從波音737MAX失事反思數字化技術應用！
時隔不到5個月，波音737-MAX8飛機發生兩起空難，實屬罕見 。
2019年3月10日上午，一架載著149名乘客的波音737-MAX8墜毀在衣索比亞首都亞的斯亞貝巴附近，包括8名中國公民在內的所有乘客全部罹難，令人扼腕痛心！這是繼去年10月29日印尼獅航空難造成189人罹難的波音737-MAX8客機發生的第二起空難。
時隔不到5個月，波音737-MAX8飛機發生兩起空難，實屬罕見。而3月4日，國航CA983航班（波音777-300ER執飛）因為火警資訊故障備降俄羅斯，執行了緊急撤離程式，也讓乘客虛驚一場。
以往的空難事件一般容易出現在服役多年的老飛機，而且往往是在維護水平比較差的窮國，飛機失事的概率比較高。而最近接連失事的兩架波音7370MAX8型飛機卻都是剛剛投入使用的新飛機。這兩次空難，對於整個全球民航界，對於波音等全球航空巨頭而言，都需要深刻反思。
一、高度複雜的“軟體定義”產品，安全隱患不容忽視
在波音的產品家族中，波音737 MAX是波音737配備新型發動機的衍生機型。截止2019年1月，波音737MAX系列飛機已經交付350架，訂單數達到5077架，堪稱波音目前最受歡迎的機型之一。
如果說波音787集民用客機高科技之大成，那麼波音737MAX也充分沿用了其數字化技術和理念，甚至被稱為常青客機的終極進化。在飛機系統方面，737 MAX進行了一系列改進，包括：電傳擾流板系統，以改進可靠性、減輕重量並縮短降落滑行距離；電動引氣系統，可以進一步優化客艙壓力和防冰系統。對燃油效率也有好處；機載網路系統，737 MAX將採用一種增強的機載網路系統，包括數字式飛行資料獲取元件（eDFDAU）和網路檔案伺服器（NFS）。這些系統可以提供一整套新的能力，包括先進的資料收集能力、預載飛機軟體的機上儲存，以及實時資料處理。
另據公開的資料顯示，波音737MAX有著由軟體和網路構建的“大腦”和“神經”——感測器和許多硬體的功能都由開放式的軟體實現和擴充。可以說，737MAX和787一樣“智慧”，其資料處理能力和網路能力有著大幅提升，可以為乘客提供更多的娛樂選擇，還可以提升維護運營效率。
737 MAX採用更加中心化的“內建測試裝置”系統，可以讓維修技師更加方便地獲得維修資訊。而以往飛機的故障資訊要從飛機的前電子艙中才能獲得，這需要更多的時間。與此同時，波音737 MAX進一步增強了連線能力，可以在飛行中向地面提供關於飛機系統的實時資料。這些設計目的就是讓航空公司更容易地做出關於維修維護的運營決策。
全面數字化的新一代客機，其優勢顯而易見：
● 更佳的能源效率
● 更強大的航電和機載系統
● 更透明的飛機健康狀況
● 更佳的乘客體驗……。
然而，再強大的功能，再高的燃油經濟性，再舒適的機艙環境，如果存在飛行安全隱患，一切都是白搭！ 在實現產品的數字化和智慧化的過程中，應當恪守一條重要底線，那就是可靠性和安全性。
民航領域的自動駕駛已經普及了幾十年。飛機的自動駕駛系統會根據預先設定好的航路，全程駕駛飛機，甚至完成降落。從獅航波音737Max墜機的調查結果來看，問題可能就出自飛機的自動駕駛系統。
該型號飛機的自動駕駛系統設計了一個智慧化功能，在感測器探測到客機失去升力或氣動失速時，自動以俯衝方式獲得加速。但在相關操作手冊中，對該功能並未做準確描述。自動駕駛系統基於錯誤的資訊自動觸發了錯誤的決策，並且無法進行人工干預，可能是這兩次災難的原因之一。 自動駕駛系統通過所謂的智慧來自動防錯，結果連摔兩架！雖然本次調查結論還沒出來，但是迎角感測器故障導致飛機向下俯衝仍有重大嫌疑。
二、對 數字化技術應用 的幾點反思
眾所周知，民航飛機是十分複雜的“系統之系統”，有眾多的子系統，涉及到機電液軟等多個學科，現代飛機大量使用了複合材料。類似波音737MAX這樣的飛機，可以說完全是“軟體定義的智慧產品”，有海量的軟體程式碼，也有大量的感測器。
作為新一代的民航客機，自動駕駛系統也已經成為標配。因此，要確保飛機效能的安全性、可靠性，需要對各種工況，各種氣候條件，各種負載情況下的飛機執行狀態進行大量的實驗；同時，也會廣泛應用各種模擬軟體，來模擬可能出現故障隱患的各種情形，對產品的可靠性進行驗證。
這兩次波音737MAX飛機墜機事件，從數字化技術應用的角度，應當引起以下反思：
對於汽車的自動巡航，駕駛員一踩剎車就可以解除。而對於更加複雜的民航客機而言，如果解除了自動駕駛狀態，則自動駕駛系統應當徹底停止工作，完全由駕駛員指揮飛機。只保留感測的功能，而不能再自動執行。 也就是說，可以把故障資訊傳輸到儀表盤，由駕駛員做出判斷，而不是自動調整尾翼的姿態。日本企業非常強調“自働化”，就是指人機協作，不要盲目推進機器換人。 因此，日本企業積極推進Andon系統的應用，把產線的故障實時顯示出來，由人來進行協作和處理。
② 智慧化技術發展的方向應當是增強人的技能，幫助人類提高效率，而非替代人。
IBM提出，AI的發展方向是Augmented Intelligence ，或者Assistant Intelligence。人工智慧技術的發展應該是為人類提供更好的服務，輔助人類做出正確的決策。
人工智慧的程式可以在某些專業領域超過人類，比如下棋、影象識別、故障預測等。但這並不意味著在實際的生產和生活中，人工智慧技術做出的判斷，能夠替代人類在複雜狀況下，憑藉自身的經驗，甚至直覺快速做出正確判斷的能力。
③ 推進DigitalTwin應用，不能輕易通過數字化模型控制實物產品。
當前，Digital Twin（數字孿生）是企業關注的熱點。在整個產品生命週期之中，Digital Twin可以充分利用物理模型、感測器、執行歷史等資料，整合多學科、多尺度的模擬過程，作為虛擬空間中對實體產品的映象，對映相應的物理實體產品的全生命週期過程。
在航空領域，飛機的數字孿生模型與飛機物理產品建立了一對一的對映，不僅包括傳統的幾何模型，還包括材料屬性、生產、檢驗、力學分析、空氣動力、健康維護以及試飛等物理實現環節所反饋的一系列資料。
在Digital Twin可以實現的功能層級中，首先是狀態顯示；第二是監測、診斷、預測；第三是加入環境、人力、過程等因素後，更有利於分析、預測和控制。從這兩次飛機失事事件來看，在將實物飛機的數字孿生疊加到無比複雜的航空飛行環境中，如果僅僅根據數字化模型來控制實物產品，存在很大的風險。 一旦出現故障時數字化模型無法糾正外界環境帶來的影響，或沒有完備的人為干預機制，自動駕駛系統作出錯誤的判斷並執行控制，會造成不可彌補的災難。
隨著數字化技術的深入應用，企業在產品生命週期中產生了大量的基於物理的、數學的模型，如何將它們有效、安全並且可靠的對映，如何使得Digital Twin真正包括產品實時的完整資訊，比建立Digital Twin本身更為重要。 在這個過程中，企業必須注重構建Digital Twin的安全防範手段，建立基於風險分析的與國內外標準相協調的分級管理制度，同時，不可忽視人為干預機制，在發揮“Digital Twin”作用的同時，不能輕易通過數字化模型來控制實物產品。
回顧人類民航的歷史，每一次航空安全的進步，背後都有多次事故血的教訓。讓我們在緬懷逝者的同時，也感謝每一個為了航空安全付出過努力的人，正是因為他們，讓我們依然熱愛飛行！同時，也希望這兩次航空事故讓我們能夠警醒，能夠正確理解數字化、自動化與智慧化技術的侷限性 ，在用其長處的同時，也要由人類牢牢把握自己發展的未來！