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航港怎么樣(山航)

山航


齊魯晚報·齊魯壹點采訪人員 蔡宇丹
最近，山航因為出色的運行能力以及超強的準點率走紅網絡，成為名噪一時的“閃電航空” 。事實上，在山航成為“閃電航空”背后，數字化才是支撐這一切的基礎 。越來越多的細節顯示，大數據分析人才正在成為各行各業的“剛需”，而商業智能正在成為新一代的社會基礎設施 。
1. “不懼風雨的起降”背后的幕后英雄
山航飛行員敢于“不懼風雨的起降”，是飛行員膽子大嗎？
一系列揭秘“閃電航空”的文章稱，2005年，山航在國內首家引入HUD（平視顯示系統） 。因為配備了HUD這個飛行輔助器，在極端惡劣天氣里，也能保障旅客安全 。
HUD的設計靈感來自二戰轟炸機的瞄準鏡技術，這種機載光學顯示系統，可以把飛行信息投射到飛行員視野正前方的透視鏡上 。飛行員可以根據HUD上的數據指示修正飛行狀態，開起飛機不必低頭看儀表，起降更像打游戲，在跑道視程只有150米的能見度下，也能正常起降 。
中國民航局統計數據顯示，在影響航班正常率的因素中，天氣占到50%以上 。而200米能見度是中國民航II類機場的最低起飛標準 。以首都機場為例，平均每年跑道視程低于200米的天氣44天，低于150米的31天，因此中國民航從2017年開始推進以HUD為代表的 “駕駛艙革命”，山航成了首個“吃螃蟹者” 。
2017年，山航全年航班正點率僅70.16%，低于行業平均水平 。2020年，在國內10大航空公司中，山東航空航班正常率連續保持第一名，2019年在亞太地區大型航空公司到港準點率中進入TOP10，并且在中國大中型航空公司中排名第一 。
幾天前，山東航空信息管理部數據單元李經理在永洪科技（濟南）城市峰會上作了精彩的分享 。在酷炫的HUD背后，強大的大數據分析能力才是鍛造山航一系列“神操作”的幕后英雄 。
如何保障航班正點率？這一切離不開MOQ（航班運行品質管理系統） 。
航空業是一個從頭到尾浸泡在數據流里的行業，整個航班運行鏈條跨越十幾個系統，光航班過站就包括30多個保障節點，這就需要一個靈活的數據平臺，收集、分析航空公司所有部門的數據，系統間能相互對話，并且能激活數據價值，而不是簡單地將信息從一個系統推到另一個系統 。
這個時候，數據就是石油，是燃料，而算法、模型就是機器和設備，把燃料加到機器里，最后產生巨大價值 。正是在這種情況下，以大數據分析為主的BI（商業智能）迅速在國內發展起來 。作為國內最大的民營低成本航空公司，春秋航空專門成立了大數據研究所，從100多個信息系統中抓取需要的數據進行分析，而山航通過大數據和BI技術把這十幾個系統打通，建立以提高生產效率、創造運行效益、科學輔助決策為目標的航班運行品質管理平臺，建立 220 余個基礎運行指標，實現航班運行品質的全流程管控保障航班正點 。
那么，山航飛行員像俄航一樣“不懼風雨的起降”，是膽子大還是開過轟炸機？這些硬核技術究竟是怎么煉出來的？這離不開F-ROMS（飛行品質日常監測管理系統） 。
飛機降落時對準跑道飛行的幾分鐘稱為進近階段，是最考驗飛行員駕駛技術 。一些乘客在下飛機后吐槽，這個航班的降落就像砸在地上一樣，指的就是“重著陸” 。
不穩定進近是導致可控飛行撞地、沖偏跑道的重要誘因，以前航空公司對于進近階段的飛行質量很少研究，現在通過人工智能算法，能精準辨別什么是不穩定進近 。
這個系統怎么分析呢？
每架飛機都有QAR設備（飛機機載記錄系統中的快速存儲裝置），記錄了飛機滑行、起飛、巡航、著陸階段中2000多個傳感器產生的飛行數據，最高采集頻率是1/16秒，這樣一來，一架飛機一年產生將近1億條數據 。業務與IT工程師們要從這些龐大的數據中發現哪些參數和飛行員進近飛行質量有相關性，形成算法和模型，對于不穩定進近飛行形成智能診斷報告，準確率達到90% 。
目前山航是在國內航空公司中率先發起進近飛行智能診斷的航空公司，使用的是人工智能算法與永洪科技的BI工具 。原有系統運行效率非常低下，飛行員第二天才能看到自己的飛行數據；并且在龐大的QAR原始數據中，飛行員能夠看到的數據只有萬分之五，因為原有系統是基于超限事件管理思維來推送數據，比如出現了重著陸，才推送相關數據便于分析原因 。
那么，沒有發生重著陸，就意味飛行員飛得好嗎? 不一定,這就存在管理痛點 。
基于此，山航搭建了F-ROMS系統，飛機落地10分鐘內就能完成飛行數據的傳輸，譯碼；再通過算法對飛機著陸時的飛行不穩定進近做出分析，讓駕駛員還沒出艙就能知道這一趟飛得怎么樣，通過這個系統能發現多起漏警事件，將隱藏的風險暴露出來，提前預防 。

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