“外部知识评估”项目。为钻井和井下作业团队人员开发知识矩阵
背景：为什么人员知识是安全的关键因素
在调查生产设施（包括钻井和井下作业）的事故时，发现了一个关键规律：约50%的事件与人员知识不足直接相关。这一统计数据是在确定因果关系的内部调查中获得的，并成为重新审查承包商进入设施许可方法的起点。
俄罗斯天然气工业石油公司（Gazprom Neft）承包商关系部负责人Ruslan Mukhamediyarov分享了一个实际案例，介绍了如何建立有效屏障以防止不合格员工进入。主要任务是引入一个可靠、可远程操作且不会对生产过程造成不合理障碍的知识测试系统。
“外部知识评估”系统：架构与特点
为了解决这个问题，选择了一个根据公司特定要求定制的外部IT测试平台。该系统的主要特点包括：
- 100%远程操作：考虑到人员的轮班工作模式，测试是远程进行的，从而避免了进入设施时的延误。
- 高吞吐量：该平台能够同时测试多达5000人，且对通信质量没有严格要求。
- 基于AI的监考：人工智能技术可识别考生的身份，记录背景噪音、离开画面或使用作弊提示的尝试，从而确保结果的公正性。
业务流程整合与阈值管理
演讲详细探讨了将测试系统整合到现有业务流程中的过程。通过评估的要求被纳入与承包商的合同和技术规范中。测试结果直接集成到自动通行证发放系统中：未达到设定阈值将无法进入设施。
设定阈值分数的方法很有意思。在初始阶段，阈值设定在30-33%的水平（例如，10题中答对3题），以免在人员短缺的情况下使承包商的工作陷入瘫痪。然而，该策略计划随着人员能力的提升以及对已发现的问题区域（如高处作业、装卸和危险气体作业）的针对性培训，每年逐步提高这一阈值。
开发知识矩阵：合作伙伴方法
演讲者特别关注测试内容的形成过程。开发了“知识量子”——与特定类型工作（土方工程、动火作业、个人防护装备（PPE）使用等）相关的HSE问题模块。
成功的关键因素不仅在于吸引内部专家，还在于邀请承包商代表参与评估。这使得能够考虑到不同承包商使用的各种设备和技术的特殊性，并使知识矩阵最大程度地符合实际情况。
您将从本次网络研讨会中学到什么：
- 如何在不损害生产过程的情况下自动检查承包商的知识？
- 如何使用AI监考来消除远程测试中的作弊行为？
- 如何正确地将知识评估要求整合到合同和准入系统中？
- 为什么让承包商参与测试问题和知识矩阵的开发很重要？
- 在合格人员短缺的情况下，如何处理测试的阈值？