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區塊鏈技術破解多項目管理瓶頸

時間：2021-10-23　　 來源： 電力科技創新
文件；區塊內通過特有的計算方式，對已經經過三化的信息資源（隱形知識顯性化、顯性知識標準化）進行智慧化，再通過應用人工智能，實現配置矩陣+機器學習的智能化配置，在7X24小時為處于全球任何一個角落區塊內節點實現無信任（因有集團利益和國家利益的集體主義和愛國主義的價值觀而產生的極端信任）的標準化信息資源的配置控制，解決了全球不同時區管理和技術人員的時間異步和空間間隔，解放人力資源，降低成本，降低人因失誤，提高了質量和效率。
 
3.2 用戶需求驅動區塊內信息資源的再系統化提升服務質量
 
區塊內計算規則必須要基于業務規則和知識管理的指導下，全面學習技術和管理業務知識，深入了解用戶需求，從用戶需求角度思考的檔案的利用，采用質量管理的理論和方法，設置計算所需輸入的信息資源借助當前大數據等先進理念和技術，將原有人為逐條搜索數據，調整為信息系統可識別的結構化系統規則，實現通過建立統一規則，系統可根據專題智能化配置所需數據，智能編研，建立專題文件夾，快速便捷地為需求者提供精準專業的文檔服務。
 
文檔智能編研分為系統根據所需文檔著錄的元數據信息，自動判斷的全智能化文檔配置和人工輔助選擇規則類型的半智能化文檔配置兩種方式。全智能化文檔配置系統根據“系統矩陣”中預設的文件類別、形成部門、文件標題等元數據信息，匹配唯一的矩陣規則，并自動執行相應規則，將所需文檔自動歸入對應目錄文件夾下，形成專題編研成果。半智能化文檔配置則是匹配到多條矩陣規則，需由配置人人工輔助選取相應規則，完成所需文檔的配置工作，所需文檔將歸入認為建立的目錄文件夾下，最終形成編研成果。未匹配到的規則轉而進行系統智能學習，輔助判斷提供建議規則，最后由需求人員選擇修改完成配置，所需文檔將自動歸入對應目錄文件夾下，形成文檔編研成果。這些成果隨著文件生命周期的變化，會動態完善。
 
機器學習是如何使機器通過識別和利用現有知識來獲取新知識和新技能。其內部表現為從未知到已知這樣一個知識增長過程，其外部表現為系統的某些性能和適應性的改善，使得系統能完成原來不能完成或更好地完成原來可以完成的任務。在機器學習的過程中，首要的因素是外部環境向系統提供的信息，此項目中函件元數據，包括部門職能、機組號、關鍵字等是主要的外界信息來源。學習是將外界信息（元數據）加工為配置規則（智能化文檔配置規則）的過程，而知識庫中存放指導執行部分動作的一般原則。執行環節是利用知識庫中的知識完成某種任務的過程，并把完成任務過程中所獲得的一些信息反饋給學習環節，以指導進一步的學習。此項目中在所需內容配置完成后，實際的配置信息會被作為外部信息被用來學習。
 
3.3 智能化的向前一步服務主動推送和同步更新為用戶減負
 
以放射性元素裂變產生熱能發電的核電項目，其設計、建設、設備制造、運行、維修的邏輯關系是相近的，圍繞核心業務并為其服務的采購、財務、人力、輿情、檔案管理與信息化等等則是近乎完全一致的。核電站正常工況下開展的大多數工作是周期性高頻重復的，其所需要的知識除少許更新的（如文件的升版、新技巧的發現，設備的更換、設施的改造等）外，99%的資源都是重復使用的，但因人員崗位的變化，如果沒有重新全面系統化的知識的推送，則要技術和管理人員多人次檢索和分析信息資源，這不僅浪費了精力，更重要的存在萬一使用到過期信息，必將造成電站嚴重事故發生；同樣，在區塊內各個節點的用戶掌握不到其它節點的經驗反饋，則不僅不能利用新經驗提升生產效益，甚至會重犯老錯誤。因此，利用區塊鏈的計算方式和日期標定方式，標定新的信息資源，且在區塊內用既定的計算方式，主動推送到個人、項目組、特定用戶組終端，并自動下載到指定的區域，在這些信息資源有任何微小變化，系統自行配置到之前終端進行替換，并銷毀終端數據，達到區塊內信息資源的的定向、定人、定時推送和控制。
 
4. 結論
 
國際競爭日趨激烈，中國核電擁有了天時地利人和的有利條件，從集團層面應用云計算和大數據技術，實現真正數字電站，夯實智慧知識管理基礎，在新項目啟動時，拷貝到新的
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