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一般而言，航空事故和事件是罕见事件，航空安全管理系统会采取快速有效的补救措施。2017 年，全球有超过 36 .预计全球有 600 万次起飞，但仅发生 88 起事故，其中 5 起致命事件，50 人死亡（ICAO Safety，2018a）。从 2013 年到 2018 年，每百万次起飞的事故率一直在 3% 左右浮动。尽管这是积极的一面，但开发智能支持解决方案的数据可用性在某种程度上受到限制。此外，世界各组织之间的标准和准则协调是一个相对较新的话题（始于 2010 年）。然而，随着全球数据和共享数据库系统的聚合可供所有组织使用，这两个因素不再被视为创建用于特定目的（如人为因素检测）的支持性智能系统的障碍。据估计，使用此类工具将大大减少调查人员重新分析报告所花费的时间，减少他在此过程中的努力，最后但并非最不重要的是，将自动为 ADREP（ICAO ADREP，2019）做出贡献，即由国际民航组织在全球范围内运营和维护的事故/事件数据报告系统。ADREP 系统接收、存储并向组织提供事件数据，以协助他们验证安全性。随着技术向平原可靠性方向发展，注意力转移到人为因素 (HF)。人为因素时代将机组人员的概念推到了前台，并关注个人的行为，但个人与组织之间的关系仍然不明确。更详细的研究和统计结果分析导致了组织因素的分类（作为人为因素的重要组成部分），其中包括组织文化和复杂环境的运营背景。在分析事故时，调查人员的工作首先是确定导致事故事件的“根本”因素。从这些人为因素（Hawkins，1993 年；航空安全改进工作组，2005 年；国际民航组织，1993 年）中，调查人员可以着手起草安全建议和补救措施，以消除可避免的人力、经济和社会成本。从事故全文报告中提取有价值的信息是关键的一步，这可以由能够处理自然语言的自主系统来支持。目前，该过程的自动化程度较低，仅限于使用标准事故因果关系模型（称为 SHEL（Reason，1992 年，1990 年））标记每个事件。该概念模型是航空业广泛使用的工具，可以分析多个工业系统组件之间的相互作用，例如四个大写字母缩写中分类的组件：
CIRRELT-2020-36
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