QAR（Quick Access Record）意為快速存取記錄器，為民航飛機重要的數據采集設備，其能記錄飛機運行中的海量參數，涵蓋機組操作、飛機狀態、發動機工作、燃油消耗等各方面信息，對航空公司的飛行品質及安全管理起著至關重要的作用。2021年以來，公司依據《飛行品質監控（FOQA）實施與管理》（AC-121/135-FS-2012-45R1）要求，建立了QAR數據接收基站及譯碼平臺，通過對QAR的分析管理及定期的飛行品質研討，較為有效地保證了飛行品質的穩定及訓練質量的提升。但隨著飛行訓練體系的改革及大數據時代的到來，我們也對QAR的應用機制及前景進行了思考，旨在通過更加科學、合理、高效的方式，充分發揮基于數據支撐的安全促進機制。

　　思考一：數據驅動，促進為主——對QAR政策的思考及改進

　　什么樣的飛行員是飛行品質高的飛行員？沒有超限事件、QAR記錄干凈？然而僅僅通過事件來評判飛行員的飛行品質是不客觀的，因為在人為設定的事件閾值背后可能隱藏著諸多的不合理因素，飛行員的操作規范不應該參照事件的標準實施，而是應該嚴格按照標準操作程序SOP來實施。但過去一段時間以來，某些航空公司往往注重將QAR事件結果提供給飛行員，甚至加以處罰或限制技術轉升，這樣難免會錯誤地引導飛行員成為“QAR飛行員”而非“手冊飛行員”，一方面不利于教員帶飛及學員上手練習，另一方面可能導致機組為避免QAR事件而引發更加嚴重的事件發生。

　　2022年6月份，民航局下發了《機組成員職業作風養成規范》（AC-121-QS-130R），對合格證持有人QAR應用機制進行了進一步要求，飛行技術管理部依據規范對公司QAR程序進行了梳理，在《航空安全管理手冊》及《飛行技術管理部管理手冊》中明確了不得根據單一的QAR事件考核、處罰或限制飛行員技術轉升，并在實際管理中，加以應用。

　　另一方面，飛行技術管理部也在積極探索將QAR應用于對SOP執行的促進，例如針對不同的飛行階段，將關鍵的SOP程序提煉出來，并利用數據對機組是否按照SOP要求操作的過程進行分析，將錯誤的操作和正確的規范及時告知當事飛行員，或對其進行針對性訓練提升，在實踐中不斷促進飛行員對SOP的執行。

　　思考二，數據引領，預防為先——對QAR前景的展望及思考

　　正如VM ware首席執行官Pat Gelsinger所說：“數據是一門新科學，大數據擁有著答案”，進入大數據時代，海量的QAR數據對飛行訓練及安全管理的支撐作用顯得愈加重要。

　　2019年，民航局發布了《關于深化運輸航空飛行訓練改革的指導意見》（民航發〔2019〕39號文），明確到2030年要全面建成支撐有力、協同高效、開放創新的新時代中國特色飛行訓練體系，要通過對QAR數據的深入挖掘，分析運行風險、改進訓練方法、提高訓練質量。

　　在訓練促進方面，例如某公司航班量較少，短期沒有出現過重著陸事件，但通過對機隊所有航班一年內著陸階段關鍵參數的匯總分析，發現某位飛行員拉平和收油門的高度都不在該機型正常范圍，那么其至少在著陸技術上處于“亞健康“狀態，潛在著重著陸的風險，我們可以通過對其進行專業的技術畫像，識別技術短板，進行針對性訓練等措施以消除此類風險，這也正是循證訓練（EBT）的數據驅動原理之一。

　　在安全管理方面，我們能通過QAR事件的發生規律，對趨勢性的安全風險進行預先管控，例如歷史QAR信息顯示某地區夏季“空中垂直過載超限”事件較為頻發，我們就能預先對該航線的顛簸風險進行前置管控；亦或是通過大數據反應出某位飛行員習慣大速度飛行，甚至未按照運行政策實施飛行，那么其個人的飛行習慣可能導致超速的風險將高于其他人員，此類方法可推廣到地面滑行速度、穩定進近高度和襟翼超速等方方面面，通過從個體事件的識別到大數據的抓取和分析，實現“未雨綢繆”式的安全管理。

　　思考三：與時俱進，開拓創新——對實際工作如何開展的思考

　　短期來看，一方面我們要用好QAR數據，結合公司運行實際及規模，探索多維度的數據分析機制，輸出于循證訓練，提升飛行員核心勝任力；另一方面，中國民航科學技術研究院開發了“中國民航安全數據分析系統（SDAS）”，預計將于2024年正式上線，該平臺深度運用大數據技術，融合海量飛行數據及航班測量值并將進行信息共享，我們也將依托此平臺，以行業大數據為支撐，開展更為精準高效的安全管理工作。

　　長遠來看，大數據時代實現數據化多維度管理是大勢所趨，是時代要求，是實現民航夢的必由之路，飛行技術管理部也將緊跟時代先進理念，學習行業先進技術，不斷發揮QAR數據取之于飛行員，服務于飛行員的積極作用，促進公司訓練體系改革，保障公司安全生產運行，助力全面實現民航強國。