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博士。詹姆斯亨利为行业研究授予141美元

操作员绩效中心已获得博士。化学工程助理教授James Henry,总共有141,027美元,用于与机器运营商的工作量相关的研究。

缔约方会议,美国财团工业和学术界代表专注于人为因素工程,授予其题为“行动需求负荷对运营商的效果” James Henry响应时间和准确性。“该研究将确定机器运营商的最佳工作负载量,因此它们既不变得无聊,响应又较少或不堪重负。

“在工作负荷的高端有很多关注的负面影响,”亨利说。 “有百家乐app效果的效果较少,以保持我们的思想占用和任务的效果。”

亨利为他的提案收到了额外的83,623美元的资金,“先进过程控制对流程知识退化的影响。”该研究将寻求确定当公司实施先进的过程控制,自动化过程机器时损失了多少运营商知识和技能。亨利希望在使用自动化系统并建立最佳实践时,可以辨别多少技能萎缩,以帮助运营商保持技能集的完整性。

对于这两项研究,亨利打算使用将使用模拟设备来估计过程运营商的工作环境的学生志愿者。

“使用模拟,我们可以教学学生许多操作员使用的技能,然后看看他们的响应时间有多快,准确在不同的场景中,”亨利说。 “当他们在一段时间内没有使用它们时,我们还应该能够看到学生回忆起这些技能的良好。”

亨利在警报管理和危险分析中拥有一个行业背景。

“这是行业如何通过让我们知道他们需要答案和知识的地方来推动研究的一个很好的例子,”亨利说。 “鲁的位置让我们对这种合作的行业非常有吸引力。”

先进的过程控制已成为最强大的行业工具之一,可提高流程盈利能力和安全性。知道APC将定期脱机,重要的是,运营商通过及时利用进程知识和理解,运营商能够反应过程变更。在本第1阶段项目中,我们将在模拟和工业警报和操作员行动数据上使用学生测试组(如果可能的话),试图在多大程度上和如何在不定期使用过程知识的劣化程度和何种程度。本研究希望显示流程知识损失的时间依赖性,并确定历史警报和动作数据是否可用于验证这项研究。

此外,操作员性能是与设施有效运行相关的最重要因素之一。但是,量化也是最难以量化的因素。在该项目中,我们将利用独特的显示设计和随机动作生成,以有效地隔离来自其他变量(特别是模式识别和体验学习)的动作负荷的影响,以开发和算法进行评分操作员性能。该评分系统将允许有效地评估操作员加载问题,并在将来的研究中使用,以有效地量化和分离多个DC和过程变量的影响。