파일럿 기술 보유 및 수동 비행 능력에 Autopilot의 영향

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Autopilot의 진화 : Basic Assistants에서 Advanced Flight Management에

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현대 자동화의 기능은 인상적이지 만 낙하되지 않습니다. 시스템 기능 장애 또는 예상되지 않은 조건을 발생하면, 조종사는 신속하게 단계해야합니다. 도전은 주로 감시 스크린이 손전등 비상시 필요한 날카로운, 인스티튜트 제어 부족을 겪은 조종사입니다.

자동화 Paradox: Autopilot가 향상되고 Erodes 조종사 기술

자동화 파라도스는 인간 운영자가 자신의 전문성을 약화하는 데 도움이되는 기술을 의미하는 현상을 나타냅니다. 항공에서는, 오토파이트는 일상적인 조건에서 오류를 감소하지만 시스템 실패 중에 오류를 배제 할 수 있습니다. 연구, Federal Aviation Administration (FAA)] 및 국가 교통 안전 보드 (NTSB)]]]]]]]]]]]]]]]

학술 연구의 주요 발견은 다음과 같습니다 :

자동 조종에 비행 시간의 80% 이상을 보내는 안내서는, 특히 크로스윈 착륙 및 대기압 통제에서 손 비행 정밀도에 있는 measurable degradation를 보여줍니다.
최소 연습의 3 개월 후 수동 비행 기술이 악화되고 복구는 재심화가 필요합니다.
자동화 바이어스-혈관 데이터에 대한 자동화된 시스템을 신뢰하는 추세는 여러 가지 주목할만한 사고에 대한 기여 요인입니다.

수동 비행 기술 향상 : 연구 및 실제 사고

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사례 연구 및 개발

다른 사건은 같은 교훈을 강화:

Colgan Air Flight 3407 (2009) - 자동화 혼란과 결합 된 승무원의 가난한 수동 씰 복구, 결과 50 지방. Investigations 강조 표시된 inadequate stick-and-rudder 훈련.
아시아 항공 비행 214 (2013) - 비행 승무원은 autopilot의 glide 경로 관리에 너무 크게 의존, 수동으로 descent 경로 수정, 그리고 런웨이의 충돌. 수동 접근 능력은 기여 요인으로 인용되었다.
Various runway excursions는 조종사가 수동으로 수정할 수 없는 접근을 해제하는 동안 자동화를 중단하는 곳에 있습니다.

이 경우 기술 보유는 스틱 시간에 대해 단독으로하지는 않지만인지 읽음에 대해 설명합니다. 문제 진단 및 스트레스 하에서 올바른 수동 절차를 수행 할 수있는 능력.

규제 및 교육 응답 자동화 Dependency

항공 당국은 전 세계적으로 문제 및 업데이트 된 교육 요구 사항을 인정했습니다. [[FLT :0]]FAA[FLT :1]]는 [FLT :2]]Flight Standardization Board (FSB)[[FLT :3]] 가이드 라인에 설명되어 수동 비행 능력에 중점을 둡니다. [[FLT :4]]EASA[FLT : 5]는 항공사가 일정한 태도 회복 및 수동 기기 접근 방식을 포함하여 재발 수동 처리 훈련을 구현하는 데 필요한 규칙을 발표했습니다.

현재 FAA 및 EASA 가이드 라인

최소 수동 비행 연습 (예 : FAA의 요구 사항 최소 6 개 이상의 수동 착륙 90 일 동안 일부 항공기 유형).
필수 설정 예방 및 복구 훈련 (UPRT) 새로운 고용 및 재발견 검사.
autopilot이 의도적으로 비행 및 조종사에서 일찍 비활성화되는 시뮬레이터 시나리오는 전체 비행을 수동으로 관리해야합니다.

혁신적인 교육 접근법

진행중인 항공사는 이제 수표가 넘겨진 역량 기반 교육을 통합했습니다. 교육 프로그램은 다음과 같습니다.

Scenario-based 시뮬레이션 - 균주 날씨에 있는 완전한 autopilot 손실과 같은 현실적인 실패.
Manual fly data analysis - 비행 데이터를 사용하여 자동화에 과도하게 재발견되는 파일럿을 식별합니다.
Adaptive Learning - 입증된 숙련도를 바탕으로 수동 비행 어려움을 증가시키는 맞춤형 교육.

수동 비행의 능력 유지를위한 전략

단일 솔루션은 기술 침식의 위험을 제거하지 않습니다. 대신 작업 연습, 향상된 시뮬레이션 및 문화 변화가 필요합니다. 항공 및 조종사들은 다음과 같은 조치를 채택 할 수 있습니다.

정기적인 손바닥 연습 의정서

항공은 항공 우주 비행을 계획하는 것은 항공 우주 비행을 통해 비행을 계획하고, 비행을 계획하고, 비행을 계획하고, 자동차 조종이 engaged 전에 취급의 몇 분이 아닌, 같은 비행을 보장하는 것입니다. 추천 된 관행은 다음과 같습니다.

적어도 하나의 전체 설명서 접근 및 파일럿 당 달 당 착륙, 심지어 호의적인 조건.
교육 세션 중 수동 이동 운동.
특정 훈련 단계에 10,000 피트 미만의 autopilot 사용 금지 (예 : 초기 라인 훈련 중).

Scenario 기반 교육 및 시뮬레이터 사용

풀 파이 라이트 시뮬레이터 (FFS)는 수동 제어 실패의 안전한 재활에 중요합니다. 효과적인 훈련은 다음을 포함합니다:

비투명 실패-scenarios 파일럿이 식별하고 수동으로 자동화 잡화를 무시해야합니다.
복합 시스템 고장 (예, Autopilot 및 비행 감독 손실 모두) 원료 데이터 탐색을 필요로.
모든 항공기 구성에 재발동된 upset 복구.

국제항공운송협회(IATA)는 자동화 의존성에 대한 자료를 게재했습니다. 그들의 가이드는 핵심 역량으로 비행하는 수동의 스트레스를 갖추지 않고, 백업 기술이 아닌, .

파일럿 자동화의 미래

항공기가 더 연결되고 자율적 인 조종사 역할은 계속 진화 할 것입니다. 그러나 상업 항공의 전체 자율성은 인증 및 윤리적 장애물로 인해 중단됩니다. 항공사의 차세대가 자동화를 증가시킬 가능성이 있지만 인간 감독은 필수 유지됩니다. 도전은 그로 인해 루프에서 조종사를 유지하는 인터페이스를 설계하는 것입니다.

Emerging Technologies 및 그들의 충격

인공지능(AI) 공동-변환과 적응 자동화 같은 새로운 도구는 파일럿 상태에 따라 자동화 수준에 따라 기술을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 시스템은 파일럿 주의를 감소시키고 수동 개입 운동을 신속하게 감지할 수 있습니다. NASA의 항공 안전 프로그램]에서 연구하면, 적절한 자동화가 안전 혜택을 유지하면서 기술 감퇴를 방지할 수 있는 방법을 탐구합니다. 한편, 전자 비행 백(EFBs) 및 데이터 링크는 수동 계산을 줄이고, 수동으로 기술이 필요한 경우 수동으로 검사할 수 있습니다.

자동화 및 수동 숙련도는 항공기 제조업체, 규제 기관, 교육 기관 및 조종사 간의 협력을 요구할 것입니다. ] 수동 기술 평가를 위한 표준 미터 ] 수동 기술 평가를 위한 표준 미터는 몇몇 항공에 의해 이용된 성과 지시자 (MFPI) 를, 훈련 조정을 위한 목적 자료를 제공합니다.