败而放弃或退缩。我们将采取紧迫感和快速学习的心态，确保我们执行所需的系统，以保障我们国家和盟友的安全。• 当我们发现问题时，我们将专注于创造解决方案来解决手头的问题。• 我们将在整个过程中进行沟通，从讨论最初发生的事情到制定计划以防止再次发生。• 当过时的流程和系统证明它们不再符合我们现代的要求时，我们将在整个企业内进行沟通以进行更改。
2021-2025战略计划（公共）
，尽管Covid在过去一年中构成了运营和我们家庭稳定的障碍，但FPM从实力方面面临着这一挑战。虽然我们最初的回应是由保护家庭，Sta效和志愿者的健康和安全的直接必要性所告知的，但我们随后对编程和工作环境的调整经过精心设计，以应对手头的挑战，甚至改善服务提供服务。因此，这个新的战略计划不仅是向社区倾听和学习数小时的高潮，而且还结合了从去年的意外事件中获得的经验和知识。
TDP 数据系统 (TDP) 简介
• 定义解决手头查询所需的数据类型 • 在粒度、实体级别而不是聚合级别识别数据类型的来源 • 根据与查询相关的关键字提取、清理、规范化、连接和重组各种数据类型 • 使用人工智能和机器学习对各种数据类型进行算法评估、评分、排名并生成记分卡和其他可视化效果——以便进行有针对性的人工跟进 • 使用人类智能进一步评估排名最高的记分卡，并以新颖的方式在粒度级别组合各种数据类型