摘要： 

　　在大数据时代，数据的挖掘和运用已基本涵盖了各个行业。对于飞行训练，基于QAR（Quick access recorder）和模拟机数据的大数据分析和利用，将是促进飞行训练更加科学化、规范化、系统化的重要手段。文章在当前航空业界数据的产生、数据分析的必要性及意义、当前数据现状、利用前景等方面做出了阐述，提出了在大数据时代背景下如何将飞行数据和飞行训练相结合以改善现有状态下有效避免“黑天鹅”和“灰犀牛“事件的解决方案。 

　　关键词：大数据  飞行训练  QAR  模拟机 

　　一.行业数据应用现状 

　　近年来，民航局在“一二三三四”新时期民航总体工作思路中，提出完善“三张网络”的工作目标[1]。2017年以来，运行监控中心牵头推进业内各单位的运行数据开放共享。2018年10月底，“中国民航运行数据中心”挂牌，民航运行大数据开放共享工作实现了从无到有的突破，目前已有多家单位加入共享协议，涵盖各个领域。然而由于各种原因，行业内或数据封闭，或仅共享表层数据，现状依然是各单位自成数据孤岛，并且仅做了数据的浅层挖掘和利用，造成了大量数据的冗余或废弃，未能达到预期的效果。 

　　二.飞行训练大数据运用调查 

　　飞行训练大数据方面，QAR是飞行大数据的重要组成部分。QAR数据具有快速、便捷的特点，被广泛应用于事故调查、事件调查等领域^[2]，公司运用QAR大数据来记录飞机运行状态参数，监控飞机飞行品质，同时利用数据细化训练大纲。此外QAR被用于监测飞机各系统健康状况以及一些排故工作。根据前期问卷调研发现，目前多数航空公司对于QAR数据的应用，更多是用作事件触发，航空公司较多关注已产生的“事件”，并由此开展“事件”调查和追溯，而“海量”的过程数据往往被忽视和弃用。同时，飞行大数据也处在孤岛林立的境况（例如单位内部政策上数据作为商业机密严格封闭，亦或是单位不希望所有数据完全公开，例如飞行事件等等），各公司对于QAR的应用缺乏指引，数据库的建立，数据管理方式与分析方法均处于摸索阶段且相对独立，即便单个公司投入了大量的人力、财力来进行数据解算分析，对数据的利用依然比较原始，而且单一的数据源也不能称之为“大数据”。由于QAR管理缺乏统一标准，存在公司方对QAR的粗放管理和滥用情况，在一定程度上甚至可能会引发更大的衍生风险，即使用QAR做过度的监管和介入，会使得飞行人员过度在意QAR数据的合规性而忽略了SOP、手册、限制、操纵的要求。 

　　根据调研，模拟机训练方面，在实施训练的过程中，同样会产生海量的数据，这些数据的利用率更低，甚至完全被抛弃，目前为止尚未发现有任何单位在进行此类数据的分析工作。规章规定，D级飞行模拟机能够替代真实飞机进行飞行训练，就目前技术层面而言，飞行训练后的数据收集是不难的，也是下一步建立自动飞行训练情况评估的基础，而自动评估系统的建立是下一步飞行训练发展的趋势。 

　　三. 飞行大数据运用的必要性分析 

　　飞行训练是保证飞行安全，实现民航高质量发展的基础性工作^[3]。截至到2019年12月底，我国民航已累计实现运输航空安全飞行112个月，8068万小时，创造了我国民航史上最长的安全纪录^[4]。2019年民航局下发的《关于全面深化运输航空公司飞行训练改革指导意见》指出要牢固树立“基于核心胜任能力实施飞行训练”的新时代训练思想和实施“大数据+飞行训练”战略，即为在有效的训练时间内根据个人的运行及训练品质科学分析，合理利用，拓宽数据源，开发多维度的飞行训练相关数据应用平台，畅通局方与航空公司、航空公司内部之间的关键数据共享渠道，通过大数据技术，深入挖掘飞行数据，分析运行风险、改进训练方法、提高训练质量，以增强飞行人员核心胜任能力，确保飞行员同时具备防范“灰犀牛”和“黑天鹅”的能力。 

　　大数据的有效应用让飞行更安全。中国民航已实现运输航空安全飞行112个月，运行安全水平在世界范围内首屈一指，这与广大飞行人员扎实的飞行技术、严谨的飞行作风分不开。特别是川航3U8633 “黑天鹅”事件的正确处置让我们看到了“中国民航英雄机组”的专业能力。但是人的能力不尽相同，仅仅依靠纯粹的事件场景式训练累加，飞行员可能依然无法有足够的能力应对这些难以应对的事件。同时，我们也看到飞错高度、偏离航线等“灰犀牛”事件时有发生，安全形势仍然严峻。如何增强飞行人员核心胜任能力，能同时具备防范“灰犀牛”和“黑天鹅”的能力，是中国民航飞行训练发展的大方向。飞行大数据分析恰能顺应民航发展的方向，是必要的。 

　　1.数据的忠实 

　　数据是基于飞机系统、模拟机内部系统直接提取而来的，数据提出后交由航司某部门或某机构处理分析，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。飞行数据具备数据的通用特点，不受其他因素影响，客观、准确、忠实、可靠。 

　　2.飞行大数据对运行、训练和安全的影响 

　　飞行记录系统记录了所有飞行关键数据，通过逾2500条数据项目的采集，并在合理设置预警逻辑捕捉异常情况的前提下，提供分析趋势并制定针对性措施的数学依据，是现代安全管理的重要数据来源。QAR大数据分析，能够通过大量的数据监控、比对、触发来获取航空器的运行状态、安全数据和安全趋势，提早发现并处置系统隐患，发挥风险防控关键作用，保证飞机系统安全可靠；对于飞行员操纵数据的统计与分析，除可实现多维度的全面监控外，更能准确的识别非技术性能力、技能缺陷和薄弱点，并进行针对性的强化训练或补充训练，提升飞行技术。 

　　根据调研，东航云南公司开展了基于⻜⾏品质系统评价的质量管控已经持续了⼀年，本项⼯作最初从SPIC⼈员开始，到⽬前已经覆盖了副驾驶、SPIC、航线机⻓和两年内的新机⻓等关键⼈员。根据⼀年来实践的经验，采⽤此⽅法基本可以较准确的识别出群体内需要进⾏帮扶的⼈员，再通过事先制定的相应管控措施，较好的对这些关键阶段的⻜⾏员进⾏了质量控制，取得了⼀定的成绩。同时，该公司基于“指导意见”中基于实证数据的“量体裁⾐”式场景设置且以培训为主的转化的精神，开始进⼀步尝试利⽤⻜⾏品质⼤数据评价系统，逐步推进个性化复训科⽬的制定。通过个性化复训科⽬的制定，⼀⽅⾯开始针对受训者“⻜⾏航径控制-⼈⼯⻜⾏能⼒“来尝试进⾏训练；另⼀⽅⾯，也使受训者和教员逐渐形成根据实证开展训练的意识。 

　　QAR数据是飞行大数据的重要组成，但远非全部。与飞行运行产生海量QAR数据类似，飞行训练模拟机在实施训练的过程中，同样会产生海量的数据。运行QAR大数据基本解决了飞行员运行表现的“刻画”，而模拟机训练品质分析是飞行员操纵、管理、处置、决策能力刻画的重要补充，通过这两部分数据综合分析才能涵盖飞行员能力的全部维度。将模拟机品质分析与QAR分析关联，运行数据分析结果直接输送到飞行训练，飞行训练和模拟机训练效果直接反馈到运行验证。 

　　不论是QAR分析刻画飞行人员运行中的表现，还是模拟机训练品质分析补充描绘模拟机训练成果，实施飞行大数据手段较其他传统管理手段的优势在于更全面、更客观、更精确。可以实现对被评估人能力维度的全面覆盖，尤其是一些“非技术性”能力：通过读取一些细节参数信息，甚至可以还原飞行人员执行SOP的情况；更真实还原被评估人能力，一方面很大程度上可以避免以偏盖全的情况发生，另一方面被受训者无论主观、客观也很难隐藏自己的能力缺陷；和实际运行结合度高，对受评估人在不同机场、航线、天气、飞机等外部因素影响下的能力情况，都可以精确反映。建立针对每一个飞行员的飞行数据档案，运用统计分析工具对这些参数所对应的飞行过程和飞行员操纵行为进行分析，形成对每个飞行员各项能力直观、量化的评价，从而精准识别目标人的能力缺陷。针对识别出的技术薄弱点，并通过强化培训或个性化训练予以改进，及时消除技术缺陷所引发的运行风险。对于飞行人员个人，通过飞行大数据分析结果，可以清晰认识到个人能力的短板，推动能力提升，能够应对各种突发情况，保证飞机运行正常。对于航空公司和飞行队伍管理人员，根据数据中异常点和集中趋势等，可以发现风险防控的重点，针对性的进行训练安排，强化飞行队伍建设，改善飞行队伍作风，以及普遍性偏差问题等；同样飞行大数据可以反映出机队整体的飞行操纵习惯，加以验证SOP执行情况，若SOP有模糊不清的地方，及时修订完善，也就是以安全保证的结果输出到安全政策当中去，保证飞行队伍参与运行的航班安全可靠。对于局方监管，一方面可以通过飞行大数据分析，对比不同飞行队伍的数据差异，监控到某一飞行队伍共性问题，及时予以关注；另一方面通过飞行大数据分析，可以监控不同机型机队的系统参数，对于普遍性参数不稳定，可靠性低的，深入调查，优化航空器及部件设计，持续改进航空器，保证航空器运行安全。 

　　四．大数据在飞行训练方向的运用前景 

　　前文提到，目前飞行大数据方面的境况，大量数据冗余和废弃，利用率低；尽管民航局牵头推进业内各单位的运行数据开放共享，但出于各种原因，行业内数据孤岛林立，没有真正实现全面共享；QAR数据管理和使用没有统一标准，部分航司的粗放管理和滥用引发潜在风险；缺乏模拟机训练品质大数据分析等等。 

　　对于飞行数据利用率低的情况，一方面需要加大推进力度，加深共享力度，畅通各单位数据共享渠道，整合航司飞行数据系统，打破孤岛屏障，建立覆盖全民航的中国民航飞行大数据系统，形成真正的中国民航飞行大数据系统，那将是个庞大的数量级，而数据采集的量级与多样性直接决定了数据分析结果的客观度和可靠性，这会在全球范围形成独有的优势。另一方面需要加快飞行大数据分析平台的建设， 加大数据利用的深度和广度，确立分析维度，搭建分析评估制度，进行宏观监控和深入挖掘。建立参数预警，实时监控航空器运行状况；定期进行各机型机队飞行数据分析，并对异常数据深入调查，输出分析和调查报告；根据需求或计划，视情进行航司飞行数据分析，输出航司飞行评估数据，通过不同航司数据比对，深入挖掘原因，推广学习飞行能力强、飞行作风实的航司飞行队伍。对于模拟机训练品质分析问题，应当参照QAR管理，充分利用我国飞行训练中心的自有优势积极制定相应分析评估制度。并建立模拟机数据分析和QAR数据分析接口，模块之间自由联动工作。 

　　同时，应制定中国民航飞行大数据系统使用规定，用户按照规定规范使用飞行大数据系统。如制定公开的飞行品质监控程序，用于深入挖掘，分析运行风险、改进训练方法、提高训练质量，而不得在无违章情况下依据QAR数据处罚飞行员。 

　　飞行大数据的使用。建设完成中国民航飞行大数据系统及其数据分析平台（以下简称平台）后，平台可以通过设计好的程序逻辑，监控航空器运行状况，自动报告参数异常航空器；可以定期自动生成各机型机队报告，将评估异常或趋势异常情况输出；可以根据计划或用户需求，定向输出用户飞行数据分析报告；平台还可以将收集到的处置不同事件的典型成功案例，分析和优化措施，形成报告，推送各用户学习。平台最重要作用是为每个飞行人员建立飞行品质档案，在飞行员技能全生命周期内全程跟踪飞行人员飞行品质，随时报告异常情况，定期或根据用户需求输出飞行人员飞行品质档案。 

　　用户（即使用平台服务的航企）可以通过中国民航飞行大数据系统调取各自单位数据，由用户委托平台进行数据分析。平台能够为用户提供从机场、气象、机型、人员、航线结构等多个方面的数据分析，能够通过预警、通告等风险控制措施达成细化风控，更能够通过细致的分析有效的减少衍生风险的产生和影响。用户使用飞行大数据分析工作最重要的导向作用就是提升飞行员的飞行技术，以数据为驱动，发现飞行队伍或个人飞行操作上的不足之处，加以针对性、差异化训练，增强飞行人员核心胜任能力。由用户调取飞行人员的飞行品质档案，对每个飞行员各项能力直观、量化的评价，从而精准识别目标人的能力缺陷，将结果输出到飞行训练部分。飞行训练部分将根据需求安排飞行训练或是模拟机训练。飞行训练按照QAR分析进行分析评估，模拟机训练分析根据飞行人员差异训练计划，对飞行人员实施训练，并将模拟机训练中数据与实际运行中数据对比参照，评估训练合格或者继续训练至合格，训练成果在后续飞行中予以验证。用户单位的飞行人员可以通过飞行品质档案对个人近期超限情况进行了解，并能掌握机队平均水平与自身水平对比情况，进而主动改进自身不足。用户可以调取飞行队伍分析报告，飞行队伍管理人员根据数据中异常点和集中趋势等，发现风险防控的重点，整体把握飞行队伍情况，针对性的进行训练安排。用户还可以通过平台进行辅助事件调查、燃油监控、维修排故、飞机性能分析等其他方面。 

　　以上用户部分功能，亦均可由用户自行搭建系统完成。 

　　五、结语 

　　飞行训练是保证飞行安全，实现民航高质量发展的基础性工作。飞行员核心胜任能力的提升对民航业提升安全水平有着重大意义。“大数据让飞行更安全”，通过大数据技术，深入挖掘飞行数据，改进训练方法、提高训练质量，将大数据利用到飞行训练管理中，增强飞行人员核心胜任能力，确保飞行员同时具备防范“灰犀牛”和“黑天鹅”的能力，中国民航的飞行安全水平也将会迈上更高的台阶。（作者：李连德 民航青岛监管局飞行标准处） 

　　参考文献： 

　　[1] 推进民航运行大数据共享提升民航管理和服务水平. 人民网 

　　[2] 程科，左洪福，孙见忠《飞行数据采集、记录与译码》 

　　[3] 中国民用航空局. 关于全面深化运输航空公司飞行训练改革指导意见.民航发【2019】39号 

　　[4] 中国民航实现运输航空持续安全飞行112个月新纪录. 中国民航网