民航机务维修不安全事件N-K风险耦合分析

为探究民航机务维修不安全事件中风险耦合关系,基于人员、设备、环境和管理等4个方面风险因素探讨机务维修不安全事件风险耦合机制;考虑到机务维修不安全事件风险耦合过程具有不确定性和复杂性的特点,运用复杂网络N-K模型构建机务维修不安全事件风险耦合度量模型;应用所构建模型对某航空公司2013—2016年发生的643起机务维修不安全事件风险耦合程度进行度量分析。结果表明:风险耦合因素越多,机务维修不安全事件的发生概率越高;管理因素缺陷是引发机务维修不安全事件的主因。     

基于模糊网络分析的民航机务安全评价

机务维修是保障航空器安全运行的重要工作.针对现行航空公司机务维修系统的安全评估方法不完备性问题,通过对机务工作业务模块的分析,结合天津某航空公司机务维修部门近7年来的不安全事件统计,从人-机-环-管四个方面筛选并建立了19个评价指标,运用ANP(analysis net process)方法结合三角模糊函数对机务系统的安全水平进行定量分析,得出影响机务维修安全的前8位指标——检查监督,维修态度,操作技能,文化建设、价值观,硬件软件技术,性能标准,人际关系.最终提出相关的可行性建议.     

基于系统动力学的航空公司不安全事件致因复杂性研究

为研究航空公司不安全事件致因的动态反馈复杂性,运用系统动力学(SD)原理,利用Vensim软件建立航空公司不安全事件SD模型。以S航空公司为例,分析航空公司权衡安全和经济效益的过程,以及安全隐患在系统的作用下渐变成不安全事件的过程。研究结果表明,用SD模型能较好地模拟航空公司不安全事件在动态反馈复杂作用下的形成机理,通过机理分析,得到控制不安全事件发生的杠杆解,即加强对残留风险、安全投入、飞机维修维护水平的管理,进而防止不安全事件数的发生,使航空公司实现持续盈利。     

机场安全趋势分析方法与应用研究

通过构建机场安全趋势分析模型,对各区域的不安全事件进行分类、分级,并采用责任因子分配机场管理机构和驻场单位之间的安全责任。利用2008—2014年某机场的825起不安全事件验证了模型有效性和可靠性,并预测了2015—2018年的不安全事件数量、起降架次、安全风险分数以及安全趋势指数。分析结果表明,此方法能够准确反映机场当前安全运行状况和未来的发展趋势。     

航空公司安全绩效的季度变化率探析

采用模糊数学中的Euclid距离方法,分析某航空公司近年来各季度发生的飞行运输事故征候及差错等不安全事件万时率(IEPTTH),判定出各季度发生不安全事件万时率的模糊集合距离:第二季度不安全事件万时率模糊集与第三季度距离最近,关系最贴近;第四季度与第三季度不安全事件发生情况的距离次之,而与第一季度不安全事件发生率距离最近的是第四季度,由于不安全事件的发生情况决定安全绩效的结果,因此,将该结论类比于企业或其相关部门的安全绩效,并引入反映季度安全绩效变化率的绩效变化系数,实现了从前一年同期和某年最贴近季度两个视角来考察航空公司或其相关部门该季度安全绩效变化情况的目的。     

基于系统动力学的空管单位安全与发展研究

为解决航班审批与空管单位运行能力动态匹配的问题,在对空管单位运行过程进行系统分析的基础上,基于"成长与投资不足"系统基模,建立了空管单位安全与发展的动力学模型。通过检验后,利用该模型分别对传统发展、高速发展和协调发展3种模式进行仿真。结果表明:在高速发展模式下,短期内空管单位管制保障架次增长较快,但空管单位运行能力增长不足,在某一时刻管制架次会急剧降低;而在传统发展模式下,管制保障架次增长缓慢,发展后劲不足;在协调发展模式下,通过提高安全投入水平,可以使空管单位运行能力增长,不安全状况保持较好水平,空管单位能够实现持续安全发展。     

基于进化博弈论的不完全信息状况下的民航安全监管研究

通过对我国民航安全监管模式的研究,探索政府安监部门对航空公司的安全监管策略,建立了不完全信息状况下民航安全监管的进化博弈模型。探讨了航空公司安全监管制度的内在机理,对航空公司和政府安监部门之间博弈关系的策略集进行分析,得出了双方在不同成本之下的3种稳定的博弈策略。结果表明,安全投入、监管成本、航空公司规模等因素的变化会对政府安监部门和航空公司之间的博弈产生重要影响,进而影响航空公司的安全运营。政府安监部门应制定合理的政策法规,加强对航空公司的奖惩力度,对其实行安全责任制,同时要加大安全监管投入,强化对中小型航空公司的监管,要塑造良好的安全文化。最后,利用Matlab软件对政府安监部门和航空公司之间博弈的演化路径进行了仿真模拟,论证了该模型的实用性。     

基于SD的航空公司不安全事件处罚机制演化博弈研究

为科学地确定航空公司不安全事件的处罚机制,推动民航的国家安全监督,从航空公司与监管部门之间的博弈机理出发,构建了航空公司不安全事件处罚的演化博弈模型。采用系统动力学方法仿真分析模型的演化趋势。仿真结果显示,当采用静态的混合策略时,模型模拟的曲线不稳定呈现围绕中心振荡的波动性;采用与违规收益变动相适应的动态处罚策略可以有效抑制波动性,增加航空公司按章办事的概率;加大处罚力度可以有效地控制航空公司的违章概率,但处罚力度应适宜,防止监管部门过于信任高处罚力度的作用而放松监管;加大奖励额度,增加监管次数,可以明显地提高航空公司按章办事的比例。监管部门应建立与奖励相结合的问责制度,同时通过技术创新、加强内部运行控制等方法提高监管频率。     

组织因素对飞行员不安全行为的干预策略研究

为了对飞行员的不安全行为进行科学有效的管理,挖掘组织因素带来的深层影响,防止因飞行员不安全行为造成的不安全事件发生,运用系统动力学方法,构建组织因素对飞行员不安全行为的干预策略模型。以S航空公司为研究对象,通过调节组织因素中的飞行技术训练力度和奖惩力度等变量,制定不同的干预策略,运用VENSIM软件模拟不同干预策略的干预结果。研究结果表明:飞行员不安全行为的最佳干预策略组合为安全记录考核奖励程度、副驾驶转正/机长升职力度、监管力度、罚款力度、飞行技术训练强度的组合,到2020年实现不安全行为数量平均降低26%,在2020年改变干预策略数值,到2030年实现不安全行为数量平均降低54%。     

通用航空公司安全运行保障能力未确知测度分析

通用航空公司安全运行保障能力是通用航空公司可持续健康发展的前提条件,是实现民航"两翼齐飞"的重要基石。根据通用航空公司安全运行保障能力较为低下的现状,以通用航空公司为例,基于日常运行状况和特点,结合现场调研结果,从人员、机械设备、环境、管理4方面提出了通用航空公司安全运行保障能力指标体系,鉴于其运行具有不确定性、模糊性和复杂性等特点,构建通用航空公司安全运行保障能力未确知测度分析模型,对其安全运行保障能力的水平进行评估,并与公司评估小组的评估结果进行对比,发现:模型计算所得到的安全运行保障能力等级与实际情况相符合,确定了通用航空公司今后应重点加强专业化人员培养、设备及时更新和设备维护等方面的工作。     

组织因素对民航维修人员安全行为的影响

为了减少民航维修人员不安全行为,探讨组织因素对民航维修人员安全行为的影响机理。基于组织行为学理论并结合民航维修人员的访谈分析,确定了影响民航维修人员安全行为的4个组织因素——安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理,在此基础上,构建了组织因素与民航维修人员安全行为关系的假设模型。选取国内航空公司维修基地的一线机务维修人员进行问卷调查,采用结构方程模型对假设模型进行验证。结果表明,安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理4个维度与安全参与行为、安全服从行为显著相关,其中,安全氛围对安全参与行为的影响最大。风险感知对安全服从行为的影响最小。     

构筑空中安全走廊(上)——空管不安全事件调查工作的改进建议

为了查明空管不安全事件发生的原因,从过去的不安全事件中汲取教训,改进管理工作,提高系统的技术保障能力和空管安全水平,安全管理部门就会去调查这些不安全事件的原因,期望获得第一手资料,及时诊断安全系统中人、机、环境方面的薄弱环节,制定相对应的防范措施,改善三者之间的配置,组织从业人员加强学习,从而避免类似的不安全事件在今后的工作中反复出现.……     

空中危险接近的系统动力学机理及仿真研究

为了探索空中危险接近的形成过程与反馈机制,运用系统动力学的方法深入分析了空中危险接近影响因素间的复杂相互作用和回馈效应,建立了空中危险接近发生机理的动态模型,包括管制服务、人力资源和安全三大子系统,利用Vensim软件对其进行模拟仿真,可预测不同场景下空中危险接近的变化趋势。结果表明:乐观场景时,2005—2015年空中危险接近数量呈缓慢增长趋势,2015年之后保持不变,这表明在国内航班量稳步增长时,空中危险接近事件的数量不变,事故率越来越低;悲观场景时,空中危险接近数量一直处于上升趋势,2021年之前缓慢增长,这表明虽然设备故障率和管制员的防撞培训频率不高,但缩短TCAS(Traffic Alert and Collision Avoidance System,空中交通预警和防撞系统)反应时间能在短期内明显提高管制员的专注程度,从而延缓空中不安全事件的数量增长,但随着2021年后指挥架次的增加,反应时间越短,空中危险接近事件会越多。     

基于FTA-BN的云ERP不安全事件的人因失误分析

为明确云企业资源计划(ERP)不安全事件的人因失误因素,构建基于故障树分析-贝叶斯网络(FTA-BN)的人因失误分析模型,以避免单一方法的局限性。首先,对云ERP安全审计记录披露的不安全事件进行分类和追因分析,构建云ERP不安全事件故障树,并定量分析最小割集、结构重要度;然后,将故障树映射为BN结构,利用案例数据进行结构学习和参数学习得到最终的贝叶斯网络;最后,依托贝叶斯网络的敏感性分析辨识关键人因失误因素,凭借预测推理计算发生不安全事件的概率。研究结果表明：云ERP安全人因失误因素中工作不到位、培训不足、资源分配不足、管理流程存在问题、职责不清等因素在对应的事件域中应得到重点关注,以保障持续安全。     

SARIMA模型在航空公司运营安全状态预测中的应用

应用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)对X航空公司动态安全指数进行预测分析,为航空公司运营安全的规划和发展提供决策依据。收集整理X航空公司2005年1—6月的安全事件和运行数据。利用动态安全指数计算方法对数据进行预处理,建立时间序列。应用SPSS软件对动态安全指数的时间序列进行模型拟合,建立SARIMA模型。对所获得的模型进行参数检验,选取最优模型。利用最优模型对2015年7—12月动态安全指数进行预测,并对预测值与实际值进行对比分析。结果表明,SARIMA(1,0,2)(0,1,0)12模型在显著性水平0.05下通过了所有参数检验。各月实际值都落入了拟合值95%的可信区间范围,动态安全指数的实际值与拟合值变化趋势基本一致。2010年之后精度较高,实际值与拟合值具有较好的重合度。△ln Yt拟合值的最大绝对误差为1.976 6(2009年12月),最小绝对误差为0.000 4(2013年9月)。2015年7—12月,动态安全指数的实际值与预测值变化趋势基本一致,但误差较大。SARIMA模型能够较好地短期模拟X航空公司动态安全状况和趋势,预测效果良好。当发生事故、严重事故征候时,序列的实际值会偏离序列原有的结构,预测精度下降。     

民航机务维修安全管理水平未确知测度分析

为了准确判断机务维修安全管理状况,从维修人员、机械设备、环境和管理4个方面分析和探讨机务维修安全管理影响因素。基于国内外民航机务维修日常安全管理现状,采用系统工程和安全科学理论,结合现场调研结果,提出机务维修安全管理水平指标体系,并确定指标体系中的安全管理水平分级标准。针对民航维修安全管理具有不确定性和复杂性的特点,运用未确知测度理论建立机务维修安全管理水平分析模型。应用该模型计算某维修单位安全管理测度向量值,利用置信度准则判定其安全等级。结果表明,应用该模型所得分析结果与航空公司机务维修实际安全管理水平相符,该单位今后应重点加强维修人员引进、新机型培训和老龄飞机维护等管理工作。     

基于SEM的维修资源管理对机务人员不安全行为的影响研究

为减少维修差错导致的不安全事件,从维修资源管理对机务人员不安全行为的影响进行探讨,以团队合作、沟通交流、工作压力、领导能力、工作环境及惯例作为维修资源管理变量,考虑不安全行为意向对不安全行为的中介作用,提出了维修资源管理各因素对机务人员不安全行为的影响假设。通过实证分析,采用结构方程模型(SEM)的方法验证了维修资源管理各因素对机务人员不安全行为的影响假设。实证结果表明:维修资源管理各因素对机务人员不安全行为及意向有不同的影响作用。为机务人员的安全行为管理提供理论支持。     

民航机务维修人员不安全行为干预策略研究

为探究民航机务维修人员不安全行为的干预策略,以计划行为理论(TPB)为依据,探究不安全行为的形成机理和影响因素,采用系统动力学(SD)方法构建机务人员不安全行为干预模型。以S公司为例,用Vensim软件进行仿真模拟。结果表明,机务人员的不安全行为影响因素分为5类,包括心理、生理、能力、管理和环境。在干预策略的模拟中,仅仅加大作业环境安全专项投入虽然能够有效降低风险,但易使员工放松警惕;作业标准化能够显著干预不安全行为;加大惩罚力度能在短时间内干预不安全行为,但不利于建立不安全行为档案。     

飞行员飞行安全绩效评价研究

传统飞行员安全绩效考核侧重不安全事件等级和数量、轻视后果较轻的差错和轻微后果超限事件,不能真实反映飞行员的安全水平。基于对飞行员的工作流程、规章要求及相关文献的分析,以严重差错、一般差错、超限事件作为评价指标,从发生事件数、飞行时间、事件权重3个方面构建飞行安全指数。以S航空公司10名飞行员为例进行验证,并将飞行安全指数与传统方法的评价结果进行对比。结果表明:飞行安全指数与传统飞行员安全绩效的评价结果有明显差异;造成评价结果差异的原因一是引入了变量飞行时间;二是重新确定了指标权重。飞行安全指数与飞行员驾驶行为的安全星级更加吻合,飞行安全指数能够在一定程度上反映和预测飞行员的真实安全水平与未来的安全态势,可很大程度避免传统评价方法的不公平性和评价结果的偶然性。     

基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测

航空维修差错不仅严重威胁着飞行安全,同时也会增加航空公司的维修成本。针对航空维修人员发生差错成因的复杂性以及历史事故数据缺乏的情况下,将人因可靠性与失误分析方法（CREAM）和贝叶斯网络（BN）相结合,提出一种改进的维修差错分析模型。根据维修任务构建相应的贝叶斯网络模型,为各子节点设置条件概率表（CPT）;基于维修基地的实际维修环境,对行为形成因子（PSFs）进行评估,得到共同绩效条件（CPCs）的水平;利用各CPC因子下各个行为功能失效模式的权重因子,对各认知活动进行失效概率的修正;将修正概率作为贝叶斯网络根节点的输入,利用推理机制,得到差错发生概率。通过案例分析和计算,验证了所述方法的可行性和有效性。