15、安全数据分析的挑战与顶尖模型的探索

安全数据分析的挑战与顶尖模型的探索

1. 引言

航空工业长期以来依赖于日常运营中的安全相关数据来提升航空系统的安全性。报告、数据分析和纠正措施由不同组织在不同层面上进行。近年来，随着技术的进步，飞行数据监控（FDM）工具的出现使得收集大量详细信息成为可能，几乎涵盖了航空公司的每一次飞行。飞行数据监控（FDM）通过记录数百个飞行参数，并自动检测预定义的事件，为安全管理和数据分析提供了丰富的资源。然而，如何有效地从这些数据中学习仍存在概念上的挑战。

2. 典型分析方法与挑战

2.1 逐案分析

逐案分析是处理安全数据的一种常见方法。通常，飞行安全经理会收到一份航空安全报告（ASR），并对其进行阅读和初步分析。他们会查看报告中是否有需要立即采取行动的元素，并尝试识别报告中的关键问题，可能在将报告存储到ASR数据库之前分配相关关键词。如果需要进一步调查，他们会协调从所有适用部门获取必要的输入。

逐案分析依赖于参与人员的技术（和人为因素）技能，可以识别安全问题并采取行动。然而，逐案分析有两个主要局限性：
- 无法让安全经理看到“大图景”，即潜在的模式和问题以及不同问题随时间的发展。
- 分析范围通常仅限于更严重的事件，忽略了较小的偏差，导致分析过程不够主动。

2.2 长期分析

长期分析旨在揭示安全数据中隐藏的模式，并创建从个案分析中未能得出的教训。长期分析需要一定量的数据，通常是在很长一段时间内获得的。它不仅要分析事件的事实（例如天气、目的地、时间），还要分析事件的因果关系和发展趋势。

长期分析的挑战在于：
- 如何评估小事件的风险。
- 如