एयरक्राफ्ट मर्मतसम्भार र एभियोनिक्समा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको परिचय: भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण र सुरक्षा-महत्वपूर्ण सिद्धान्त

लाभ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ताले मर्मत कार्यप्रवाह (कागजात स्क्यानिङ, प्रवृत्ति, मस्यौदा) मा समय बचत गर्छ र जोखिम स्तरको आधारमा अधिकृत व्यक्तिसँग वायुयोग्यता र हस्ताक्षर निर्णय कहाँ रहन्छ भनेर छुट्याउन सक्ने क्षमता।
• चार-चरण अनुशासन लागू गर्ने क्षमता जसले प्रत्येक AI आउटपुटलाई स्रोतमा जडान गर्दछ, हालको संशोधनलाई पुष्टिकरण, भौतिक प्रमाणीकरण र प्राधिकरण-हस्ताक्षर फिल्टरिङ चरणहरूको साथ प्रमाणित गर्दछ।
• उड्डयनको सुरक्षा-महत्वपूर्ण प्रकृतिको कारणले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादन सक्षम विशेषज्ञ स्वीकृति र CRS हस्ताक्षरको विकल्प होइन भन्ने कुरा बुझ्ने क्षमता।

एक बिहान एप्रनमा पर्खिरहेको एउटा साँघुरो शरीरको विमान कल्पना गर्नुहोस्। पाइलटले उडान पछि खराबी रिपोर्ट गरे: "बायाँ इन्जिन EGT (निकास ग्यास तापमान - इन्जिनको दहन क्षेत्रबाट बाहिर निस्कने ग्यासको तापक्रम जनाउने एक महत्वपूर्ण मापदण्ड) सूचक चढाईको समयमा रातो क्षेत्रमा पुग्यो।" प्रस्थान हुन दुई घण्टा बाँकी छ, विमान भरिएको छ, एकातिर, AMM को पाँच सय पृष्ठहरू (एयरक्राफ्ट मर्मत म्यानुअल, आधिकारिक कागजात जसमा निर्माताले मर्मतका चरणहरू वर्णन गर्दछ), एकातिर, पछिल्लो बीस उडानहरूको सेन्सर डाटा, र अर्कोतर्फ, अझै भरिएको छैन कार्य आदेश। यो जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI - सफ्टवेयर जसले ऐतिहासिक डेटाबाट ढाँचाहरू सिक्न र पाठ, कोड, वर्गीकरण र भविष्यवाणी उत्पन्न गर्न सक्छ) कागजातहरू स्क्यान गर्न, डेटा प्रवृत्तिहरू पढ्न र कार्य आदेशहरू ड्राफ्ट गर्नमा मिनेट बचत गर्दछ। तर यस मोड्युलको पहिलो र स्थिर वाक्य हो: AI एक सहायक हो; अधिकृत र इजाजतपत्र मर्मत कर्मचारीहरू हुन् जसले अन्तिम निर्णय र हस्ताक्षर गर्छन् कि विमान हावा योग्य छ।

यस इकाईमा हामी अनुशासनमा केन्द्रित हुनेछौं, सवारीसाधनमा होइन। हामी विमान मर्मतसम्भार र एभियोनिक्स कार्यप्रवाहमा AI ले वास्तविक समय कहाँ बचत गर्छ, यो कहाँ खतरनाक छ, प्रत्येक आउटपुट कसरी प्रमाणित गर्ने, र किन "सुरक्षा-क्रिटिकल" शब्दले यस क्षेत्रमा यो सबै नियमहरू देख्नेछौं। यो आधारशिला नबनाइकन, पछिका एकाइहरू हावामा रहन्छन् - किनकि उड्डयनमा, एक अप्रमाणित आउटपुट गलत जवाफ मात्र हुन सक्दैन, तर सयौं जीवन बोक्ने प्रणालीको विफलताको मार्ग। प्रत्येक उपकरण र प्रत्येक प्रम्प्टले हामी मोड्युलमा कभर गर्नेछौं यो पहिलो एकाइलाई पृष्ठभूमिको रूपमा प्रयोग गर्दछ।

उड्डयन किन "सुरक्षा-महत्वपूर्ण" क्षेत्र हो?

एक सुरक्षा-महत्वपूर्ण प्रणाली एक प्रणाली हो जसको विफलताले प्रत्यक्ष रूपमा मानव जीवन, गम्भीर चोट वा ठूलो सम्पत्ति हानि निम्त्याउन सक्छ। विमान मर्मतसम्भार यस परिभाषाको पाठ्यपुस्तक उदाहरण हो। सफ्टवेयर बगले वेबसाइटमा प्रयोगकर्तालाई कष्ट दिन्छ; विमान प्रणालीमा, यो दुर्घटना श्रृंखलामा पहिलो लिङ्क हुन सक्छ। यसैले उड्डयनलाई स्तरित सुरक्षा संस्कृतिमा बनाइएको छ: प्रत्येक कामको सन्दर्भ कागजात हुन्छ, प्रत्येक भागमा ट्रेसेबिलिटी रेकर्ड हुन्छ, प्रत्येक मर्मतमा आधिकारिक हस्ताक्षर हुन्छ, र प्रत्येक विमानको वायुयोग्यता हुन्छ — डिजाइन र मर्मतसम्भारद्वारा सुरक्षित रूपमा उडान गर्ने विमानको क्षमता।

यस संस्कृतिको व्यावहारिक नाम रिडन्डन्सी र स्वतन्त्र नियन्त्रणको सिद्धान्त हो। एक महत्वपूर्ण कार्य पछि, दोस्रो अधिकृत व्यक्तिले स्वतन्त्र रूपमा कामको निरीक्षण गर्दछ; यसलाई डुप्लिकेट निरीक्षण भनिन्छ। यो उडान नियन्त्रण प्रणाली जस्ता महत्त्वपूर्ण जडानहरूको लागि अनिवार्य छ। जब AI यस श्रृंखलामा प्रवेश गर्छ, यसले कुनै पनि तहहरू हटाउँदैन; अधिकमा, यसले तहको तयारी चरणलाई गति दिन्छ। AI ले कहिले पनि CRS जारी गर्न सक्दैन (सर्टिफिकेट अफ रिलिज टु सर्भिस, मर्मतसम्भार कार्य पूरा भएको र विमान उडान गर्न तयार छ भनी प्रमाणित गर्ने अधिकृत कर्मचारीहरूले हस्ताक्षर गरेको कागजात)। भाग-66 इजाजतपत्र प्राप्त व्यक्ति मात्र (EASA भाग-66 — विमानमा स्वतन्त्र रूपमा सञ्चालन र रिलिज गर्न मर्मत कर्मीहरूको अधिकार परिभाषित गर्ने इजाजतपत्र; जस्तै B1 मेकानिकल/इन्जिन, B2 एभियोनिक्स, C लाइन/आधार व्यवस्थापन कोटीहरू) ले तिनीहरूको अधिकार क्षेत्र भित्र हस्ताक्षर गर्नेछ।

सावधानी: उड्डयनमा, "एआईले त्यसो भन्यो" कुनै औचित्य होइन। यदि त्यहाँ एक गलत भाग नम्बर, छुटेको AD (एयर योग्यता निर्देशन, प्राधिकरण-मान्डेड सुधारात्मक कार्य), वा गलत व्याख्या गरिएको त्रुटि कोड छ भने, जिम्मेवारी व्यक्तिसँग हुन्छ जसले प्रमाणीकरण नगरी त्यो प्रिन्टआउट कार्यान्वयन र हस्ताक्षर गर्यो। वाक्य "प्रणालीले सुझाव दिएको" ले तपाईंलाई अधिकार नियन्त्रणमा सुरक्षा गर्दैन।

कार्यप्रवाहमा AI कहाँ काममा आउँछ?

मर्मत कार्यलाई दुई समूहमा विभाजन गरौं। पहिलो क्लस्टर: विशाल, दोहोरिने, ढाँचा-हटाउन सकिने कार्यहरू। AMM को सयौं पृष्ठहरूमा सही प्रक्रिया पत्ता लगाउने, त्रुटि कोडसँग सम्बन्धित सम्भावित कारणहरू सूचीबद्ध गर्ने, सेन्सर डेटामा प्रवृति र विसंगतिहरू चिन्ह लगाउने, पाइलट रिपोर्ट (PIREP - पायलट रिपोर्ट, पाइलटद्वारा रिपोर्ट गरिएको असफलता रेकर्ड) लाई संरचित डेटामा रूपान्तरण गर्ने, कार्य आदेश पाठको मस्यौदा तयार गर्ने, सेवा बुलेटिनको सारांश (SB - निर्माताको सिफारिसमा दुईवटा भिन्नताहरू फेला पार्ने वा निर्माताको निर्देशनमा सुधार गर्ने)। म्यानुअल संस्करणहरू, प्राविधिक लेख अंग्रेजीबाट बुझ्न सकिने टर्कीमा अनुवाद गर्दै। यहाँ, AI ले घण्टालाई मिनेटमा घटाउँछ र थकित हुँदैन - यसले 400 पृष्ठमा मानव आँखाले छुटेको कुरा याद गर्दैन।

दोस्रो क्लस्टर: वायुयोग्यता र जीवन सुरक्षा निर्धारण गर्ने निर्णयहरू। असफलताको वास्तविक मूल कारण, मर्मतले AMM पालना गर्छ कि गर्दैन, कुनै अंश वास्तवमा प्रमाणित र पत्ता लगाउन योग्य छ कि छैन, विमान MEL अन्तर्गत उडान गर्न मिल्ने छ कि छैन (न्यूनतम उपकरण सूची, जसले कुन अवस्थामा विमान कुन उपकरणमा दोषपूर्ण छ भनेर निर्दिष्ट गर्दछ), र अन्तमा रिलीज हस्ताक्षर। यसका लागि विशेषज्ञता, कानुनी दायित्व र शारीरिक परीक्षण आवश्यक पर्दछ। यहाँ AI ले विकल्पहरू गुणा गर्दछ, मस्यौदा उत्पादन गर्दछ - तर अन्तिम हस्ताक्षर तपाईंको हो।

एक वाक्यमा भिन्नतालाई स्पष्ट गरौं: AI "यस कागजात/डेटाको बारेमा के फरक छ र पहिलो मस्यौदा कस्तो देखिन्छ" प्रश्नहरूमा बलियो छ; जब यो प्रश्न आउँछ "यो विमान सुरक्षित रूपमा उड्न सक्छ र के म यसलाई हस्ताक्षर गर्न सक्छु?", निर्णय व्यक्तिमा निर्भर गर्दछ। प्राविधिक जसले यस भिन्नतालाई आन्तरिक रूपमा AI लाई खतराको रूपमा प्रयोग गर्दैन तर बल गुणकको रूपमा प्रयोग गर्दछ जसले उसलाई मुख्य निर्णयमा आफ्नो ध्यान समर्पित गर्न अनुमति दिन्छ।

प्रमाणीकरण अनुशासन: चार चरणहरू

एआईले तरलता र आत्मविश्वासका साथ उत्पादन गर्दछ; यसको मतलब यो सत्य हो भन्ने होइन। AI ले कहिलेकाहीं भ्रम उत्पन्न गर्छ - अर्थात्, यसले वास्तविक अस्तित्व नभएको प्रक्रिया नम्बर, बनाइएको टर्क मान, अवस्थित नभएको भाग नम्बर, वा गलत म्यानुअल सन्दर्भको रूपमा प्रस्तुत गर्दछ। एक मर्मत व्यवसाय मा यो विनाशकारी छ। प्रत्येक आउटपुटमा चार-चरण रिफ्लेक्स लागू गर्नुहोस्:

1. स्रोतमा छवि लिङ्क गर्नुहोस्। AI को प्रत्येक दाबी ठोस खण्डमा आधारित हुनुपर्छ (कार्य नम्बर, ATA अध्याय - ATA 100 मानक अनुसार प्रणालीहरू नम्बर गर्ने खण्ड, जस्तै 21 एयर कन्डिसन, 32 ल्यान्डिङ गियर, 34 नेभिगेसन) AMM, IPC (इलस्ट्रेटेड पार्ट्स एफआईएम क्याटलग), वा मैनफॉलट ISB) जस्ता स्वीकृत कागजातहरूमा। "कुन AMM कार्यमा, कुन संशोधनमा यो टर्क मान छ?" र मूल कागजातमा आफैलाई हेर्नुहोस्।
2. हालको संशोधन पुष्टि गर्नुहोस्। म्यानुअल र निर्देशनहरू लगातार अपडेट हुन्छन्। AI लाई तालिम दिइएको जानकारी पुरानो हुन सक्छ। सधैं पुस्तकालय/पोर्टलबाट हालको संशोधन प्रमाणित गर्नुहोस्।
3. भौतिक/मापन पुष्टिकरण। वास्तविक निरीक्षण, BITE (बिल्ट-इन परीक्षण उपकरण) आउटपुट, वा क्यालिब्रेट गरिएको मिटरसँग असफलता भविष्यवाणी तुलना गर्नुहोस्।
4. प्राधिकरण र हस्ताक्षर फिल्टर। के तपाईं काम गर्न र यसलाई छोड्न योग्य हुनुहुन्छ? यदि तपाईं हुनुहुन्न भने, रोक्नुहोस्। अन्तिम फिल्टर मानव निर्णय र अधिकार हो।

सुझाव: चेकलिस्ट जस्तै यी चार चरणहरू याद गर्नुहोस्: स्रोत → संशोधन → भौतिक → हस्ताक्षर। AI ले जति धेरै विश्वस्त हुन्छ, त्यति नै कडाईका साथ तपाईंले यी चरणहरू पालना गर्नुहुन्छ। एक आत्मविश्वास टोन शुद्धता को प्रमाण होइन।

तीन मिनी केसहरू

केस १ - कागजात स्क्यानिङले समय बचत गर्यो। एक प्राविधिक वातानुकूलित प्रणालीमा त्रुटिको लागि AMM मा सही अलगाव चरण खोज्दै थिए। AI-सहयोगी खोजले सही ATA 21 कार्य र 40 सेकेन्डमा सम्बन्धित FIM चरण औंल्यायो; प्राविधिकले कल छोटो पारे, जुन सामान्यतया 15-20 मिनेटसम्म चल्थ्यो। तर, आधिकारिक पोर्टलमा टास्क नम्बर र रिभिजन पुष्टि गरेपछि उनले काम सुरु गरे। भुक्तानी: लगभग 18 मिनेट, शून्य बढेको जोखिम।

केस २ - प्रमाणिकरणले भ्रम समायो। एक विशेषज्ञले YZ लाई बोल्टको टर्क मान सोधे। YZ ले "35 Nm" भन्यो। जब विशेषज्ञले AMM हेर्यो, मान "22 Nm" थियो; एआईले यस्तै फास्टनरको मूल्य नक्कली गरेको थियो। लगभग 59% को ओभर-टाइटनिङले बोल्टमा तनाव क्र्याकिंग र पछिको उडानहरूमा थकान फ्र्याक्चर हुन सक्छ। वेल्डिंग चरणले कुनै पनि सम्भावित संरचनात्मक क्षतिलाई रोक्यो।

केस ३ - गलत संशोधनको जोखिम। एक योजनाकारले एआईलाई सोधे कि यदि AD लागू गरिएको थियो; एआईले पुरानो संस्करणबाट प्रतिक्रिया दियो र निर्देशनलाई "बंद" को रूपमा देखायो। वरिष्ठ इन्जिनियरले प्राधिकरणको हालको सूचीको विरुद्धमा जाँच गरे: निर्देशनको नयाँ संशोधन (जस्तै AD 2025-xx-xx R1) 6 महिना भित्र पुन: कारबाही आवश्यक छ। हालको संशोधन पुष्टिकरणले एउटा खाडल बन्द गर्‍यो कि, यदि यो पत्ता नलागेको भए, निरीक्षणमा खोज र वायुयोग्यता उल्लङ्घनको परिणाम हुने थियो।

चार प्रतिलिपि गर्न मिल्ने टेम्प्लेटहरू

निम्न टेम्प्लेटहरूले AI लाई सही फ्रेममा राख्छ: भूमिका तोक्छ, स्रोत आवश्यकता थोपर्छ, र अनिश्चितता सञ्चार गर्न सोध्छ।

भूमिका: तपाईं अनुभवी विमान मर्मत प्राविधिकलाई सहयोग गर्ने सहायक हुनुहुन्छ। कार्य: तलको त्रुटि विवरण पढ्नुहोस् र सम्भाव्यताको क्रममा सम्भावित कारण परिकल्पनाहरू सूचीबद्ध गर्नुहोस्। नियमहरू:- प्रत्येक परिकल्पनाको लागि, कुन ATA खण्ड र कुन म्यानुअल (AMM/FIM) मैले जाँच गर्नुपर्छ भनेर संकेत गर्नुहोस्।- जहाँ शंका छ, "प्रमाणित हुनुपर्छ" लेख्नुहोस्; torque/part no/task no FITTING।- मसँग अन्तिम निर्णय र हस्ताक्षर छ भनी मान्नुहोस्। दोष विवरण: [PIREP पाठ टाँस्नुहोस्]

भूमिका: प्राविधिक कागजात स्क्यानिङ सहायक। कार्य: AMM/FIM पाठमा [समस्या] को लागि चरणहरू संक्षेप गर्नुहोस् म तल टाँस्नेछु। नियमहरू:- मैले टाँसेको पाठमा भर पर्नुहोस्; बाहिरबाट जानकारी थप्दै। - प्रत्येक अभिव्यक्तिको छेउमा खण्ड/चरण नम्बर लेख्नुहोस्। - पाठमा नभएको कुनै पनि मान वा संख्याहरू उत्पादन नगर्नुहोस्; अन्यथा "पाठमा छैन" भन्नुहोस्। पाठ: [एएमएम खण्ड टाँस्नुहोस्]

भूमिका: डेटा प्रवृति पढ्ने सहायक। कार्य: यदि त्यहाँ असामान्य प्रवृत्ति छ भने चिन्ह लगाउनुहोस् वा तलका अन्तिम २० उडानहरूको [प्यारामिटर] मानहरूमा जम्प गर्नुहोस्। नियमहरू: - केवल ढाँचा वर्णन गर्नुहोस्; निश्चित दोष निदान गर्नुहोस्। - यदि त्यहाँ एक महत्त्वपूर्ण थ्रेसहोल्ड नाघि छ भने, तपाईं कुन उडानमा हुनुहुन्छ संकेत गर्नुहोस्। - यो पूर्व-चयन हो र निर्णय इन्जिनियरमा निर्भर छ भनी बताउनुहोस्। डेटा: [तालिका/CSV टाँस्नुहोस्]

भूमिका: कार्य आदेश मस्यौदा सहायक। कार्य: निम्न खोजबाट कार्य आदेशको मस्यौदा विवरण तयार छ। नियमहरू:- ATA खण्ड र कार्य नम्बरको सन्दर्भमा स्पष्ट रूपमा लेख्नुहोस्।- मैले पुष्टि नगरेसम्म [भेरिफाइ] ट्यागको साथ कार्य खाली छोड्नुहोस्।- प्रयोग गरिएका भागहरूको लागि भाग नम्बर फिट नगर्नुहोस्; टाइप गर्नुहोस् [IPC बाट प्रमाणित गर्नुहोस्]।फेन्डिङ: [पास्ट फेला पार्न टाँस्नुहोस्]

कमजोर प्रम्प्ट / बलियो प्रम्प्ट

कमजोर: "EGT उच्च छ, मैले के गर्नुपर्छ?"

यो प्रम्प्ट सन्दर्भ-रहित छ; AI लाई विमानको प्रकार, इन्जिन प्रकार, चरण जानकारी थाहा छैन र सम्भवतः एक विश्वस्त तर सामान्य वा बनाइएको जवाफ दिनेछ।

बलियो: "तपाई मर्मत प्राविधिकको सहायक हुनुहुन्छ। [विमान प्रकार], [इन्जिन प्रकार]। PIREP: इन्जिन #1 EGT चढाईमा रातोमा छोटकरीमा पुग्यो, क्रुजमा सामान्यमा फर्कियो। सम्भाव्यताको क्रममा सम्भावित कारण परिकल्पनाहरू सूचीबद्ध गर्नुहोस्; प्रत्येकको लागि जाँच गर्नको लागि ATA खण्ड र म्यानुअल संकेत गर्नुहोस्; torque/part n', fverify no torque, unmarket no. निर्णय र हस्ताक्षर मेरो हो।"

यो प्रम्प्टले भूमिका, सन्दर्भ, आउटपुट ढाँचा, र सुरक्षा सीमा समावेश गर्दछ; आउटपुट प्रमाणित र सुरक्षित हुन्छ।

तालिका: दुई व्यापार क्लस्टर र एआई को भूमिका

साइज

क्लस्टर १: तयारी कार्यहरू

क्लस्टर २: निर्णय कार्यहरू

उदाहरण

एएमएम स्क्यानिङ, ट्रेन्ड मार्किङ, ड्राफ्ट लेखन

मूल कारण, अनुपालन, CRS हस्ताक्षर

AI को योगदान

गति, कभरेज, थकान

विकल्प गुणन, मस्यौदा - निर्णय होइन

जोखिमको स्रोत

भ्रम, पुरानो संशोधन

गलत आउटपुट, AD छोडियो

अनिवार्य जाँच

स्रोतको लिङ्क, संशोधन पुष्टिकरण

शारीरिक परीक्षा + अधिकृत हस्ताक्षर

अन्तिम शब्द

मान्छे सही

मानिसले निर्णय गर्छ र संकेत गर्छ

सामान्य गल्तीहरू

• स्रोतको लागि AI आउटपुट गलत गर्दै। एआई कुनै स्रोत होइन; यो एक संकेतपोस्ट हो जसले स्रोतमा जान्छ। मूल कागजातमा प्रत्येक मान हेर्नुहोस्।
• संशोधन छोड्नुहोस्। यदि सही कार्य गलत संशोधनको साथ लागू गरिएको छ भने, यो अझै त्रुटि हो। सधैं हालको संस्करण पुष्टि गर्नुहोस्।
• बिना सन्दर्भ सोध्दै। विमानको प्रकार, इन्जिन प्रकार, चरण र लक्षणहरूको विवरण बिना सोधिएका प्रश्नहरूले सामान्य र भ्रामक जवाफहरू दिन्छ।
• अख्तियारको सीमा बिर्सिदैछ । AI ले तपाईंलाई B2 व्यवसायको बारेमा बताउन सक्छ; तर यदि तपाईं B1 हुनुहुन्छ भने, तपाईंले त्यो काममा हस्ताक्षर गर्न सक्नुहुन्न। उपकरणले सूचना दिन्छ, अधिकार होइन।
• अनियन्त्रित सवारी साधनमा गोप्य/स्वामित्व डेटा टाँस्दै। ग्राहक, दर्ता (पुच्छर नम्बर) र दर्ता गरिएको निर्माता डेटा कर्पोरेट नीति बाहिर साझा गर्नु हुँदैन (हामी यसलाई एकाइ 11 मा गहिरो गर्नेछौं)।
• अति आत्मविश्वास (स्वचालन पूर्वाग्रह)। एआईको तरलतामा फस्नु र चार चरणहरू छोड्नु सबैभन्दा सामान्य र खतरनाक गल्ती हो।

संक्षेपमा

विमान मर्मत र एभियोनिक्स एक सुरक्षा-महत्वपूर्ण क्षेत्र हो; यहाँ, AI एक मूल्यवान सहायक हो तर निर्णय-निर्माता कहिल्यै होइन। AI ले तयारी कार्यको घण्टा (कागजात स्क्यानिङ, ट्रेन्ड मार्किङ, ड्राफ्ट लेखन) मिनेटमा घटाउँछ; वायुयोग्यता र हस्ताक्षर निर्णयहरूमा, यसले विकल्पहरू उत्पादन गर्दछ र निर्णयहरू गर्दैन। प्रत्येक आउटपुटलाई चार चरणहरू मार्फत फिल्टर गर्नुहोस्: स्रोतमा लिङ्क गर्नुहोस्, संशोधन पुष्टि गर्नुहोस्, भौतिक रूपमा प्रमाणित गर्नुहोस्, प्राधिकरण पास गर्नुहोस् र हस्ताक्षर फिल्टर गर्नुहोस्। यो अनुशासन आधार हो जसमा बाँकी मोड्युल निर्माण गरिनेछ।

आवेदन कार्य

आफ्नो कार्यस्थानबाट वास्तविक (तर संवेदनशील डेटा होइन) त्रुटि विवरण चयन गर्नुहोस्। माथिको पहिलो टेम्प्लेट प्रयोग गरेर सम्भावित कारण परिकल्पनाहरूको लागि AI लाई सोध्नुहोस्। त्यसपछि लिखित रूपमा चार प्रमाणीकरण चरणहरू पालना गर्नुहोस्: (१) प्रत्येक परिकल्पनामा आधारित म्यानुअल/एटीए खण्डको मूल कागजातमा फेला पार्नुहोस्, (२) संशोधन नोट गर्नुहोस्, (३) कुन भौतिक जाँच आवश्यक छ लेख्नुहोस्, (४) यो काममा साइन अफ गर्न तपाईं अधिकृत हुनुहुन्छ वा छैन भनी संकेत गर्नुहोस्। यो आधा-पृष्ठ नोट एक सहकर्मीलाई देखाउनुहोस् र प्रतिक्रिया प्राप्त गर्नुहोस्।

चेकलिस्ट

• [ ] मैले AI लाई सहायकको रूपमा र आफैलाई निर्णय निर्माताको रूपमा राखें।
• [ ] मैले काम कुन क्लस्टरमा छ भनेर निर्धारण गरेको छु (तयारी वा निर्णय)।
• [ ] मैले प्रम्प्टमा भूमिका, विमान/इन्जिन प्रकार, चरण र लक्षण सन्दर्भ थपें।
• [ ] मैले चार प्रमाणीकरण चरणहरू पछ्याएँ: स्रोत, संशोधन, भौतिक, हस्ताक्षर।
• [ ] मैले प्रमाणित नगरी कुनै पनि टर्क/पार्ट नम्बर/टास्क नम्बर स्वीकार गरिन।
• [] मैले कर्पोरेट नीति अनुसार संवेदनशील/स्वामित्व डेटा ह्यान्डल गरेको छु।
• [ ] मैले अन्तिम निर्णय र हस्ताक्षर अधिकृत व्यक्तिको हो भनेर पुष्टि गरें।