Анализ эффективности интеллектуализации управления воздушными судами на уровне авиатранспортной системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Автоматизация управления воздушными судами позволяет повысить безопасность полетов, доступность авиаперевозок, качество авиатранспортных услуг и снизить воздействие на окружающую среду. Однако для повышения степени автоматизации потребуются и значительные затраты на разработку и внедрение соответствующих систем. Для того чтобы можно было принимать решение о приоритетности разработки тех или иных технологий автоматизации управления ВС, необходимо оценивать их эффективность в комплексе. Предложен методический инструментарий, который позволяет оценивать эффективность таких технологий с экономической точки зрения с учетом изменения стоимости оплаты труда пилотов при внедрении технологии и прочих затрат. С помощью предложенного инструментария проведен анализ условий эффективного внедрения интеллектуальной автоматизации управления воздушными судами на уровне авиатранспортной системы. То есть производится поиск таких значений пассажирооборота, когда емкость рынков, которые открывают новые технологии, ненулевая при сопоставлении зависимостей. Одна из зависимостей показывает, при каких максимальных значениях стоимости пассажирокилометра пассажиры будут совершать определенный объем перелетов, а вторая – минимально приемлемую стоимость пассажирокилометра, при которой авиапроизводители готовы поставлять воздушные суда, позволяющие совершить заданный объем перелетов. Сделан вывод, что повышение степени автоматизации управления ВС будет оправдано с ростом масштабов рынка авиационных работ и услуг.

Об авторах

Владислав Валерьевич Клочков

ФГБУ «НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского», Москва, ФГБУ ИПУ РАН

Email: vlad_klochkov@mail.ru
Москва

Екатерина Витальевна Варюхина

ФГБУ «НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского»

Email: e.varyukhina@yandex.ru
Москва

Список литературы

  1. ВАРЮХИНА Е.В., КЛОЧКОВ В.В. Интеллектуальные авиационные технологии обеспечения безопасности по-летов и приемлемой общей стоимости владения авиа-ционной техникой // Гражданская авиация на современ-ном этапе развития науки, техники и общества. Сборник тезисов докладов Международной научно-технической конференции, посвященной 100-летию отечественной гражданской авиации. – М.: МГТУ ГА, 2023. – С. 441–443.
  2. ГЛАСОВ В.В., ЗЫБИН Е.Ю., КОСЬЯНЧУК В.В. Непа-раметрический метод функциональной реконфигурации системы управления воздушного судна при отказах ис-полнительной подсистемы // Моделирование авиацион-ных систем: Сборник тезисов докладов IV Всероссий-ской научно-технической конференции. – М.: Государ-ственный научно-исследовательский институт авиацион-ных систем, 2020. – С. 210–211.
  3. ДУТОВ А.В., ГЛАСОВ В.В., ШАКУН А.В. и др. Основ-ные цели, задачи, этапы и технологии интеллектуали-зации комплексов бортового оборудования перспектив-ных воздушных судов гражданской авиации // Техника воздушного флота. – №1. – 2023. – С. 26–35.
  4. КЛОЧКОВ В.В., РОЖДЕСТВЕНСКАЯ С.М., ФРИД–ЛЯНД А.А. Обоснование приоритетных направлений развития авиационной техники для местных воздушных линий // Научный вестник ГосНИИ ГА. – №20(331). – 2018. – С. 93–102.
  5. КЛОЧКОВ В.В., ТОПОРОВ Н.Б., ЕГОШИН С.Ф. Инте-грированные авиационные системы // Управление боль-шими системами: сборник трудов. – 2021. – №90. – С. 94–120.
  6. КОСЬЯНЧУК В.В., ГЛАСОВ В.В., ЗЫБИН Е.Ю. Концеп-ция универсальной интеллектуальной системы реконфи-гурации подсистем комплекса бортового оборудования сверхзвукового пассажирского самолета // Материалы XIV Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2021). – Том 3. – Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университе, 2021. – С. 18-20.
  7. План деятельности Центра по развитию науки и тех-нологий в авиастроении, утв. Распоряжением Прави-тельства Российской Федерации № 1959-р от 16.09.2016.
  8. РЕЗЧИКОВ А.Ф. Проблемы критических ситуаций в че-ловеко-машинных системах // Материалы 11-й Между-народной конференции «Управление развитием крупно-масштабных систем» (MLSD'2018, Москва). – М.: Инсти-тут проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2018. Т.1. – С. 59-65.
  9. 2023 Commercial Market Outlook 2023–2042, Boeing.
  10. Advantages and disadvantages of automation in aviation. – URL: https://aspiringyouths.com/advantages-disadvantages/automation-in-aviation/ (дата обращения: 12.02.2024).
  11. ANANIA E.C., RICE S., PIERCE M. et al. Public support for police drone missions depends on political affiliation and neighborhood demographics // Technology in Society. – 2019. – Vol. 57. – P. 95–103.
  12. Autonomous Flight: What We Mean and Why It’s First. – March, 2022. – URL: https://wisk.aero/news/blog/autonomous-flight-what-we-mean-and-why-its-first/ (дата обращения: 12.02.2024).
  13. Aviation Maintenance Technician Handbook Addendum – Human Factors, FAA.
  14. BOUCHER P. You wouldn’t have your granny using them: Drawing boundaries between acceptable and unacceptable applications of civil drones // Science and Engineering Eth-ics. – 2016. – Vol. 22. – P. 1391–1418.
  15. BROWN J.P. The Effect of Automation on Human Factors in Aviation // The Journal of Instrumentation, Automation and Systems. – 2016. – Vol. 3, No 2. – P. 31–46.
  16. CLOTHIER R.A., GREER D.A., GREER D.G. et al. Risk perception and the public acceptance of drones // Risk Analysis Journal. – 2015. – Vol. 35. Iss. 6. – P. 1167–1183.
  17. Cockpit Automation - Advantages and Safety Challenges. – URL: https://skybrary.aero/articles/cockpit-automation-advantages-and-safety-challenges (дата обращения 12.02.2024).
  18. GUNNING D., VORM E., WANG J.Y. et al. DARPA's ex-plainable AI (XAI) program: A retrospective // Applied AI letters. – 2021. – Vol. 2. Iss. 4. – P. 1–11.
  19. KHAROUFAH H., MURRAY J., BAXTER G. et al. A review of human factors causations in commercial air transport ac-cidents and incidents: From to 2000–2016 // Progress in Aerospace Sciences. –2018. – Vol. 99.– P. 1–13.
  20. MARTIN L., HOMOLA J., OMAR F. et al. Giving the public a perspective into Unmanned Aircraft Systems' operations // IEEE/AIAA 37th Digital Avionics Systems Conference (DASC). – London, UK: IEEE, 2018. – P. 1–7.
  21. MUMAW R. Not Automation Failures, but Automation Inter-face Failures // Journal of Cognitive Engineering and Deci-sion Making, January 2024.
  22. Pilot and Technician Outlook 2023-2042, Boeing
  23. RAY A.T., BHAT A.P., WHITE R. et al. M. Examining the Potential of Generative Language Models for Aviation Safety Analysis: Case Study and Insights Using the Aviation Safety Reporting System (ASRS) // Aerospace. – Vol. 10(9): 770. – August 2023.
  24. READ G., O'BRIEN A., STANTON N.A. et al. What is going on? Contributory factors to automation-related aviation in-cidents and accidents // Proc. of the Human Factors and Er-gonomics Society Annual Meeting. – 2020. – Vol. 64, Iss. 1. – P. 1697–1701.
  25. RIVERA J. Integration of Civil Unmanned Aircraft Systems (UAS) in the National Airspace System (NAS) Roadmap. – 2020. – Federal Aviation Administration.
  26. Study on the societal acceptance of Urban Air Mobility in Europe, EASA, May 19, 2021.
  27. Transport Canada – Human Performance Factors for Ele-mentary Work and Servicing TC14175.
  28. https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-osnovnye-proizvodstvennye-pokazateli-ga/ (дата обраще-ния: 21.03.2024).
  29. https://trimis.ec.europa.eu/news/eu380-million-funding-announced-support-aviation-research-and-innovation-projects (дата обращения: 21.03.2024).
  30. https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2022-03/FAA_Buget_Estimates_FY23.pdf (дата обращения: 21.03.2024).
  31. https://zakupki.gov.ru/epz/order/notice/ok20/view/documents.html?regNumber=0173100009522000115# (дата обращения: 21.03.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».