多维感知·数智驱动：PAM系统打造新一代运维管理中枢

　　一、实施背景

　　随着我国民航业的快速发展，航空运输网络日益复杂，机场的数量和运维需求不断增加。然而，由于缺乏统一的规划和管理，各机场普遍存在软件独立开发、流程不统一、运维工作难以量化评估等问题。这些问题不仅影响了日常运维工作的效率和准确性，更对整体的航空安全构成潜在威胁。

　　根据习近平新时代中国特色社会主义思想特别是总体国家安全观，以及习近平总书记关于安全生产的重要论述和对民航安全工作的重要指示批示，民航局强调要围绕统筹高质量发展和高水平安全，牢固树立安全理念，强化党建与业务融合，强化安全责任和规章执行，强化资质能力建设和基础建设，强化生产组织管理，强化安全风险防范和科技支撑，强化安全文化和作风建设，强化安全监管。

　　为响应国家政策和民航局的要求，更好地保障航空安全，提高运维管理水平，我们启动了机场应用软件监控管理系统(以下简称PAM)的建设工作。系统旨在实现运维监控工具的“数字化”和“智能化”，以提升机场的安全风险监测与管理水平。

　　二、主要做法 强化数字化巡检与标准化流程的双轨优化。 PAM系统通过全面功能融合，实现了对网络、应用、接口、数据库、硬件设备等各个方面的统一监控与管理。运维人员通过单一界面即可实时掌握所有系统和设备状态，有效消除了信息孤岛现象，显著提升了工作效率和数据准确性。在日常运维方面，系统实现了巡检维护数字化和报障流程电子化，确保信息真实可追溯并提升处理效率。自动生成运维报告功能减轻人工负担，保证报告的及时准确。标准化运维流程，有效降低人为失误风险。

　　(二)支撑多级钻取可视化与集团级态势大屏的决策支持。

　　在数据展示方面，系统采用可视化技术将复杂数据转化为直观图表，并配备集团级监控大屏，帮助运维人员快速把握整体态势。独特的向下钻取功能支持从全国总览逐级细化到具体设备或软件的详细信息，实现精细化运维管理。

　　(三)突破跨域统一监控和态势感知模型的技术集成。

　　此外，PAM系统集成了先进的智能分析模型，实时评估安全态势并动态调整风险等级。系统会根据评估结果自动生成应对策略，为运维人员提供科学的决策支持，确保安全风险得到及时有效的处置。通过这些功能的有机结合，PAM系统构建了一套完整、智能的运维管理体系，大幅提升了运维工作的质量和效率。

　　(四)建立基于智能化算法的预警预测运维新范式。

　　PAM系统运用大数据分析和机器学习算法，实现了智能化的报警预测与分析功能。系统基于历史数据分析，能够准确识别异常模式，在故障发生前主动发出预警。预警信息通过短信、邮件、网页弹窗等多种方式实时推送，帮助运维团队提前采取预防措施，有效降低系统故障率。同时，通过智能算法，及时发现潜在安全风险，为安全事件预防提供有力支持。

　　(五)构建知识库驱动整体创新。

　　在运维管理方面，PAM系统实现了自动化评估与知识共享双重功能。系统自动分析运维数据，并提供针对性的优化建议。此外，系统还建立了完善的运维知识库，汇集整理日常运维中积累的宝贵经验和解决方案。运维人员可以随时查阅和分享这些知识资源，不仅提高了问题处理效率，也促进了团队整体运维水平的提升。这种智能化的知识管理体系，使得宝贵的运维经验得以有效传承和利用。

　　三、取得成效

　　(一)机场运维工作效率显著提高。

　　PAM系统覆盖了 233家机场，管理着超过10000台设备，通过智能化的监控和数字化、自动化的运维工具，运维人员能够更快速地发现和处理故障。自系统上线以来，机场的运维工作效率显著提升：每日平均处理报警200次，较以往提升了30%;故障处理时间从平均45分钟缩短至30分钟之内，减少了设备停机时间，保障了机场的正常运行;软件版本升级时间从平均1天缩短至5分钟之内，大大减少了软件运维时长。系统实现了对网络、应用、接口等多方面的全方位监控与管理，显著提升了离港软件的安全性、稳定性和可持续性。

　　(二)全天候、全方位保障机场运维的安全性和可靠性。

　　PAM监控和智能化的预警系统显著提升了机场运维的安全性和可靠性。系统集成的智能预警系统每日发出平均50次预警，预警准确率达到90%。通过大数据分析和机器学习算法，系统能够提前预测可能发生的故障，帮助运维人员在问题发生前采取预防措施，使故障发生率降低了20%。对离港网络、应用、接口等多维度立体化监控的覆盖率达到90%，全面提升了离港软件的安全性、稳定性和可持续性。

　　(三)实现运维信息量化评估与知识共享。

　　系统能够自动获取运维工作的信息并进行量化评估，每月生成30份运维评估报告，提供120条改进建议，优化工作流程。系统建立的运维知识库已收录超过500条案例和解决方案，运维人员每天访问和使用频率达20次。知识库的建设，不仅帮助新员工快速上手，上手时间缩短了40%，还为整个运维团队提供了一个持续学习和提升的平台。

　　(四)有力支撑跨部门协同应急处理能力。

　　PAM系统促进了各部门之间的协同工作，提升了整体的应急处理能力。各部门通过系统每日协同处理平均6次事件，跨部门沟通效率提高了50%。系统上线后，应急响应时间从平均40小时减少到20分钟，应急处理效率提高了50%。通过实时信息共享和协同处理突发事件，系统有效促进了运维团队与其他部门之间的协作与沟通，形成了一个更加紧密和高效的工作体系。

　　四、下一步工作打算

　　(一)推进新技术与运维深度融合。

　　聚焦人工智能、物联网等前沿技术在机场运维中的应用，运用机器学习算法挖掘设备运行数据，构建智能预测模型，精准识别潜在故障，预判关键设备异常趋势。部署物联网传感器和智能探针，搭建设备监控网络，对老旧设备进行物联网改造，确保全生命周期数据采集。利用区块链技术构建数据存证体系，保障数据真实完整、可追溯，为决策提供支撑。借助数字孪生技术搭建虚拟仿真平台，模拟复杂场景，预演并优化运维方案，提升智能化运维水平。

　　(二)加快完善 PAM 系统功能与运维管理模式。

　　基于各机场的差异化需求，迭代升级 PAM 系统。优化数字化巡检模块的路径规划算法，改进可视化数据看板的交互设计，强化智能化分析模块的故障诊断能力。完善标准化运维操作流程，通过线上线下结合的培训模式，提升运维人员的业务能力。建立动态化运维效果评估体系，运用大数据技术实时监测关键数据，根据评估结果调整运维策略。探索 “云 - 边 - 端” 协同的新型管理架构，实现闭环式运维管理体系。

　　(三)做好机场智能化运维管理成果的宣传推介。

　　系统梳理 PAM 系统在多机场落地应用的成功案例，提炼技术创新点、实施路径与应用成效，形成标准化案例库。积极参与行业交流活动，分享实践经验。组织线上远程演示活动，直观呈现系统在设备运维、故障处理、资源调度等方面的优势，推广智能化运维管理模式，推动民航机场运维管理的整体转型升级。