航线运行评估及其在安全洞察中的作用

李 彤 教授 梁亭亭 讲师

(中国民航管理干部学院,北京 100102)

0 引言

随着全球航空业的迭代发展,航空系统呈现出复杂性和高度可靠性,针对飞行员的训练科目也在不断调整,然而就航空业的变化程度而言传统清单式和经验型的飞行员训练体系已不能满足时代发展的需要,急需调整变革。据国际航空运输协会(International Air Transport Association,IATA)调查表明,80%～90%飞行事故是由人的因素导致,人因诱发的安全事故往往出乎意料,因此识别、揭示、评估并提高飞行员胜任力,以此增强航空安全系统韧性,才能更好地应对未知状况,把训练资源从不必要的训练科目和训练场景释放出来,增强训练效率,发挥最大训练价值[1]。

构建基于核心胜任力的飞行训练体系(Competency Based Training System,CBTA)和基于循证的飞行训练体系(Evidence Based Training,EBT)[2]是国际民用航空组织(International Civil Aviation Organization,ICAO)、IATA自2013年以来一直推行的训练办法。2020年12月25日,中国民用航空局发布了《中国民航运输航空飞行员技能全生命周期管理体系建设实施路线图》,描绘中国未来10年民航飞行训练改革蓝图,朝着“基于胜任力”的“循证”的飞行训练展开系统性改革,其关键之处是改变陈旧清单式和经验学徒制的原有体系,通过证据(数据)优化飞行训练体系以提升飞行员胜任力[3]。因此,完善底层数据链对推动飞行员技能全生命周期管理体系(Professionalism Lifecycle Management System,PLM)的建设至关重要。

目前,循证训练的数据来源主要有飞机的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)、不安全事件和航线运行安全评估(Line Operations Safety Assessment,LOSA)[4]。其中,对不安全事件和QAR的运用已经较为成熟,QAR能准确记录飞行过程的具体数据,记录超限安全事件和安全隐患下的时间、地点、人员及其采取的具体措施,有效提高信息采集的效率和准确性,且在QAR形成的数据标准下,各相关部门可采用一致性语言进行描述和分析,使事件更加清晰、透明,QAR已成为飞行品质监控(Flight Operations Quality Assurance,FOQA)的核心数据。然而,QAR只记录曾经发生不安全事件的参数,却不能给出其背后原因,缺乏当下场景再现,是一种“事后”的、片面的反馈,而且不安全事件的发生只是一种小概率事件,在事件中暴露的胜任力不足问题难以代表绝大多数飞行员群体。因此,在中国民航的PLM建设和航空公司的安全管理体系(Safe Management System,SMS)中急需引入日常运行过程的数据,观察驾驶舱内飞行员的实际表现,用当下场景和感受的数据,从“事中”丰富完善EBT数据链。作为QAR数据的有力补充,LOSA的引入恰逢其时,对LOSA的理论理解和实践应用也愈加紧迫。然而,现有研究较少,杨琳[5]介绍LOSA的由来、基本原理和10个特征;张晓全[6]分析LOSA数据在机组资源管理中应用的必要性和可行性;朱涛[7]从建设PLM的角度,对比分析LOSA与QAR的区别与互补,上述研究为理解LOSA的原理和特征做出开创性贡献,然而对LOSA的具体应用方法和应用场景尚未涉及,对LOSA的关键特性研究不足。本文旨在系统阐述LOSA的基础上,提出行业的具体应用场景,开拓LOSA在日常运行中观察飞行员胜任力的渠道,以获取更全面的飞行员岗位胜任力“画像”。

1 LOSA的方法介绍

LOSA是一种通过同行观察的方式,由经过严格LOSA方法论培训的飞行员进入驾驶舱,去观察飞行运行并记录数据的方式。观察员的培训内容包括:飞行运行观察的角度、飞行员面临的威胁与自身的差错管理、政策和程序的不足等方面。LOSA自21世纪在国外诞生以来,早期将A称之为Audit(审计),因它是在真实运行环境下进行同行观察和评议。随着LOSA项目的推进和开展及对训练的辅助,越来越多的国际呼声将LOSA中的A演变为Assessment(评估)[8]。LOSA是一项收集正常航班生产相关安全数据的观察项目,通过专家对所收集的日常运行环境和机组行为数据进行分析,最大限度地减少关联风险,并采取措施应对人的差错,最终提升公司整体运行安全水平的工具。

LOSA的诞生与机组资源管理(Crew Resource Management,CRM)的培训相关,德克萨斯大学(University of Texas, UT)开展人为因素研究计划,并和达美航空在1994年开发出一套正常运行航线下的审计办法:驾驶舱观察员在日常航班中进行观察。该方法通过3个月450名观察员的CRM行为观察数据,为达美航空提供了评价CRM操作技能优劣的基本标准,促使其改善CRM培训。20世纪90年代初期,更多航空公司与UT建立CRM合作项目,发现上述方法明显改善了CRM培训效果。UT在收集数据中增加了威胁和失误管理绩效,理论与实践相互推动下逐渐发展为威胁与差错管理(Threat and Error Management,TEM)模型(如图1)并创造了现在的LOSA,提供一个可以量化的数据收集和分类框架。观察和评估最重要的不是在日常运行中找出威胁和差错,而是飞行机组如何处理这些威胁和差错。飞行员负责从A地将旅客安全运抵B地,这个过程要不断面对来自外界的挑战,如天气、管制员的差错、飞机的故障等,并且在这个过程中还有可能犯下一些差错,飞行机组也要对这些差错进行识别和管理才能保障安全,不会将飞机置于非期望的状态。TEM为观察员记录航班飞行情况提供架构,也为搜集结构化的数据提供可能,有利于批量观察后分析该航空公司的共性问题。

TEM模型假定威胁和差错是日常航班运行中不可分割的一部分,因此必须被有效管理才能确保安全。威胁是指飞行机组在日常飞行中必须加以处置的外部情况,这种情况增加了飞行操作的复杂程度,并在一定程度上对飞行安全构成威胁;非飞行机组产生的差错也被认为是外部威胁。差错是指飞行机组背离组织(机组)的意图或预期的行为,可分为作为和不作为;在航班运行过程中,差错会降低安全系数,并增加发生不安全事件的概率。当飞行机组无法识别潜在威胁,或飞行机组未正确处理差错,进而直接导致航空器进入异常状态,称其为非期望的飞机状态UAS。当机组对UAS没有反应或未正确处理时也会诱发不安全事件。

TEM模型的特点在于同时关注特定环境和环境中人的工作,了解错误发生在什么情况下(即存在或不存在那些威胁)及在这些情况下机组如何响应。飞行运行就是一个不断应对威胁和差错的过程,飞行员需要识别威胁来规避风险,需要探测和纠正差错以避免诱发UAS,以及在UAS下识别、管理UAS并恢复安全的能力,这些能力就是胜任力,如图2。因此,观察飞行员对威胁和差错的管理情况可以对胜任力获得系统性了解。

同时,TEM模型对威胁、差错和UAS进行分类,比如,差错分为操纵差错、程序差错和沟通差错,沟通差错又分为机组沟通差错和机组与空中交通管制(Air Traffic Control,ATC)沟通差错等,这些可量化的分类框架使安全管理更有效,对胜任力的识别更明确,可有效打通安全和训练,使LOSA数据不仅用于安全管理,也可用于训练提升,如图3。观察员在航线日常运行中会对机组的管理行为与胜任力指标进行关联和评价,获得LOSA数据。LOSA数据一方面能更好地描绘出机组核心胜任能力和作风胜任能力画像,并补充丰富EBT,有针对性地优化飞行员训练体系;另一方面也能直接观察现有训练体系是否在日常运行中发挥出应有的效果,从而改进飞行员训练体系。LOSA通过数据驱动训练的设计,同时也通过后续的运行数据来验证训练体系的有效性,闭环式管理,螺旋式推动,提高飞行员胜任力。

作为一种航空安全管理的新型方案,LOSA的视角具有极其重要的作用,呈现出以下特性:一是真实性,运行环境真实、飞行员表现较训练环境更真实、第三方观察员评估视角无惩罚和责备,数据更全面客观;二是正向性,LOSA观察评估机组在处理威胁和差错中表现的能力,是优质实例的观察集合,传达出正向积极的安全管理理念,有助于转换从事后追责向事前预防的意识;三是必要补充性,LOSA形成的必要性是其对多年调查失败和监测事故统计数据的传统办法的创新性补充,在日常运行中观察机组成员在当时情境下所面临的具体威胁,如天气、空管通讯问题、乘客干扰等,从而洞察评估机组在处理威胁和差错中表现的胜任力,带有场景和感受的补充QAR数据,丰富充实EBT中的E,将LOSA和其他方法结合使用,可以获得更为全面的安全信息[8]。

LOSA的实施步骤包括:组建、培训观察员团队;确认LOSA对象;制定LOSA计划;联系被观察评估单位;实施LOSA航班观察;收集、清洗数据;分析数据、发现数据;编辑LOSA分析报告;专家团队审议;发布LOSA报告。

2 LOSA的应用推广

1996年,第一套完整的基于TEM的LOSA在大陆航空公司实施并获得成功,优化了大陆航空公司的某些飞行标准和流程,提高了机组各方面的表现。随着LOSA在众多航空公司的成功应用,ICAO将LOSA作为其飞行安全与人为因素模块的重点,并作为行业正常运行监控最优方案进行引入(ICAO LOSA Manual,Doc9803,2002),同时美国联邦航空局(Federal Aviation Administration,FAA)也将LOSA作为其自愿安全模块的一部分进行引入,自此LOSA获得全球认可。2013年7月IATA发布了DataReportforEBT[9],为航空公司构建EBT起到重要示范作用,其中国际LOSA创始团队和EBT研发团队数据共享,为LOSA数据对EBT训练主题设置做出贡献,而且LOSA的数据被认为是最佳的EBT数据源之一。本文以报告中驾驶舱催化剂为例,演绎将LOSA数据的分析结论转化为飞行员能力现状和提升建议,从LOSA中开展飞行员胜任力和训练科目匹配的工作。

催化剂被定义为促进、加速显著变化和行动的药剂。有2种催化剂:促进剂和抑制剂,促进剂是加速、促进变化或动作的发生;抑制剂是减缓、抑制变化和动作的发生。驾驶舱催化剂是促进或抑制安全水平的驾驶舱行为,LOSA观察员们对日常航班飞行中指令的领导环境和沟通环境做出评级和评论。评级分为4个层次,即:差、临界、好和突出,整理观察数据结果简化为表1。从表1可以看出,无论机长领导力和沟通能力如何,平均每次飞行时遇到的外部威胁数目基本相当(分别为4.9、4.3和5.0),然而领导力和沟通能力评级为差的飞行,其未有效管理的威胁、差错和非期望飞机状态情况出现的机率是领导力和沟通能力评级为优秀的飞行的3～4倍;领导力评级为优秀沟通能力却较差的飞行表现处于两优两差的中间状态。当今飞机性能和可靠性极大提升,卓越领导力和沟通能力的重要性与日俱增,驾驶舱高效的沟通环境能有效降低安全风险。由此可见,优秀的领导力和沟通能力都是驾驶舱的促进性催化剂。领导能力和沟通能力被列为飞行员胜任力指标,需要在飞行训练中培养和提高。

表1 TEM项目对领导力和沟通能力评级Tab.1 TEM project: rating of leadership and communication ability

除了促进剂,也有驾驶舱抑制剂,如有意违规行为。LOSA观察员在飞行中观察到有意违规行为与未有效管理的威胁、差错,未有效管理的差错和非期望飞机状态密切相关,见表2。表2中LOSA观察数据所示,每航班的平均外部威胁的数量基本相当,未发生有意违规差错的航班占总航班的50%以上,然而,当有意违规次数增多时,差错数量、未有效管理的威胁量、未有效管理的差错量、非期望飞机状态的航班量都显著增多。随着有意违规的增多,发现和纠正差错的机率在减少,在有意违规率与差错发现和有效管理之间存在着负相关,即有意违规是驾驶舱抑制剂,不利于安全飞行。对有意违规的类型进行分类发现,有意违规的威胁来源中只有约10%是因为如空中交通管制等外部环境诱发的,根据EBT有关训练有效性的飞行员调查,18%的受访者承认经常偏离检查单,21%的飞行员承认实际上每次飞行都会偏离标准。以上LOSA数据分析表明,有意违规确实会增加飞行安全风险,所以提升机组遵守规章的意识是十分必要的,也是飞行员的胜任力指标。

表2 TEM项目之有意违规Tab.2 TEM project: intentional violation

驾驶舱催化剂的分析是从LOSA数据中描画胜任力的过程,下一步需要在训练中予以关注和改进,通过训练提升领导力和沟通能力,降低机组成员间的误解、增强凝聚力;提升规章意识可以通过学习领悟规章制度的初衷和历史演绎脉络,理解其含义从而增强认同感等。改善训练方法的有效性,在LOSA的日常观察中会得到及时反馈,形成日常运行与飞行训练之间的良性循环。

到目前为止LOSA档案库已库存超过1万次观察与50个以上的LOSA实施计划。全球实施LOSA项目的航空公司包括北美地区、欧洲、中东、亚洲等地,有些借助LOSA咨询公司的第三方力量,开展观察员培训、上机观察、报告撰写等系列服务,有些则逐渐内化为日常运行的必须动作,可见LOSA在运行安全促进方面逐渐凸显其优势。我国南方航空成立飞行安全研究院,上线了LOSA管理系统,东方航空也建立了LOSA机制。LOSA作为获取运行实际表现的工具,具有现场观察、深入一线的优势,除了驾驶舱外,在客舱、机务维修方面也有应用发展空间。

3 结论

中国民航飞行训练体系已经完成了从基于经验到基于规章规定科目的转变,正在向基于系统、绩效和数据驱动持续演进,LOSA是完善EBT数据链中不可或缺的一环,成为PLM建设的重要任务。在理论层面阐明了LOSA的安全洞察特性,LOSA是从航司实际需要中发展而来,具备成熟的TEM方法模型、飞行员胜任力的获取路径和运行与训练的互动转化机制。在实践层面补充了研究空白,提出LOSA的实施步骤,通过分析驾驶舱催化剂的LOSA数据描画出飞行员胜任力要素。由此验证了LOSA的独特观察视角和打通日常运行与飞行训练的优势,也为进一步深化对LOSA的理念认知和实践应用做出积极探索。由于对LOSA的认知和应用在我国尚处于起步阶段,缺乏大量实践数据支撑,也存在理论认识不统一、应用标准不一、应用场景开拓不足的问题,因此,积极推动行业对LOSA的认识和应用,拓展更多应用场景,用大数据分析描画更全面的飞行员胜任力画像,是未来的研究重点。