Previous Entry Share Next Entry
Бизапаснасть палётов
me pilot
andygrom


11-12 октября в Тюмени пройдёт заседание народного хурала расширенное совещание летно-методического совета Росавиации. Со всей страны съедутся побухать обсудить насущные проблемы безопасности полётов большие авиационные начальники.
Я тут подготовил небольшое выступление, но там будет о чем поговорить и без этого. Поэтому секцию "расшифровка" предлагаю открыть здесь.
Критика приветствуется.

Численный анализ качества выполнения полётов.
Общеизвестно, откуда появилась необходимость разработки и внедрения систем управления безопасностью полётов. Сначала самолеты бились и это было неразрешимой загадкой. Затем стали подводить научную базу. Постепенно с физическим основами катастроф удалось разобраться, дозвуковая аэродинамика закрыла теоретические вопросы. Повысилось и качество авиатехники, появились нормы. Новые проблемы (герметичная кабина, около- и сверхзвук) успешно решались. Оставалось, казалось, последнее слабое звено в цепочке - человек. Постепенно пришло понимание необходимости не КОНТРОЛЯ безопасности полётов, а управления этой безопасностью. Было придумано много хороших концепций - управление рисками, проактивный подход, управление ресурсами и многие другие.
Но до сегодняшнего дня осталась нерешённой одна проблема, без которой УПРАВЛЕНИЕ качеством затруднительно. Это численный анализ и формализация КАЧЕСТВА выполнения полётов.
Инспекции по безопасности полётов, на словах выступая за проактивный подход, по старинке упирают на расшифровки полётной информации в части выхода за определенные границы, называя это гордым термином "экспресс-анализ". Где-то пытаются построить на этом основании анализ трендов, как в целом по компании, так и по отдельным пилотам. Но эти робкие попытки, к сожалению, не находят должного развития и внедрения. К тому же - применяемые методы анализов трендов, действительно, далеки от реалий.
В остальных же местах ограничиваются традиционной поркой летного состава.
Между тем, накопленная полётная информация даёт огромные возможности для создания действительно экспертных систем проактивного анализа качества выполнения полётов.
При этом надо понимать, что простым внедрением бОльшего количества параметров для анализа на этом пути не обойтись. Необходим кардинально новый подход к обработке информации, который представляют современные технологии, в частности Big Data.
В качестве примера рассмотрим один из параметров стабилизированного захода - выдерживание скорости. Будем предполагать, что выхода за границы стабилизированного захода и срабатывания триггера для экспресс-анализа не произошло. То есть нынешняя ретроактивная система оценит качество такого полёта как удовлетворительное. При этом изменение скорости составило от Vapp - 4 до Vapp+9. Какую оценку качества такого захода можно дать? Ответ не так прост, так как подразумевает анализ множества параметров.
Если заход выполнялся днём, в ПМУ, в штиль на равнинный аэродром в простом рельефе - есть повод повнимательнее присмотреться к технике пилотирования. А если тот же заход выполнялся по неточной системе? А если привод работал нестабильно? Если перед этим был 10-часовой ночной перелёт в двухчленном экипаже? Была ли полностью исправна матчасть? Не было ли прочих факторов, оказавших влияние - больной на борту, указания диспетчера? А если такой заход выполнялся на горный или прибрежный аэродром с боковым ветром в 15 узлов с порывами до 25?
Таким образом у нас определяются две ключевые проблемы для начала работы над аналитической частью.
Первая - это низкое количество и качество входной информации. Бортовые регистраторы полётной информации предоставляют малое количество параметров со значительной дискретностью. Учитывая инертность системы, этим можно пренебречь, используя аппроксимацию и перекрестное вычисление недостающих параметров. Но создание таких математических моделей требует больших ресурсов высококлассных специалистов из области ПРАКТИЧЕСКИХ полётов и ИТ-специалистов, а также тех, кто сможет "переводить" с "летного" языка на "программерский" и обратно для их нормального взаимодействия.
Вторая - необходимость определения алгоритмов и критериев с учётом взаимосвязанности параметров для вынесения суждения о численной оценке качества конкретного полёта и его этапов. Глубокая увязанность огромного количества параметров (см.пример выше) делает создание таких алгоритмов и критериев в ручном режиме маловероятным. Здесь на помощь может прийти искусственный интеллект, который будет обучен специалистами на основании большого объёма данных. Надо понимать, что такая работа также весьма ресурсоемка.
Третья проблема - слабая масштабируемость и переносимость такой системы, даже будь она разработана. Специфика работы каждой компании - от типа эксплуатируемой техники до локальных нормативных актов делает универсальную систему настолько громоздкой и сложной во внедрении, что такая универсальность теряет всякий смысл. Основную ценность будет представлять именно обучение искусственного интеллекта. Таким образом - в каждом внедрении потребуется кастомизация под конкретного заказчика, что не удешевляет стоимость внедрения.
Резюмируя. Возможность создания и внедрения проактивных экспертных систем анализа качества выполнения полётов имеется, но стоимость и ресурсоемкость такого внедрения, а также отсутствие готовых обкатанных решений (как следствие - неясность итогового результата) вряд ли сделает принятие решения для авиакомпаний простым делом. Это если оптимистично. А, скорее всего, вряд ли следует ожидать таких внедрений в ближайшее время, несмотря на доступность всех необходимых технологий.
Станет ли использование такой системы обязательным в рамках системы управления безопасностью полётов - покажет время.

  • 1
Считаю, что ключевая мысль сей статьи- традиционная порка лётного состава. А в остальном тема не для линейного пилота, а кабинетных пилотов радеющих за безопасность. Настоящих и бескорыстных, гибких и образованных.

  • 1
?

Log in