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智慧民航案例展示:长安航空飞行排班风险评估
- 2020-04-06 22:28-

首页|竞技宝APP官方|竞技宝DOTA2-CSGO-LOL竞猜 为了深化民航智慧化建设,民航资源网启动2019智慧民航优秀解决方案暨应用案例征集及评选活动,寻找创新践行企业分享先进经验。目前已经收到了来自航空公司、机场、技术供应商投

  为了深化民航智慧化建设,民航资源网启动“2019智慧民航优秀解决方案暨应用案例”征集及评选活动,寻找创新践行企业分享先进经验。目前已经收到了来自航空公司、机场、技术供应商投递的大量案例,民航资源网将陆续展示分享。

  对飞行排班和执行过程的风险评价,是保障航班安全、正常运行的有效措施。本文针对影响排班风险的众多因素和评价方法,通过对某航司飞行运行的影响因素进行分析,使用神经网络学习,总结了涉及航班运行风险中的六大要素指标和风险评价模型。实例结果表明,该系统的建立,可以有效的减少飞行排班过程中的风险,降低QAR警告数量和不安全事件数量,提高安全裕度。

  飞行排班的结果直接关系到飞行运行安全,基于对人因的分析,长安航空飞行部质量中心设计了以人为主要对象的“人、航段、飞机”的排班风险评估系统(我司为单一机型,此处不讨论飞机的因素)。

  在航班运行过程中,关键因素为机组成员、航段、飞机等。人是指执行此次航班的飞行员,能够胜任该次飞行任务的飞行员需满足民航局的资质要求、航段的资质要求、执勤期限制要求等。航段是指飞机从起飞到下一个着陆之间的飞行,包括起、降机场和航路等。

  虽然“人、航段”的组合在多数公司因为资质、执勤期、个性化需求、飞行员国籍等因素呈现相对固定的趋势。但是针对某个固定航段,满足要求的飞行员组合有许多种,不同的组合会在同一航段上产生不同的风险;同样,相同的组合在不同的航段上也会产生不同的风险。

  此风险评估系统针对排班过程中可能产生的风险进行讨论,并建立分析模型。依据风险评价系统识别排班过程中人因、航段等组合的高风险因素,对运行过程中因排班所产生的风险在事前进行识别,通过重新排班或风险提示等手段进行管控。同时,为航班运行过程中的决策提供数据支持。

  依据以上分析,针对“人”的因素, 从技术和作风纪律两个角度分析,确定出以下六个要素。主要评估飞行员飞行技术水平,对安全指令的学习情况,航班执行过程中的技术水平,技术等级,考核通过率等。

  评估系统中“人、航段”共计7个要素27个项目,由不同的系统获得。其中 “人”6 个要素的权重,由神经网络分析获得,input layer 为 26 个“人”因相关项目; “航段”的风险值由层次分析法的定量分析获得。

  总结以上要素及分析方法,通过BI分析软件,将各个要素的获取、数值和计 算逻辑固化,分别获得“人”以及“航段” 的风险值。依据公司航线分配及特点确定权重配比,并且通过如下权重取得航班的总风险。

  在BI软件中的展示如图所示:依据以上输出的航班风险评价结果,结合航班排班流程,对结果进行应用(如图8所示)。

  第二步,完善风险评价系统针对实际航班执行过程中涉及到的航班临时调整,开发实时查询风险系统;

  第三步,依据风险数据库,开发针对着陆载荷、起飞仰角等风险的个性化风险评价系统。

  依据已知数据的测算,被调整航班的综合风险值平均降低14.6%,所有排班风险平均降低3.3%。系统启用后还未发生安全责任以上不安全事件;同时警告方面,千次率下降20%。

  降低排班的平均风险值,降低运行过程中警告发生千次率,降低因高风险搭配引发的不安全事件等。

  虽然各个公司都在不断更新排班软件,以达到更便捷、智慧的开展此工作,做好航班搭配。但是排班过程风险控制,并没有公认的、完整的识别和控制方法。虽然目前主流的有以评价航班状态为基础的评价体系,和围绕事件开展的航班风险评价体系。但是以上两种方法均未直接将发现和量化应用在排班过程中。

  依据“瑞士奶酪模型”,不安全事件的产生源于风险层层突破,同样的道理放在航班执行过程中,航班组合的风险越高,约容易在这个环节被突破,同时将高风险积累到下一个环节。

  同时,排班的风险不仅仅限于疲劳,高风险及不合理的排班所带来的风险愈发凸显。即便机组飞行时间、值勤期、休息期满足要求,依旧会在作风纪律、技术水平等方面存在一定的不足,如果不足产生叠加,或风险较高的人员和航段产生叠加。那么,发生不安全事件的概率就会大大增加。

  针对这一部分风险的研究极具实用价值,规模较大的航空公司在航班排班上的灵活度更高,那么会产生风险的因素也更多。各个公司有需要也有必要针对此类问题进行分析,把握好排班过程中的顶层设计,减小风险。

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