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马教员的公众号『艺不压身』发了一篇讨论贴： 指出了一个飞行安全管理趋势的风险：各航司的飞行管理层对QAR (飞行品质监控，FOQA)工具在使用上存在的一个趋势是，采用『QAR管控措施』的方式，来消灭一些指标参数。这种管控措施使用了『大数据分析』的概念，但因为飞行员管理者中对『大数据』概念了解不多，使用中如错误使用，反而对飞行安全造成负面影响。 这里简要概括该文的内容，并提出一些补充。希望大家也能一起讨论如何使用QAR工具来提高飞行安全。文章很棒👍🏻，建议大家点击上面链接查看全文。 1，对典型不安全事件进行大数据统计，会获得一些共性的“指标性参数”。因此产生了『消灭指标性参数』，就能消除不安全事件的管理思路。——比如对于可控飞行撞地CFIT，常存在低空大下降率
2，为应对『重点超限监控』，飞行员开发出各类飞行技巧，如 ●偏高死卡900ft/min下降率 ●通过最后一个强制高度限制点后刻意低于下滑道飞行 ●死套指引进跑道，等 显然这类应对技巧是不利于飞行安全，也背离了『QAR管控措施』的管理初衷。这种事与愿违的情况，应该如何解决？ 文章最后还提供了二战中两个统计学的小故事：敦刻尔克大撤退时安装了高射炮的商船，与美军返航轰炸机弹孔分布。说明『大数据分析』使用中常见的误区。  ============手动分割线============ 一些狗尾，继续给马教员提供一些砖粉，希望能持续引发讨论： 海恩法则 所谓“消灭指标参数”思路应源自“海恩法则(Heinrich Pyramid)”：每一起严重事故的背后必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。  海恩法则是研究人的因素的重要基石之一。他在1931年《预防工伤事故的科学方法》(Industrial Accident Prevention, A Scientific Approach)中提出该模型并被奉为圭臬。这一模型也常使用海上的冰山来进行类比： 因为冰的密度比水小，海平面上冰山的一角只占冰山总体积的十分之一，消除海平面线以上的冰山是无效的，当海平面线以上的冰山被切掉后，海平面以下的冰山会继续浮出水面。只有消灭了海平面以下的冰山，才能清除风险隐患……巴拉巴拉 问题是：消灭指标性参数，真的可以防范事故的发生吗？ 冰山模型确实很有画面感，冰山对于远航巨轮也是确实存在的风险因素。但巨轮在遇到冰山的时候，不应该是绕着走吗？难道打算使用船上的发动机加热并融化冰山吗？海平面以下的冰山是上面的九倍，因此海面上的冰山是对有经验船长的很好的提醒，要绕开冰山。 如果往冰山上放置沙石铁块等重物，冰山由于的总密度增加而沉入水下，水手无法观察到海面上的冰山，对航行安全反而会造成严重的后果吧？ 古德哈特定律： 经济学中的古德哈特定律(Goodhart's law)，当一个指标成为一个政策的目标时，指标将失去信息具备参考价值。因为政策的参与方会牺牲其他方面来强化这个指标。当1000英尺下降率从指标(提供信息)变成管控对象，暨不允许出现1000英尺下降率，否则要处罚时，理性的飞行员会采取所有可能的方式来避免。那么导致1000英尺下降率的更深层因素，比如高海拔机场，抖的下降梯度，较大的下降速度等指标参数就会被掩盖。其他非管控的指标的增加(或减少)会被参与者/政策制定者忽视。该指标(1000英尺下降率大)本身也失去了信息的价值。 其他类似的QAR指标 平飘(接地)距离远。飞行教员带飞时为了避免带飞学员时出现该事件，在较长的跑道上如果判断快达到超限值，甚至会采取推机头的危险动作。 欢迎您也加入讨论。 |
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