大數據分析航空安全

A. 飛機出事的概率真的比汽車低嗎

對於經常乘飛機旅行的人來說，最意想不到的消息是飛行事故。但對於那些統計出生的人來說，有合理的數據表明，航空是地球上最安全的交通方式。根據國際航空運輸協會的統計，只要一個普通乘客乘坐一架西方飛機製造商生產的飛機，他遭遇航空事故的可能性就不到1/5300000。就事故概率而言，飛行時間最長的飛行員一生中飛行困難，難以超過二萬架次。

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航空業發生事故的概率很低

即使一個人每天乘飛機，航空事故也要一萬四千年。此時，互聯網和各種媒體充斥著各種各樣的新聞。人的感性會戰勝理性，統計知識也會給心靈的感覺讓路。關於航空安全，通過對大數據的分析，至少我們可以說出一些我們經常犯的錯誤：

必須注意

車輛的可能性很難准確地與其他交通工具的可能性進行比較。飛機上有250名乘客和機組人員，其中一輛最多載客五名乘客。結果，一次攜帶的飛機數量是汽車的五十倍，但比汽車安全六十倍。對於一個乘客來說，飛機的安全性並不比汽車高很多。

總結：但這次飛行數據也是一個問題，這么大的數據，實際的數據比較的比例沒有多大的意義，其實這種差異的原因，應該主要是飛行安全管理與區域和國家的關系更密切。

B. 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採集的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購、生產、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用、與事件相關的信息，以確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程變數、測量結果等數據。基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理、生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業創新的核心就是要依託大量的前沿科技。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

C. 大數據是實施「持續安全」戰略的重要法寶

大數據是實施「持續安全」戰略的重要法寶

9月5日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，提出「大數據是推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇」。作為民航安全從業人員，筆者不由地思考大數據在實施「持續安全」戰略中將發揮哪些作用？

大數據是實施「持續安全」戰略的重要法寶。

實施「持續安全」戰略，核心是完成對風險隱患的精細化、科學化和系統化管控，基礎在於實現安全監管的內容、行為和結果的數據化，對安全形勢研判和決策做到「心中有數」。

當前，民航業已經構建了成熟的分層級、分專業、分環節的監管體系。但在部分領域的部分環節，其數據化程度還有待提高，有的沒有被完整記錄，有的「沉睡」在檔案室里，有的隱藏在腦海中，還有的可能模糊在印象中，離實現全行業安全監管大數據目標還有較大差距。

遺失的、「沉睡」的、隱藏的、模糊的數據難以被科學利用並發揮作用。曾有領導幹部感慨：「是一年監管6000次，還是監管8000次？6000次未必出事，8000次未必不出事！」

「活著」的大數據，才能完成對安全形勢的定量化分析，從而做到「用數據說話，用數據分析，用數據管理，用數據決策，用數據創新」。

因此，大數據是實現風險管控從「定性」到「定量」的跨越，實施「持續安全」戰略的重要法寶。

大數據在民航安全監管中

應用的成果和不足

對民航來說，大數據並不陌生。

（一）成果方面。大數據的採集、整合、分析和利用需要信息系統的支撐，而民航作為信息技術應用的典範行業，在行業范圍內有民航飛行標准監督管理系統（FSOP）、使用困難報告系統（SDR）、安全管理體系（SMS）、航空安全信息網等；在區域范圍內有華東民航安全監管工作平台（ESSP）等監管協作平台，部分監管局也搭建了獨立的業務信息平台。部分監管局使用較好的系統，如飛行標准監督管理系統（FSOP），已經完成了由「沉睡的數據」到「數據」，由「數據」到「大數據」的積累過程。

經過深入觀察，不難發現這些領域基本實現了大數據與監管工作的相互融合及促進。一方面，日常的監管工作為大數據提供鮮活的素材。通過信息技術將日常監管的內容、動作、成果以數據化形式記錄到資料庫中，進而形成大數據；另一方面，大數據在為宏觀的安全形勢分析和決策提供強力支撐的同時，也反作用於日常監管，在促進其實現精細化、科學化、系統化的同時，還實現了業務線管理的扁平化和信息化。

（二）不足方面。主要表現為數據還不夠「大」。直接原因是平台的孤立性和數據挖掘的粗線條，更深層次的原因還在於大數據離與全行業、全領域的安全監管工作融合還有較大差距。主要體現在三個方面：一是並非所有領域的監管內容都很精細，都制定了可執行、可追溯的風險清單、監管清單。二是並非對所有的監管行為都進行智能跟蹤分析，對監管結果都進行可量化評估。三是並非所有的監管結果都可轉化為對企業安全風險狀態進行量化評估的依據。

實施持續安全戰略，不僅要在意識層面上採用科學的思維方式和思想方法，還要在工作層面上從盯人、盯事件、盯崗位的傳統監管模式轉變到盯系統、盯組織上來。然而 ，系統、組織畢竟不同於有形的監管對象，它看不見、摸不著。在無跡可循的摸索中，如果沒有大數據的支撐，我們容易陷入傳統監管模式的依賴慣性和「心中無數」的糾結中。

促進大數據與監管融合

是實施「持續安全」戰略的重要途徑

將大數據與監管融合，也許是找到症結，促進監管轉型的有益嘗試。

（一）以大數據的精細化，促進制定各領域的精細的風險清單、監管清單。一方面，梳理法律、規章、政策文件、內部制度中已找到界定的風險點，另一方面，充分挖掘經驗數據，梳理歷年監管數據和事件、事故數據，交流總結各地監管經驗，制定針對不同企業主體的風險清單和監管清單。以清單為依據，結合監察計劃和監管目的，科學計算並編制監管任務，以實現對風險隱患的網狀覆蓋。

（二）以大數據的科學化，促進建立科學的監管效能評估模型。一方面，建立記錄全流程執法行為的資料庫，按照每個環節是否均有章可循，有據可查、有人負責、有人監督為標准，智能跟蹤並科學評估執法行為的規范性，避免因執法標准不統一、程序不規范引發的後續問題；另一方面，進行監察工作量化評估和過錯責任追究制，科學評估考核監管工作成效，防範因監管水平、能力、狀態等因素造成的監管質量的起伏波動。

（三）以數據的系統化，促進建立系統的企業風險指數數據模型。一是實現對安全形勢持續進行量化分析。充分利用「沉睡」在檔案中歷年不同企業主體的檢查、整改、處罰等數據，科學建模，形成可量化、可分析的各環節的企業風險指數。二是依據風險指數，優化監管資源分配。根據風險指數的高低和變化情況，科學調配監管資源投放，並有針對性地加大監管力度，把好鋼用在刀刃上。三是以指數合理性體現安全工作的經濟效益。安全工作之所以難做，很重要的原因在於安全的經濟效益具有天然的隱匿性，其在財務報表中並無體現。將企業風險指數與企業經營掛鉤，對風險指數高的企業進行航班時刻和生產運行等方面的限制，促使生產運行主體充分認識並協調好「安全與發展、安全與效益、安全與服務、安全與正常」的關系。

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D. 大數據時代背景下航空領域的思考

大數據時代背景下航空領域的思考
據美國《航空周刊》網站報道，飛機的線上連接可能成為航空產業歷史上一項重大的變革。飛機提供的大量數據對於飛行操作、飛機可靠性、飛機維修以及安全等方面大有裨益。
但是，我們面臨的問題是如何利用技術對海量數據進行分析。我們才剛剛開始了解飛機上的「大數據」能夠做什麼。就如同我們有一片花海卻不知道到底應該採摘哪些花來籌備一場宴會。如何將現代化飛機能夠提供的所有信息和操作指南、可靠性信息、培訓等其他信息源相結合是我們亟待解決的問題。
當然，大數據能帶給我們的好處是很誘人的。我們必須防止使當前法規、傳統阻礙大數據的發展。但是，在我們開始享受大數據帶來的好處之前我們必須對以下關鍵問題作出回答。
l、我們應該連接什麼？這是首要問題。我們可以想到很多可以相連接的東西，但是我們連接的目的是什麼呢？「將飛機所有的操作數據都下載下來」，這個說起來好像很容易，但是這些海量數據中只有少部分是有用的。數據實在太多，但是能夠為我們所用的的確有限。
2、我們應該上傳些什麼東西為飛機上的數據提供背景資料？我們必須明白哪些是有用的，哪些是可以被直接忽視的。
3、我們具備收集有價值分析信息的能力嗎？數據的好處是我們可以將其轉化為有價值的信息。那麼這部分的工作由誰負責呢？各大航空公司擁有合格員工對所有數據進行分析嗎？如果沒有，是否應該讓原始設備製造商（OEM）等第三方介入？或者將其分配給其它獨立的責任方？這又引發了諸多和控制、法規、分析標准、監管、保密等相關的一系列問題。
我們應該分步驟來解決問題。首先，盡管飛機可以給我們提供很多有用的信息，但是大部分數據都是和飛機的實時飛行操作有關。剛開始我們可以著手解決當前的功能失效，但是只有通過飛機上的數據才能了解飛機的真實狀況。分析盡可能多的飛行日誌、對設備進行實時追蹤、發動機檢測等是不錯的開端。
除了以上3個問題之外，我們必須加深對飛機配置在以下3個領域的了解：
l、首先，我們應該通過零部件序列號來對飛機上的關鍵零部件進行追蹤。這些數據是地面控制記錄而非飛機本身能提供的。
2、其次，我們要了解這些關鍵部件的可靠性狀況，例如拆裝歷史、更換次數等等諸如此類。我們需要有關飛機維修的所有信息。這些數據的上傳再加上飛機自身的飛行數據記錄能為租賃公司、維修部門及監管部門提供幫助。
3、最後，所有的數據並非都要通過飛機衛星系統相連，但是這些數據必須通過更簡單的地面系統相連。之後我們通過分析就可以得到很多有用信息。這才是大數據將發揮的作用。
我們急需探索新的方法來對數據、分析、可靠性項目的負責人進行監管。按照目前的操作慣例，航空公司既是數據的保存方，同時又負責對數據進行監管、分析，這個明顯已經不符合當前打造高可靠性飛機的這一現實。我們必須對信息的透明及信息獲取、技術能力等進行重新定義。
隨著大數據時代的到來，我們面臨著新的機遇，當前的挑戰是如何更好地利用技術來提高航空飛行的安全性、可靠性以及效率。這個追求永無止境！

E. 飛機多大會死嗎，會咋樣

空鐵管家提示您：
按照國際航空運輸協會的統計，只要一名普通乘客乘坐的是西方飛機製造商生產的飛機，那麼他遭遇航空事故的幾率低於五百三十萬分之一。從事故發生的幾率而言，就算是飛行時間最長的飛行員用一輩子的時間進行氏舉跡飛行，也很難超過兩萬架次。航空業事故發生幾率非常低——即便是一個人天天坐飛機，也要一萬四千年才有可能遇上一個航空事故。
關於航空安全，通過大數據的分析，至少可以告訴我們幾個我們往往會誤認的真理：
1、數據統計的結論毫無疑問的告訴我們，飛機是目前地球上最安全的旅行交通工具，比汽車、火車等等的安全級別高太多；
飛機重大事故發生，造成多人傷亡的事故率約為三百萬分之一。航空是遠程交通最安全的方式，而且它變得越來越安全。 30年前，重大事故的發生率為每飛行一億四千萬英里一次。如今是 14億英里才發生一起重大事故，安全性提高了十倍。 據美國全國安委會對 1993～ 1995年間所發生的傷亡事故的比較研究，坐飛機比坐汽車要安全 22倍。事實上，在美國過去的 60年裡，飛機失事所造成的死亡人數比在有代表性的 3個月里汽車事故所造成的死亡人數還要少。
2、對於單個人來說，飛機、火車或者汽車，安全出行的概率其實差不多。
從行駛的距離和死亡人數的關系而言，乘飛機旅行是最安全的旅行方式；但要是按照死亡人數和單次旅行時間的關系來看，火車與飛機一樣安全，而乘汽車旅行的危險幾率只是飛機的四倍；如果從死亡人數和旅行次數的關系來看，汽車要比飛機安全三倍，火車要比飛機安全六倍。
但人們必須注意到一種交通工具的可能性很難准確地與另一種交通工具的可能性相比較。飛機一次就有250名乘客和機組人員，而一輛汽車最多運載五名乘客。由此看來，飛機一次運載的人數是汽車的五十倍，但安全性卻是汽車的六十倍（以行駛的距離為衡量依據）。對於單個乘客而言，飛機的安全性並不比汽車高出多少。
3、飛機事故造成的社會影響卻比其他事故更大，原因是事故少但嚴重程殲並度高，受關注度大；
4、美國的大數據專家通過對全球航空公司的運營數據的分析，揭示出，各國的航空安全指數實際上相差無幾，並不是說發達國家的飛機就更加安全，當然，那些被制裁和處在混亂狀態的非正常國家除外；
5、國外專家確實也得到了數據的結論答舉，國際航班往往比國內航班出事故的概率要低，所有的國家都一樣，並不是發達國家的國際航班就更安全；

F. 航空物流管理專業與計算機有什麼關聯

航空物流管理專業與計算機有很大的關聯，主要體現在以下幾個方面：

• 物流信息系統：隨著物流行業的數字化和信息化趨勢，物流企業需要建立完善的物流信息系統，對於航空物流管理專業的學生來說，掌握計算機技術和粗手信息系統的知識是必不可少的。

• 大數據分析：隨著數據的不斷積累，航空物流企業需要利用大數據技術進行數據挖掘和分析，以提高物流效率和准確性，為此需要具備數據處團凳游理和分析的能力。

• 物流模擬技術：物流模擬技術是指利用計算機技術對物流系統進行模擬，以測試各種物流方案的可行性和優化物流流程，對於航空物流管理專業的學生來說，掌握物流模擬技術是一種優勢。

• 航空安全管理：航空物流企業需要對其物流系統進行安全管理，包括安全規劃、安全評估、安全監測等，這需要具備計算機技術和信息安全方面的知識。

因此，航空物流管理專業與計算機有著緊密的關聯，計算機技術已經塌銷成為航空物流管理專業學生必備的技能之一。

G. 如何看待ai技術在航天事業中的應用

探月工程首任首席科學家歐陽自遠就AI技術在中國航天的應用發表觀點。他在對談中表示，人工智慧以後必然會越來越多的滲透到、利用在航天技術方面，使航天技術擁有更精確的感知能力和更簡便的控制能力。而且快速的能夠實現目的。我認為中國的深空探索已經取得巨大的成就，未來AI一定會與航天事業深度融合，發揮巨大的作用。

二、總結

總的來說，各個領域都在積極探索AI技術的潛力，並利用人工智慧應用於航空領域智能化、保障航空安全、提高運營效率等多個領域之中。雖然目前從技術層到應用端，都存在很多問題和風險，但可以預見，日趨成熟的AI將會為航空事業帶來真正意義上的變革。

H. 飛機作為交通工具安全系數有多高

我是藍色暢想1984，這個問題算是問對了。

一般來講，速度越高的交通方式危險系數越高。這是因為速度越快就越不好控制，一旦出現緊急情況應變性能就越差。如汽車在行駛中急轉彎的動作，盡管有一定的風險，但完全可以順利完成；而飛機卻做不到空中急轉彎，只能依靠不斷調整飛行姿態和速度來改變航向。

當然，要評價一架民航飛機的安全系數，還得從以下幾方面考慮。

第三，民用飛機製造前，都要經過飛機系統安全評估。自上世紀八十年代末至今，為進一步提高民用飛機（實際上包括所有航空航天飛行器）的安全性，在系統安全綜合性設計階段，綜合運用人為因素分析、軟體安全性、風險管理和定量風險評估等各種先進技術來預防事故發生。從飛機的故障與操作人員的人為因素、設備的硬體與軟體、安全性設計與風險管理、定性分析與定量風險評估等各方面對飛行事故進行綜合預防。

可見，飛機自作為交通工具起，其安全系數變得越來越高了。

與地面上的交通事故相比，飛行事故的發生概率要小得多，因此才會強烈吸引媒體和公眾的注意力。

寫了這么多，飄過的也給個苦力贊唄。

I. 中職有哪些專業

專業包括：幼師、種植、養殖、機電、電子電工、汽修、計算機、建築、旅遊、醫衛、財會、文秘、商貿、英語、音樂、美術、服裝、服飾藝術、表演、烹飪、影視製作、樓宇、印刷、動漫等。
職業高中是高中階段的一部分，一般簡稱高中或者高中階段。一般來說職高和普高（普通高中）並無太大區別。只是職業高中，要求技術性和職業性重要。而普高則要求文化性重要、職業高中簡稱「職高」。
學習課程：職業高中主要是針對專業技術性的高中，在職業高中里不但要學習高中的基本課程（包括數學、語文、英語、物理、化學、政治、歷史等），還要學習一些專業知識（所在專業有關）在社會上職業高中證書在對口專業上更有競爭力，因為職業高中是重點培養技術性人才，所以更有競爭力。