执行日期：
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| 航班号 | 航线 | 起飞 | 机长 | 副驾驶 | 风险等级 | 命中规则 | 状态 | 操作 |
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[NOTAM] B0312/26
厦门高崎机场 RWY05/23 平行滑行道施工，施工期间助航灯光、导航设备调试。有效期至 2026-05-31。
厦门高崎机场 RWY05/23 平行滑行道施工，施工期间助航灯光、导航设备调试。有效期至 2026-05-31。
[NOTAM] A1023/26
北京首都机场 S5滑行道关闭，请按地面引导执行。有效期 2026-04-30 00:00 至 2026-05-02 06:00 UTC。
北京首都机场 S5滑行道关闭，请按地面引导执行。有效期 2026-04-30 00:00 至 2026-05-02 06:00 UTC。
三中队 · 人员名单
ℹ️ 人员标签来源于人员标签库，所有字段（能力分级、重点人员级别等）均通过标签表达。标签命中规则后自动触发对应风险提醒。
| 姓名 | 职位 | 号位 | 工号 | 当前标签 | 操作 |
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人员标签库
ℹ️ 人员标签可自由创建，支持正向/负向/中性。所有标签均可在触发规则中作为条件引用。在人员名单中将标签挂到具体人员身上。
| 标签名称 | 性质 | 说明 | 引用规则数 | 使用人数 | 操作 |
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飞机标签库
ℹ️ 飞机标签描述飞机保留故障的风险特征，挂到具体MEL项目上。飞行DD单中存在含该标签的MEL时，命中规则。
| 标签名称 | 性质 | 说明 | 引用规则数 | 操作 |
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MEL 项目配置 为具体MEL项目打标签
| 注册号 | 机型 | MEL编号 | 描述 | 已打标签 | 操作 |
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机场标签库
ℹ️ 机场标签描述机场的特殊属性，挂到具体机场上。航班起降机场含有该标签时，命中规则。
| 标签名称 | 性质 | 说明 | 引用规则数 | 操作 |
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机场配置 为机场打标签
| 机场名称 | ICAO | 海拔(m) | 已打标签 | 操作 |
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气象标签库
ℹ️ 气象标签描述特殊天气特征，系统根据自动触发条件在扫描航班时自动识别并打标。也可由运控人员手动标注。
| 标签名称 | 性质 | 说明 | 自动触发条件 | 引用规则数 | 操作 |
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今日气象标签 · 实时状态 2026-04-30 扫描结果
| 机场 | ICAO | 当前命中气象标签 | 来源 | 手动操作 |
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排班标签库
ℹ️ 排班标签描述次日机组排班的疲劳风险特征，由系统每日18:00从排班系统自动计算并打标（飞行段数、连续值勤天数、休息间隔等）。标签命中规则后触发对应风险提醒。
⚠ 与人员标签不同，排班标签是日期×人员的动态属性，不挂在人员档案上，每日刷新。
⚠ 与人员标签不同，排班标签是日期×人员的动态属性，不挂在人员档案上，每日刷新。
| 标签名称 | 性质 | 说明 | 自动触发条件 | 引用规则数 | 操作 |
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次日排班标签 · 实时状态 2026-05-01 排班扫描结果
以下为系统根据次日排班计划自动识别的高疲劳风险机组成员。
| 姓名 | 职位 | 次日段数 | 累计飞行时间 | 距上次落地间隔 | 命中排班标签 |
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机场威胁画像库
ℹ️ 每个机场的威胁画像由该机场历史不安全事件按 TEM（威胁与差错管理）模型 分析聚合得出，反映该机场的威胁环境特征。某类占比越高，代表在该机场历史上该类威胁更为常见。飞行员画像与机场画像的高值类型重叠时，将在工作台列表中触发"画像⚠"预警。
飞行员威胁画像库
ℹ️ 飞行员画像由该飞行员历史参与的不安全事件按 TEM 模型分析得出，某类占比越高，说明该飞行员在面对该类威胁时相对更容易发生差错，需重点关注。画像数据来源于安全数据库，仅供内部参考。
标签体系 · 整体架构
规则引擎基于五类标签进行条件匹配，每类标签的数据来源、生效方式、更新频率各不相同，但都可以在同一条规则中跨类组合。
👤 人员标签
数据来源：中队长手动在人员名单中打标
生效方式：挂在飞行员档案，永久有效
更新频率：手动维护
典型标签：新飞行员、改装飞行员、中队级重点
生效方式：挂在飞行员档案，永久有效
更新频率：手动维护
典型标签：新飞行员、改装飞行员、中队级重点
🔧 飞机标签
数据来源：从维修系统自动获取MEL项，管理员打标
生效方式：挂在飞机注册号×MEL编号
更新频率：维修动态更新
典型标签：TCAS故障、自动驾驶失效
生效方式：挂在飞机注册号×MEL编号
更新频率：维修动态更新
典型标签：TCAS故障、自动驾驶失效
🏔 机场标签
数据来源：管理员在机场配置中打标
生效方式：挂在机场ICAO，永久有效
更新频率：手动维护（较稳定）
典型标签：高高原、特殊程序、受限机场
生效方式：挂在机场ICAO，永久有效
更新频率：手动维护（较稳定）
典型标签：高高原、特殊程序、受限机场
⛅ 气象标签
数据来源：系统每日自动解析METAR/TAF/SIGMET
生效方式：当日×机场，当日有效
更新频率：每次扫描刷新
典型标签：低能见度、雷暴、强侧风
生效方式：当日×机场，当日有效
更新频率：每次扫描刷新
典型标签：低能见度、雷暴、强侧风
📅 排班标签
数据来源：系统每日18:00自动计算排班数据
生效方式：当日×飞行员，次日有效
更新频率：每日自动刷新
典型标签：三段航班、超八飞行、休息不足
生效方式：当日×飞行员，次日有效
更新频率：每日自动刷新
典型标签：三段航班、超八飞行、休息不足
规则触发流程：系统每日18:00扫描次日航班 → 对每个航班依次检查机组人员标签（👤）、飞机飞机标签（🔧）、机场标签（🏔）、当日气象标签（⛅）、机组排班标签（📅）→ 命中任一启用规则 → 生成评估任务并推送至对应中队长
触发规则列表
ℹ️ 每条规则可组合引用多个类别的标签（👤 人员 / 🔧 MEL / 🏔 机场 / ⛅ 气象 / 📅 排班），满足全部条件(AND)或任一条件(OR)时触发对应风险等级。
| 规则名称 | 条件（标签组合） | 逻辑 | 触发动作 | 启用 | 操作 |
|---|
需评估航班
142
较上月 +12
已完成评估
138
完成率 97.2%
待评估
4
截止 18:00
平均时效
14min
提前46分钟
每日评估完成情况
评估时效分布
中队长明细
| 姓名 | 中队 | 评估次数 | 按时完成率 | 平均时效 | 未完成 |
|---|---|---|---|---|---|
| 李明华 | 三中队 | 38 | 97% | 12min | 0 |
| 王建国 | 三中队 | 35 | 88% | 22min | 4 |
| 张宇飞 | 四中队 | 42 | 100% | 9min | 0 |
需推送航班
12
应阅读人次
34
已阅读
29
85.3%
高风险未读
3
阅读率趋势（近14天）
阅读时间分布
飞行员阅读明细
| 飞行员 | 职位 | 航班 | 风险 | 推送时间 | 阅读时间 | 状态 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 程浩 | 机长 | HU7491 | 高风险 | 04-29 20:00 | 04-29 20:17 | 已阅读 | |
| 刘晨 | 副驾驶 | HU7491 | 高风险 | 04-29 20:00 | 04-29 21:45 | 已阅读 | |
| 赵磊 | 机长 | HU7203 | 中风险 | 04-29 20:00 | — | 未阅读 | |
| 孙鹏 | 副驾驶 | HU7203 | 中风险 | 04-29 20:00 | 04-29 22:03 | 已阅读 | |
| 林小燕 | 机长 | HU6601 | 高风险 | 04-29 20:00 | — | 未阅读 |