区块链技术破解多项目管理瓶颈

时间：2021-10-23　　来源：电力科技创新

文件；区块内通过特有的计算方式，对已经经过三化的信息资源（隐形知识显性化、显性知识标准化）进行智慧化，再通过应用人工智能，实现配置矩阵+机器学习的智能化配置，在7X24小时为处于全球任何一个角落区块内节点实现无信任（因有集团利益和国家利益的集体主义和爱国主义的价值观而产生的极端信任）的标准化信息资源的配置控制，解决了全球不同时区管理和技术人员的时间异步和空间间隔，解放人力资源，降低成本，降低人因失误，提高了质量和效率。

3.2 用户需求驱动区块内信息资源的再系统化提升服务质量

区块内计算规则必须要基于业务规则和知识管理的指导下，全面学习技术和管理业务知识，深入了解用户需求，从用户需求角度思考的档案的利用，采用质量管理的理论和方法，设置计算所需输入的信息资源借助当前大数据等先进理念和技术，将原有人为逐条搜索数据，调整为信息系统可识别的结构化系统规则，实现通过建立统一规则，系统可根据专题智能化配置所需数据，智能编研，建立专题文件夹，快速便捷地为需求者提供精准专业的文档服务。

文档智能编研分为系统根据所需文档著录的元数据信息，自动判断的全智能化文档配置和人工辅助选择规则类型的半智能化文档配置两种方式。全智能化文档配置系统根据“系统矩阵”中预设的文件类别、形成部门、文件标题等元数据信息，匹配唯一的矩阵规则，并自动执行相应规则，将所需文档自动归入对应目录文件夹下，形成专题编研成果。半智能化文档配置则是匹配到多条矩阵规则，需由配置人人工辅助选取相应规则，完成所需文档的配置工作，所需文档将归入认为建立的目录文件夹下，最终形成编研成果。未匹配到的规则转而进行系统智能学习，辅助判断提供建议规则，最后由需求人员选择修改完成配置，所需文档将自动归入对应目录文件夹下，形成文档编研成果。这些成果随着文件生命周期的变化，会动态完善。

机器学习是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。其内部表现为从未知到已知这样一个知识增长过程，其外部表现为系统的某些性能和适应性的改善，使得系统能完成原来不能完成或更好地完成原来可以完成的任务。在机器学习的过程中，首要的因素是外部环境向系统提供的信息，此项目中函件元数据，包括部门职能、机组号、关键字等是主要的外界信息来源。学习是将外界信息（元数据）加工为配置规则（智能化文档配置规则）的过程，而知识库中存放指导执行部分动作的一般原则。执行环节是利用知识库中的知识完成某种任务的过程，并把完成任务过程中所获得的一些信息反馈给学习环节，以指导进一步的学习。此项目中在所需内容配置完成后，实际的配置信息会被作为外部信息被用来学习。

3.3 智能化的向前一步服务主动推送和同步更新为用户减负

以放射性元素裂变产生热能发电的核电项目，其设计、建设、设备制造、运行、维修的逻辑关系是相近的，围绕核心业务并为其服务的采购、财务、人力、舆情、档案管理与信息化等等则是近乎完全一致的。核电站正常工况下开展的大多数工作是周期性高频重复的，其所需要的知识除少许更新的（如文件的升版、新技巧的发现，设备的更换、设施的改造等）外，99%的资源都是重复使用的，但因人员岗位的变化，如果没有重新全面系统化的知识的推送，则要技术和管理人员多人次检索和分析信息资源，这不仅浪费了精力，更重要的存在万一使用到过期信息，必将造成电站严重事故发生；同样，在区块内各个节点的用户掌握不到其它节点的经验反馈，则不仅不能利用新经验提升生产效益，甚至会重犯老错误。因此，利用区块链的计算方式和日期标定方式，标定新的信息资源，且在区块内用既定的计算方式，主动推送到个人、项目组、特定用户组终端，并自动下载到指定的区域，在这些信息资源有任何微小变化，系统自行配置到之前终端进行替换，并销毁终端数据，达到区块内信息资源的的定向、定人、定时推送和控制。

4. 结论

国际竞争日趋激烈，中国核电拥有了天时地利人和的有利条件，从集团层面应用云计算和大数据技术，实现真正数字电站，夯实智慧知识管理基础，在新项目启动时，拷贝到新的

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