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  • 浅谈飞行员技能全生命周期管理体系(PLM)中数据信息的应用

    许琦 编 辑:陈虹莹 2021-11-05 18:07:00

      摘要:飞行员技能全生命周期管理体系(PLM)为中国民航飞行训练领域的发展提出了新的思想框架,是中国在国际民航业树立民航大国形象,提高中国民航业话语权的前提。PLM的战略实施,需要从制度层面、政策层面、管理层面等多方面共同推进,具体落实则需要相关配套基础设施提供支持保障,数据信息应被视为基础设施建设的软件要求。高质量的数据信息才能够为PLM建设提供可靠、有效且有价值的支撑。本文主要针对PLM的数据信息应用方面进行初步的探讨。

      一、数据与信息

      一般意义上理解,数据是被储存起来以备日后使用的信息。纸质数据记录、计算机数据库系统都是现代民航业飞行训练领域采取的信息保存方式,从长远发展来看,这两方面仍是互相补充存在的。

      存储的信息,即数据,是以一种可用的编码方式,为了我们可计算的目的而建立的真实世界的模型。数据是真实世界中所发生事情的持续记录或“模型”,这一事实是分析学的一个重要特征。

      (一)数据的重要性

      中国现代飞行训练体系的数字化建设已初具规模,为PLM的实施打好了坚实基础。民航局近年来持续推进飞行标准监督管理系统、云执照系统、委任代表和检查员等系统的开发建设。纵观国内各家航司、训练机构及航校,也都初步建立了具有自己特色的飞行训练数据信息体系。

      数据的重要性已得到认可和共识。飞行员训练资质体系建设离不开数据,飞行生涯的记录要依靠数据来描述,个人素质能力也在一定程度上需要根据数据分析来判断。

      PLM需要以数据为支撑。建立“飞行员模型”,并作为系统主体,围绕其设计各类辅助模型,从核心胜任力、心理胜任力和作风胜任力三个维度,建立以多维度、全周期、大数据为特点的“三位一体”式评估模型。

      (二)信息的传递

      现阶段国内飞行训练体系建设已能够实现信息传递功能。飞行员飞行数据信息、训练经历数据、飞行资质获取及有效性等,均能够获取相关数据的记录。已基本实现了信息的单向传递、反馈传递和双向传递三种方式。

      (三)数据与大数据

      数据,即传统数据,其价值体现在信息传递与表征,是对现象的描述与反馈,让人通过数据去了解数据。

      而大数据是对现象发生过程的全记录,通过数据不仅能够了解对象,还能分析对象,掌握对象运作的规律,挖掘对象内部的结构与特点,甚至能了解对象自己都不知道的信息。

      对于大数据概念的正确理解是实现PLM建设的关键,PLM并非仅仅是数据的展示与信息的传递,其更深层的意义在于通过数据挖掘、人工智能等科学技术手段来实现对飞行员的科学“画像”。

      二、PLM数据信息建设

      (一)数据标准化管理

      PLM是一个庞大的数据信息体系,涉及到民航局、航空公司、训练机构、航校等众多政府部门和企事业单位。其中数据信息的收集、传递、分析等操作会贯穿于各个角落,因此对于数据的标准化管理尤为重要。在遵循统一标准的前提下,才能够体现数据信息的公平、准确和严肃。

      数据格式规范是基本要求。各系统结合自身特点架构,只有保证数据格式规范统一的前提下,才能够使得吸收百家之长、融合各种数据信息成为现实,达到促进PLM完善与提高的目的。

      数据标准规范是保证PLM平稳运行的关键。对于系统模型的评估是基于系统辨识与人工评判两方面。系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型,其对于模型的描述存在判断简单、片面等劣势,可通过人类经验进行弥补。人工评判则存在主观、标准不统一等现象,则需制定数据标准进行衡量。因此如何平衡这两者的权重,是体系架构需要着重研究的问题。对于有明确标准、因素及指标的信息可由系统辨识,而对于一些现阶段电子设备无法识别的指标因素,例如机组资源管理(CRM)能力、身体状况、心理素质等则需要人工评判来决定,但仍需制定可量化的标准,避免主观因素导致的标准不统一现象。

      数据执行规范是系统要求。对于一些概念因素,例如心理、作风等,在制定量化标准的同时,也要关注其可操作性,如何进行心理、作风训练,需提供可操作性的执行标准,能够使其通过一系列规范的程序训练,达到提升量化结果的目的。

      (二)数据分类分级管理

      数据分类分级管理在数据安全治理过程中至关重要,数据的分级是数据重要性的直观化展示,是PLM的基础、是体系管理过程中合理分配精力及力度的基础(80%精力关注重要数据,20%精力关注普通数据)。

      数据分类分级起到承上(管理)启下(技术)的作用。承上:管理制度、权限职责等多个方面的体系都需依托数据分类分级进行针对性编制。启下:根据不同数据级别,实现不同安全防护,如执照签名类的记录条目需要实现细粒度规则管控和数据加密,低级数据信息实现单向审计即可。

      数据隐私保护问题也是当今大数据、云计算环境中用户极为关注的。数据隐私即秘密数据,是个人或企业团体不想被他人获知的信息。应明确圈定个人隐私数据范围,保护并防止隐私数据被非法使用、滥用。

      (三)建立多学科交叉实验室

      PLM是一个行业级的体系,需要在民航局统一部署下,多层级、多部门乃至多种交叉学科共同参与建设。PLM涉及飞行技术、医学、心理学、计算机科学、数学等多学科建设,因此需建立专门实验室进行研究。

      建立心理胜任力评估模型,需医学、心理学等专家共同参与,才行确保制定出有效且能够全面评估飞行员心理素质的评估模型。大数据分析则需要计算机、数学等专家参与,通过对有效数据进行挖掘分析,获取目标信息。

      (四)大数据应用

      大数据的应用在于其社会及行业价值。只有结合云计算、5G、人工智能、工业互联网等新技术,大数据价值才能够充分体现。例如进行交互式训练管理,实时分析训练数据,为训练过程提供数据预警和技术支持,实现飞行训练的“天眼”功能。

      “飞行员模型”的数据信息汇总,组成了整体飞行训练体系的概况,成为行业发展的显微镜及望远镜。微观层面剖析个人,宏观层面为行业现状分析及发展规划提供可靠的信息技术支持。

      三、结束语

    飞行员技能全生命周期管理体系在飞行训练体系的发展史上有着承前启后的跨时代意义,以数据信息为基石的PLM必将引领中国民航飞行训练迈上新的台阶,提升中国民航制定国际民航飞行训练规则和标准的话语权,发展引领国际民航训练发展的创新能力。(作者:许琦)