大数据在空管安全管理中的应用探究

大数据在空管安全管理中的应用探究
摘要：近年来，计算机技术的迅猛发展，使得大数据、云计算、人工智能等
技术在各个领域得到了广泛的应用。

随着经济、社会的发展，人们对大数据在各
行各业中的运用日益重视，运用大数据为企业带来了巨大的经济效益。

随着中国
空间技术的飞速发展，运用大数据技术进行空中交通管制是航空运输领域的一项
重要课题。

重点论述了运用大数据技术在航空交通管制中的安全管理，以及在航
空交通管制中的运用。

关键词：大数据；空中交通管理；安全应用
引言
大数据是继云计算、物联网后的一次革命性技术革命。

当今社会，随着信息化、网络化的不断发展，"大数据"的产生折射出科学技术发展的潮流。

在大数据
时代，各行各业都在发生着变化与革新，包括安全管理。

通过对大量安全生产资
料的分析，可以找出事故的具体位置。

对大量的安全数据进行分析，发现其原因，并对其进行预测，并对其进行有效的大数据处理，是解决安全问题的有力手段。

一、空管信息化建设的历程
从上个世纪九十年代开始， ATC部门就开始加速信息化建设。

企业信息化管
理体系的建设，使企业的生产安全水平得到了一定的改善，一方面可以降低人为
失误所带来的一些误差，另一方面，由于建立了一个资料库。

所以， ATC的总体
安全性提升很有限。

同时，由于前期的硬件开销比较大，使得这些系统不能很好
地了解历史资料。

由于前期硬件开销大，历史资料保存时间短，缺少对历史资料
进行有效计算、分析、提取等技术手段。

二、空管安全管理模式的变化
自从20世纪以后，民航事业得到了空前的发展，航班数量也迅速增长。

这
就使传统的以人为本的安全管理模式难以应对日益增加的工作量。

随着民航事业
的迅速发展，民航管理机构也在不断更新其安全管理方式。

从早期的经验式的员
工管理到标准化的系统管理，到近年来的安全和质量控制系统的建立。

长期以来，SMS和 QSMS 在推动我国的安全生产、提高安全管理水平方面发挥了巨大的作用。

近几年，随着航空保障产量的迅速增长，航空管制的违法行为日益增多，应对突
发事件的安全管理工作也在不断增加，因此，必须对现有的安全管理模式进行改革，推动以数据为导向的流程管理。

三、大数据时代的空管安全管理
（一）大数据的定义
《大数据的冲击》认为，大数据"是"当前主流技术难以处理的大量数据"，
并总结为"数据的大规模、多样性和速度，数据的存储、处理和分析，以及从数
据分析中获得实际的含义和见解"。

（二）空管大数据的特征
随着大数据、云计算等技术的发展，硬件成本的大幅降低，数据的内涵也越
来越清晰，越来越容易被发掘。

特别是基于航空公司“人、机、环境、管理”的
密切关系，利用大数据与云计算技术，实现了人、机、环境、管理之间的信息互
动和无缝链接，实现空管安全生产的实时控制、精准管理和科学决策。

我们构建
了一个将实时数据集中到一个中央数据库的企业数据仓库。

当前，中心数据库的
数据容量不足100 G，因此在数据量上， ATC数据库还不能满足大数据的要求。

所谓“广度”，就是所储存的数据，包含了航空公司所有相关部门的实时操作数据，而“深度”则是指该数据库持续地储存和多年的历史数据。

所以，我们相信，我们所建立的公司数据仓库不但满足了大数据的3 V特征，同时也加入了"真实性"这个 V的属性。

（三）空管数字化管理平台的架构
空管大数据系统的主要目的是建立一个统一的数据监控平台，实现对各个系
统间的数据、功能进行统一的管理。

在此过程中，数据采集平台的实时操作将显
示在图1中。

数据价值查询平台通过云存储平台，对企业的实时运行和历史运行
进行查询，并为不同的客户提供相应的服务。

比如，将经营和一体化的经营管理引入到经营的层次，将绩效管理与风险管理引入到经营的层次，将经营决策与发展策略引入到决策的层次。

其终极目的是以数据为基础的过程管理。

图1数字化管理平台的系统架构
四、空管大数据在安全管理中的应用
（一）推动安全管理由事件驱动向数据驱动转变
为保障航空公司的安全生产，航空公司提出了许多管理措施，制订了多种管理制度。

公司投资巨资，在安全生产中设置了一定的管理制度和设施。

但是，在安全生产中，由于缺少有效的分析手段和对事故发生的规律的认识不够，所以在安全生产过程中，采取的是"事后管理"的方法，而不是事先防范。

只有在发生了事故之后，才会对事故的成因进行分析，并对事故的责任进行调查，并采取相应的防范和控制措施。

舍恩伯格在《大数据时代》中写道：“在大数据时代，最大的改变就是抛弃了因果关系。

”最大的改变来自于对因果的追求，转向了对关联的关注。

在大数据时代，最大的改变就是人们不再去追寻因果，而是将注意力集中在相互关联的联系上。

数据驱动安全管理模型是一种以情报监控、定量分析、预警预警为基础的有效的安全管理手段。

（二）安全隐患的排查
美国安全工程师海因里希分析了550,000个工作场所意外事件的可能性，并根据海因里希的“事故金字塔”理论，得出了一个重大事件的背后必然有29个小意外，300个意外事件，还有1000个可能的事件。

采取有针对性的风险管理措施，能有效地识别和防范事故的发生；但是，传统的安全管理主要依靠安全员的经验，在日常的生产过程中，对其进行安全风险的识别。

在日常生产中，运用安
全管理人员的经验，发现潜在的潜在危险。

比如，安全监管机构会定期组织安全
稽核、质量检查、特殊检查，并定期向安全管理体系提交安全报告、质量业绩报
告等。

该方法受主观因素的影响，难以判断其安全性和危险性，因此其可靠性较差。

在空管站的数字化监控平台上，运用大量的数据，对各工序运行的变化进行
分析、对比，找出关键部位、作业质量和作业质量，从而对安全和操作风险的预
警模式进行持续的完善。

通过对运行过程中的各种变量进行分析、对比，发现各
主要领域、各环节存在的共性问题，并对影响因素进行了探讨。

通过对这些问题
的甄别和调查，我们制定了一套有效的风险管理措施，并为消除这些安全隐患提
供了"解决方案"。

（三）基于数据的运行风险预警模型
本文从理论和实践两个方面对空管运营的影响因素进行了分析，并依据指标
体系、系统、适用性、可比性、敏感度等方面的原理，结合大量的经验资料，对
采集到的资料进行科学的分析、提炼，构建了航空公司的安全运营风险指数和风
险预警模型，如图2所示。

我们首先建立了一个参考危险警告模式，它包含了在可接受危险范围内的基
准值变动10%至20%的基准值和超过20%的基准值。

通过对空管系统的运行数据进
行实时监控与定量分析，得到了空管系统核心安全运行指标的危险预警级别，并
给出了相应的危险预警事件。

显然，在决定危险警报模式的科学性和鲁棒性方面，基线值的定义非常关键。

在实际应用中，通常将行业标准的运行风险指数作为基准，从而使其更具科学性和有效性，从而为企业的风险预警提供了理论依据。

从
而使风险预警模型更具科学性和有效性，更能客观地反映经营指标的实际情况。

图2典型风险预警模型
结语
综上所述，随着大数据时代的到来， ATC在安全生产的各个层次上都发生了巨大的变化。

运用大数据的统计、横向、纵向对比、精确定量等手段，把大数据应用到安全生产中。

利用各种统计分析图，分析不同的资料，量化的现象，了解事件的本质与演化，能进行横向、纵向的对比和精确分析。

强化资源管理，减少与安全有关的事故。

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