隨著國內民航運輸規模不斷擴大，飛行運行場景日趨複雜，安全風險的隱蔽性、不確定性持續增加。新海航長安航空嚴格落實民航局、民航西北地區管理局、民航陝西監管局工作部署要求，以“黨員業務核心團隊”課題組為攻堅抓手，聚焦飛行安全核心場景，深度挖掘飛行數據、人員履職數據、運行排班數據等多源數據價值，搭建全鏈條數字化智慧管理系統，將人工智能、大數據技術深度融入飛行員資質作風管理、機組排班合規管控、飛行品質動態監控全流程，實現從“事後處置”向“事前預防”、從“經驗驅動”向“數據驅動”的系統性轉型，構建適配一線運行實際的智慧化閉環安全治理模式。

航班飛行數據3D倣真模擬圖

　　數字賦能 構建飛行員全週期安全體系

　　飛行員是民航安全運行的核心要素，人員資質合規、技術能力匹配、作風素養過硬是防範人為風險最基礎的保障。公司飛行管理系統依託大數據與智慧量化技術，重構飛行員全週期管理模式，推動人員安全管理從“單點經驗判斷”向“多維繫統評估”的轉型升級。

　　在資質源頭管控上，系統搭建自動化資質管控機制，以飛行員職業檔案、執照狀態、技術轉升記錄、量化積分作為核心管理模組，實現資質狀態全時段智慧監控。系統可自動識別執照、訓練資質有效期，對臨近到期項目提前觸發預警提醒，對資質過期、不符合上崗條件的人員自動執行鎖班管控，杜絕違規上崗的安全隱患，有力保障人員資質合規。

　　針對技術晉陞與能力評定，系統摒棄傳統印象式打分，搭建多維量化積分模型。匯總整合飛行經歷時長、模擬機訓練考核結果、航線現場檢查反饋、飛行事件、日常運行履職表現等真實業務數據，將飛行員技術水準、崗位履職表現轉化為標準化、可追溯的量化指標。崗位晉陞、能力評判以客觀數據作為重要依據，減少人為主觀因素干擾，提升飛行員隊伍考核評價的科學性。

　　作風管理方面，依託大數據平臺搭建作風評價體系，覆蓋運行、飛行、訓練、日常、管理、教學六大維度，全面採集機長、副駕駛、飛行教員各崗位履職數據。通過月度數據歸集、動態加減分，以及違規行為記錄，精準識別作風短板人員，深度研判一線機組高頻違規場景與運行難點，為重點人員管控、作風專項提升提供依據。系統同步生成飛行員360度職業畫像，打破僅統計飛行時長的局限，立體展現操縱技術、風險處置、紀律素養等綜合狀態。智慧化工具以完整數據補齊人工判斷短板，讓人員管理各項決策有據可依，夯實人員安全管控根基。

　　演算法驅動 織密運行端合規風險防控網

　　機組排班是航空公司核心運行資源調配工作，排班的合規性、科學性直接影響航班運行安全水準與運營品質。公司智慧機組排班系統嚴格對標CCAR-121規章標準，將合規規則、運行邏輯以及機組休息保障需求進行數字化、演算法化轉換，建立“數據記錄—規則校驗—實時預警”的閉環管控模式。

　　系統設置四大核心功能模組支撐全流程管控。基礎數據記錄模組涵蓋飛行時長、值勤期、在崗執勤、休息週期等全部關鍵時間要素，所有運行記錄均可追溯、審計復盤；疲勞監控演算法模組內置全套規章校驗邏輯，自動完成飛行時限、值勤邊界、休息間隔、月度及年度飛行限額校驗，針對航班延誤、臨時調班等一線高頻突發場景設置專用判斷邏輯，適配複雜多變的運行環境；可靠性驗證模組依託真實航班數據對演算法開展驗證迭代，確保系統判斷貼合現場實際；正常性預警模組聚焦數據校驗、合規檢查、航班監控、前置提醒四大維度，實現排班事前預警、運行事中監控、異常即時處置。

　　對比傳統人工排班，這套系統的實際價值體現在四個維度。一是將規章條款轉為演算法自動校驗，排班環節逐條核查合規條件，從源頭降低人工操作失誤帶來的合規風險；二是航段統計、工時核算、休息校驗等重復性工作交由系統完成，釋放人力，提升排班的精準度與輸出效率；三是實現風險前置攔截，排班階段自動攔截違規方案，航班執行中持續監控異常情況，做到隱患早發現、早預警、早處置；四是全部運行節點完整留痕，既滿足合規審計需要，也能夠反向指導排班優化，在嚴守安全底線的同時，提升排班合理性，降低機組執勤疲勞度。整套系統貫通計劃排班到現場運行全鏈條，為航班安全平穩運行提供技術支撐。

　　數據研判 助力飛行安全事前預警轉型

　　飛行數據記錄了航班全過程操縱與運行狀態，是挖掘潛在運行風險、評估機組飛行品質的核心資源。公司飛行品質分析系統聚焦飛行運行全流程，深度挖掘飛行數據價值，推動飛行品質管控重心從單純事後整改向事中監控、事前預警延伸。

　　系統首先統一內部數據字典與處理標準，完成多源飛行數據歸集和標準化處理，確保後續分析的數據品質。依託航班品質分析、飛行作風量化模組，可按航班、中隊、機型、機場開展多維度匯總統計，對機組飛行品質開展量化評估。飛行品質事件分析模組支持多口徑對比統計，可實現風險事件溯源，鎖定高頻風險場景。

　　在人員精準風控層面，系統搭建飛行員360度風險視圖，聚合飛行品質、違規記錄、訓練結果、排班運行等多維度信息，生成個性化風險畫像，識別高風險人員以及薄弱操作環節。系統常態化監測飛行數據譯碼、數據異常、數據缺失情況，圍繞民航重點安全風險開展持續動態監控，建立風險跟蹤、整改銷號的閉環管理機制。同時，系統自動生成航班運行品質、專項風險等各類報表，減少安全管理人員重復統計工作。借助移動端、3D飛行倣真拓展使用場景，讓品質管控可以適配更多一線作業場景。整套平臺打通“數據採集—智慧分析—風險預警—閉環整改”全流程，為後續人工智能演算法迭代積累真實業務數據與場景。

　　依託現有平臺基底，公司將持續挖掘技術潛力：一是引入機器學習突破固定閾值預警局限，識別隱蔽的異常飛行模式；二是搭建多因素智慧風險預測模型，綜合機組、航線、機型、機場信息預判隱患；三是運用自然語言處理解析各類檢查、違規文本記錄，自動歸納風險規律，為制度優化、精準培訓提供參考，持續提升安全管理的預判能力。

　　下一步，新海航長安航空將持續立足飛行安全核心主業，深度錨定民航領域新質生産力發展要求，以數字化變革、智慧化創新為核心引擎，深耕飛行多源數據融合應用，持續迭代優化智慧風控演算法與系統功能體系，加速推動飛行安全治理從經驗型管控向數智化、精細化、前瞻性治理轉型，持續培育安全發展新動能，為航班平穩高效運行築牢現代化安全保障屏障。（文/圖 張爽 張勇 高夢琦）