27、人机组织绩效(HOP)与混沌工程的融合:打造更安全可靠的工作场所

人机组织绩效(HOP)与混沌工程的融合:打造更安全可靠的工作场所

1. 人机组织绩效(HOP)概述

人机组织绩效(HOP)是一种旨在优化组织架构和功能流程,以提升诸如安全等关键业务属性的方法。它源于制造业,常被误认为是一种规定性的流程,但实际上具有灵活性和艺术性,基于五个关键原则展开。

HOP与混沌工程在安全科学的“新观点”哲学上有着共同的根源。“新观点”是一种大致的哲学理念(未严格定义),与安全科学的“旧观点”形成对比,大致对应自2000年代初以来安全科学和弹性工程的最新研究和趋势,包括“安全II”和“不同的安全”等概念。

2. HOP的关键原则

HOP的五个关键原则改编自人类绩效技术领域的研究,并适用于一般行业,可应用于几乎任何组织:
- 错误是正常的 :所有人都会犯错,工作越多的人往往犯错也越多。我们应尽力预防错误,但也需构建安全失败的能力。例如汽车制造商,既构建防御系统预防事故,也设计防撞区、安全气囊等,使汽车在事故发生时也能保障安全。
- 指责无济于事 :指责不仅无法解决问题,还会使重要的对话和必要的信息被隐藏。我们应转变对问责的思考方式,关注学习、改进和恢复,营造一个员工敢于谈论问题的工作环境。
- 情境驱动行为 :工作环境由许多不同的条件和组件构成,这些组件会驱动特定的行为。例如,安全系统要求零伤害可能导致少报伤害情况;生产压力要求在班次结束前生产一千个零件,可能使达成目标的方式变得次要。我们需要明确这些系统驱动的行为是否符合业务目标,并及时调整。
- 学习和改进至关重要

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及工程技术员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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