XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSherpa
二十国集团（G 20）教育部政府...
二十国集团由两条平行的轨道组成：财金轨道和谢尔巴轨道。 财政部长和央行行长领导财金轨道 谢尔巴人先领导财金轨道，再领导谢尔巴轨道。 谢尔巴人是负责筹备国际峰会的国家元首或政府首脑的代表。其名称源于尼泊尔族群谢尔巴人，他们在喜马拉雅山担任向导。因此得名。 在两条轨道内，设有按主题设立的工作组，其成员包括来自各成员国相关部委以及嘉宾国和受邀国际组织的代表。 这些工作组在各主席国任期内定期开会。谢尔巴人负责监督全年的谈判，讨论峰会的议程项目，并协调二十国集团的实质性工作。
2023年6月12日
Shri Amitabh Kant，G20 Sherpa在他的讲话中表示，SAI20的建立是非常积极的一步，因为它导致SAIS与政府之间建立了网络，以协调和阐明策略，并为SAI提供机会，以使SAI成为政府的合作伙伴，并帮助建立更大的透明度和更大的透明度和责任感。Sherpa保证，将在G20领导人签署的最终声明中对SAI20的强烈认可将得到适当反映。他还赞赏Sai India提出的提案，除了现有的财务和Sherpa轨道外，SAI印度将SAI20作为单独的问责制机构轨道，以推动该集团独立的地位，在实现G20议程中发挥了重要作用。
Ran Group Holding AS 和 Value Group AS
附录 5：Value Group 的年度报告和财务报表 附录 6：Sherpa Økonomi AS 的年度报告和财务报表 附录 7：Noba Consulting AS 的年度报告和财务报表
lahaul-spiti区的评论
©喜马拉雅研究中心，希夫·纳达尔（Shiv Nadar）关于作者的杰出学会：Diki Sherpa是Flame University知识替代中心的博士后研究研究员。她拥有香港中文大学的历史博士学位。她的广泛研究兴趣在于现代的南亚和东亚历史，特别关注互连和联系。作者要感谢这位匿名审稿人的宝贵反馈和有见地的建议。将此出版物列为：Sherpa，Diki .2024。“环境转变和减少农业可持续性：Lahaul-Spiti地区的审查”。喜马拉雅研究的卓越中心，希夫·纳达（Shiv Nadar）杰出学会。问题简介。第六号。6月。1-7。
控制中人为错误的预测和风险评估...
摘要 人为失误是导致事故发生的重要因素，可能导致人员伤亡和财产损失。发电厂行业作为最重要的基础设施行业，在工业基础设施中发挥着重要作用。目的：本研究旨在通过 SHERPA 方法预测和评估蒸汽发电厂控制室的人为失误。方法：这项描述性横断面研究是在蒸汽发电厂的控制室进行的。本研究通过分层任务分析 (HTA) 和 SHERPA 方法识别和分析人为失误。结果：共识别出 85 个错误，其中 56 个 (65/1%) 为操作失误，24 个 (27/9%) 为检查失误，1 个 (%1/2) 为检索失误，2 个 (2.32%) 为沟通失误，3 个 (3.48%) 与选择失误有关。结果还表明，由于识别错误而导致的风险水平已达到不可接受和不理想的水平。结论：本研究中最重要的识别错误与操作错误有关。为了尽量减少这些错误并限制其后果，我们可以根据工作使用清单和适当的说明并教育控制室操作员。
复杂手工装配案例研究 - MDPI
摘要：手动装配操作容易受到人为错误的影响，而人为错误可能会降低最终产品的质量。本文展示了人为可靠性分析在实际制造环境中的应用，以确定手动装配错误发生的地点和原因。使用 SHERPA 和 HEART 技术进行人为可靠性分析。根据质量记录，选择了三项关键任务进行分析：（1）使用紧固件安装三种类型的支架，（2）使用缓冲环夹将数据线固定到装配结构上，以及（3）安装盖罩以保护入口。使用 SHERPA 识别的错误模式为：36 个动作错误、9 个选择错误、8 个信息检索错误和 6 个检查错误。根据 HEART，人为错误概率最高的是那些对几何相关错误敏感的装配部件（支架和缓冲环夹）。研究表明，具有感知吸引力的装配说明似乎最有可能减少错误并提高绩效。其他确定的行动领域包括改进检查流程和为工人提供更好的跟踪和更好的反馈。实施装配指导系统可能会提高工人的绩效并减少装配错误。
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要 尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而造成质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了SHERPA和HEART方法。还有人讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用了专业文献中的概念，并阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时对人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同知识分支进行了阐述。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。
制造业中的人为错误分析 - Redalyc
摘要尽管工业自动化水平不断提高，但手动装配在各个制造业领域仍然发挥着基础性的作用。然而，手工操作容易出现人为失误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在展示一些可以识别不同类型的错误并评估影响工人绩效的因素的影响的方法。特别展示了 SHERPA 和 HEART 方法。本文还讨论了考虑组装复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的概率。本文使用专业文献中的概念，并阐明了人体工程学、工业工程和系统可靠性等几个知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂;人体工程学；持续改进；认知负荷。摘要尽管制造业的自动化水平不断提高，但手动装配在多个生产领域仍然发挥着关键作用。然而，手动装配操作容易出现人为错误，从而导致质量问题和经济损失。本文旨在介绍一些可以识别不同类型的错误以及影响操作员表现的因素的方法。这些方法包括 SHERPA 和 HEART。文章还讨论了考虑任务复杂性的重要性，因为它会对工人的认知负荷产生负面影响，从而增加出错的风险。在讨论中，我们使用了专业文献中的不同概念，同时阐述了人体工程学、工业工程和系统可靠性等不同的知识分支。关键词：人的可靠性；装配系统；复杂性、人体工程学、持续改进认知负荷。