كيف تساعد الذكاء الاصطناعي في توقع الطلب على الصيانة غير المجدولة في شركات الطيران

يواجه قطاع الطيران تحدياتٍ مُلِحّة، وتُعدّ الصيانة غير المُجدولة من أكثرها تعقيدًا. فعندما تُواجه طائرة عطلًا غير مُتوقع - بدءًا من عطل في مضخة هيدروليكية وصولًا إلى زيادة مفاجئة في تحميل إلكترونيات الطيران - فقد يُؤدي ذلك إلى إيقاف الطائرات عن العمل وتأخير وصول الركاب. وترتفع التكاليف بشكلٍ هائل مع تفاقم الفوضى. تُسبب هذه الأحداث المُفاجئة، المعروفة بالصيانة غير المُجدولة، فوضىً في العمليات نظرًا لصعوبة التنبؤ بها باستخدام الأدوات التقليدية.

لكن الذكاء الاصطناعي يُغيّر ذلك. تتجه شركات الطيران إلى التقنيات المتقدمةالتحليلات التنبؤيةوالذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) لتوقع الأعطال قبل حدوثها، مما يساعد فرق الصيانة على البقاء في صدارة الأعطال لمنع الاضطرابات.

من مساعدي الطيارين الداخليين الذين يساعدون الميكانيكيين على الأرض إلى الخوارزميات التنبؤية التي تحدد الأجزاء المعرضة للخطر قبل أسابيع، فإن الذكاء الاصطناعي يمنح شركات الطيران فرصة قوية لتقليل وقت التوقف وتحسين الموثوقية.

في هذه المقالة، سنستكشف كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب على الصيانة غير المجدولة في قطاع الطيران، بالاعتماد على أمثلة واقعية ورؤى قطاع الطيران. سنتناول كيف نجحت شركات طيران مثل دلتا في خفض عمليات الإلغاء، وكيف يُؤتمت جيل الذكاء الاصطناعي تحليل الأعطال، والخطوات التي يُمكن لشركات الطيران اتخاذها اليوم للبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالصيانة.

ارتفاع تكلفة الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران

تُشكّل الصيانة غير المجدولة في قطاع الطيران مشكلةً تُقدّر بمليارات الدولارات. ومع استمرار تعافي قطاع الطيران العالمي من جائحة كوفيد-19، لم يكن الضغط على إبقاء الطائرات في الخدمة أشدّ من أي وقت مضى. ومع ذلك، تواجه شركات الطيران تحدياتٍ مُلِحّة تجعل الصيانة غير المجدولة أكثر إرباكًا.

يتصدر نقص العمالة قائمة المشاكل. منذ عام ٢٠١٩، ارتفعت الأجور بالساعة لفنيي الطائرات ومهندسي الصيانة بأكثر من ٢٠٪، في ظل تنافس شركات الطيران على العدد المتناقص من العمال المؤهلين (ماكينزي وشركاه:لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

ولن تنتهي المشكلة قريبًا. فمن المتوقع أن يظل خُمس وظائف فنيي صيانة الطيران شاغرًا بحلول عام ٢٠٣٣، مما يزيد الضغط على فرق الصيانة المُرهَقة أصلًا.

تُبرز رحلة دلتا حجم المخاطر التي تواجهها. ففي عام ٢٠١٠ وحده، شهدت دلتا أكثر من ٥٦٠٠ إلغاء لرحلاتها بسبب مشاكل في الصيانة. وبحلول عام ٢٠١٨، وبفضل برنامج الصيانة التنبؤية، انخفض هذا العدد إلى ٥٥ إلغاءً فقط بسبب الصيانة.دلتا تك أوبسويوضح هذا التحول الملحوظ التأثير المحتمل للتحول من الإصلاحات التفاعلية إلى استراتيجيات الصيانة الاستباقية.

مع أن نجاح دلتا مُلهم، إلا أن العديد من شركات الطيران لا تزال عالقة في وضعية الترقب. وتظل الصيانة غير المخطط لها من أبرز المخاطر التي تهدد موثوقية التشغيل ورضا العملاء والربحية. وهنا تحديدًا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، إذ يُقدم طرقًا جديدة للتنبؤ بالأعطال والحد من عدم القدرة على التنبؤ.

الصيانة التنبؤية: الخطوة الأولى نحو تقليل المفاجآت

قبل أن يدخل الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي إلى المشهد، أرست الصيانة التنبؤية الأساس للتنبؤ باحتياجات الصيانة غير المجدولة للطيران.

كانت شركات الطيران، مثل دلتا، من أوائل الشركات التي اعتمدت أدوات التنبؤ التي تُحلل تدفقات البيانات الفورية من أجهزة استشعار الطائرات لتوقع أعطال الأجزاء قبل وقوعها. على سبيل المثال، تستخدم دلتا تك أوبس منصة إيرباص سكاي وايز لمراقبة العمليات وبيانات الأداء عبر أساطيلها من طائرات A320 وA330، وتقييم احتمالات تعطل أجزاء الطائرات مسبقًا.

النتائج تتحدث عن نفسها. فقد حققت سكاي وايز نسبة نجاح تجاوزت 95% في التنبؤ بالأعطال المحتملة، مما مكّن دلتا من التخطيط للصيانة بشكل استباقي وتقليل فترات التوقف غير المخطط لها بشكل كبير.

لكن الأمر لا يقتصر على الأنظمة الداخلية فحسب. فأدوات التنبؤ الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تدمج إشارات خارجية، مثل أنماط الطقس وبيانات الموردين، وحتى اتجاهات الاستخدام، لضبط التنبؤات بدقة. وكما أشار خبراء الصناعة، فبينما تجمع الشركات بيانات أكثر من أي وقت مضى، تُكافح الأدوات التقليدية لتجميع هذا التعقيد. ومع ذلك، تزدهر نماذج الذكاء الاصطناعي في هذه البيئة، حيث تعثر على أنماط وارتباطات غالبًا ما يغفل عنها البشر أو الأساليب الإحصائية التقليدية (مجلس فوربس للتكنولوجيا:كيف يُمكّن الذكاء الاصطناعي التنبؤ بطلبات التصنيع والصيانة).

تدمج منصات الصيانة التنبؤية مجموعات بيانات ضخمة وتحليلات متقدمة، مما يمنح مشغلي الخطوط الجوية فهمًا دقيقًا لمواعيد صيانة المكونات، أو تعديل مستويات المخزون، أو جدولة فترات الصيانة. ويمثل هذا النهج الاستباقي أول قفزة نوعية في هذا القطاع، مبتعدًا عن الإصلاحات التفاعلية، نحو استشراف المستقبل القائم على البيانات.

الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي: تعزيز قدرات التنبؤ بالصيانة

إذا كانت الصيانة التنبؤية هي الخطوة الأولى، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الوقود النفاث الذي يُسرّع عملية التحول. بخلاف نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تتطلب بيانات مُهيكلة ومُدخلات مُحددة مسبقًا، يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي استيعاب المعلومات غير المُهيكلة - من ملاحظات الفنيين إلى أدلة الصيانة - وإنتاج رؤى آنية سهلة الاستخدام.

خذ على سبيل المثال شركة نفط وغاز قامت بأتمتة تحليل أوضاع الفشل وتأثيراتها (FMEA) عبر آلاف الأصول.

تقليديًا، كانت عملية FMEA عبارة عن عملية يدوية شاقة، ولكن من خلال تغذية الذكاء الاصطناعي بكميات هائلة من بيانات الصيانة التاريخية، تمكنت الشركة بسرعة من إنشاء قوائم شاملة لأنماط الفشل المحتملة المرتبطة بإجراءات الصيانة الصحيحة (McKinsey & Company:إعادة توصيل الصيانة باستخدام الذكاء الاصطناعي).

حققت الشركة نجاحًا باهرًا في الكفاءة وتوفير التكاليف، إلى جانب انخفاض ملحوظ في وقت التوقف عن العمل وزيادة كفاءة الموظفين. كما قضى الفنيون وقتًا أقل في إنشاء وتحديث المستندات المهمة يدويًا، مما أدى إلى تحويل عملهم إلى مهام استراتيجية عالية، وتحسين دقة بيانات تحليل تأثيرات الوضع والنتائج (FMEA).

في مجال الطيران، يُحدث جيل الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً أيضاً. تُجري شركات الطيران تجارب على مساعدي صيانة افتراضيين، وهم مساعدون بالذكاء الاصطناعي يساعدون الفنيين على حل المشكلات مباشرةً في ورشة العمل.

تخيل ميكانيكيًا يواجه تسريبًا في الضاغط. بدلًا من تصفح أدلة الاستخدام الكثيفة، يسأل ببساطة مساعد الطيار الآلي: "ما سبب هذه المشكلة؟". يُظهر النظام التشخيصات ذات الصلة، وسجلات الإصلاح، والخطوات التالية، مستعينًا بالأدلة والسجلات التاريخية في ثوانٍ.

تختبر إحدى شركات الطيران الإقليمية بالفعل نظامًا كهذا، حيث يكتب موظفو الخطوط الأمامية مشكلةً ما في مربع دردشة، ويتلقون رؤىً مُحددة ومُلائمة للسياق من دليل الصيانة. يُسرّع هذا من عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها، ويُوفر "مرشدين" رقميين للموظفين الأقل خبرة، مما يُسهم في جمع المعرفة المؤسسية وجعلها في متناول اليد فورًا.

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

لعقود، كانت ممارسات الصيانة غير المجدولة في الغالب تفاعلية. تعطلت قطع الغيار، وأُوقفت الطائرات عن العمل، وسارعت فرق الصيانة إلى الاستجابة. لكن الذكاء الاصطناعي يُغير هذا الوضع. فمن خلال تمكين الكشف المبكر عن المخاطر ونقاط ضعف الأنظمة، يُمكن لشركات الطيران الآن اتباع نهج استباقي، ومنع الأعطال قبل وقوعها.

خذ في الاعتبار تأثير مساعدي الطيارين المزوّدين بالذكاء الاصطناعي وأدوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها. في قطاعات مثل التعدين، قلّصت أنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل المماثل وقت استكشاف الأخطاء وإصلاحها بنسبة 35% ووقت الإصلاحات غير المخطط لها بنسبة 25%. تخيّل هذا النوع من الكفاءة المطبّق في مجال الطيران، حيث قد تُكلّف كل دقيقة من التوقف آلاف الدولارات.

يساعد Gen AI أيضًا مهندسي الموثوقية من خلال استخراج أنماط الفشل بسرعة من السجلات الكثيفة - يمكن للمهندسين مطالبة أدوات الذكاء الاصطناعي بإظهار نقاط الفشل المحتملة واقتراح استراتيجيات الصيانة.

ومع مواجهة القطاع لشيخوخة القوى العاملة ونقص الكفاءات، تزداد قيمة الذكاء الاصطناعي. يعمل مساعدو جيل الذكاء الاصطناعي كمستودعات معرفية مؤسسية، مما يساعد الموظفين الأقل خبرة على اتخاذ قرارات مدروسة آنيًا. تُسرّع هذه الأدوات عمليات الصيانة، كما تُساعد في الحفاظ على معايير الجودة والسلامة مع تقاعد الفنيين المخضرمين.

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

من أهم العوائق البنية التحتية القديمة. لا تزال العديد من شركات الطيران تعتمد على السجلات الورقية أو ملفات PDF الثابتة لتوثيق الصيانة، مما يُخلّف وراءه آثارًا يصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي تفسيرها. يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي سجلات رقمية ومدخلات بيانات دقيقة، مما يعني أن على شركات الطيران تحديث البيانات أولًا قبل الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي.

تُضيف لوائح السلامة مستوى آخر من التعقيد. فأنظمة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من قوتها، ليست خالية من العيوب، وقد تُنتج أحيانًا نتائج غير دقيقة أو مضللة - وهي ظاهرة تُعرف باسم "هلوسة" الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب، يجب على شركات الطيران استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الخبرة البشرية، لا استبدالها. ويظل الإشراف البشري بالغ الأهمية للتحقق من صحة توصيات الذكاء الاصطناعي، وخاصةً في الحالات الحرجة للسلامة.

يعتمد بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي أيضًا على الشفافية. تُساعد أطر عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) على جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي مفهومة للمستخدمين، مما يزيد من اعتمادها بين فرق الصيانة.

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

تُقدم دلتا مثالاً رائعاً على دمج الإشراف البشري مع رؤى الذكاء الاصطناعي. حتى مع معدل نجاح تنبؤي يتجاوز 95%، لا تزال دلتا تك أوبس تُجري اختبارات تجريبية على المكونات التي تُحددها نماذج الذكاء الاصطناعي قبل الموافقة على تشغيلها. هذا المزيج من التعلم الآلي والتحقق البشري العملي يُبقي السلامة في صدارة الأولويات.

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام هذا ما يدعمهم. إذا لم تكن قطعة الغيار متوفرة عند توقع حدوث عطل، تبقى الطائرات متوقفة عن العمل، وتستمر التكاليف في الارتفاع. لهذا السبب، يمتد دور الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من مهام الصيانة ليشمل تحسين سلسلة التوريد.

تُتيح أبراج مراقبة سلسلة التوريد المُعززة بالذكاء الاصطناعي لشركات الطيران رؤيةً غير مسبوقة للانقطاعات المُحتملة. تُراقب هذه الأنظمة أنماط التواصل والتسليم بين المُورّدين، وتستخدم التحليلات التنبؤية للكشف المُبكر عن علامات التأخير أو النقص. ثم يُمكن لمُحللي سلسلة التوريد التعمق في تحليلاتهم باستخدام روبوتات الدردشة المُعززة بالذكاء الاصطناعي، والحصول على توصيات بالإجراءات اللازمة للتخفيف من هذه المخاطر مُبكرًا.

من ناحية التنبؤ، تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي المصنّعين وشركات الطيران على تنسيق تسليم القطع الأساسية في الوقت المناسب من خلال التنبؤ بارتفاع الطلب المستقبلي. بدلًا من التسرع في طلب القطع في اللحظات الأخيرة، يمكن لشركات الطيران تجديد مخزونها بشكل استباقي والتعاون بشكل وثيق مع الموردين لضمان وصول القطع.جاهز عند الحاجة.

كما أن مشاركة هذه التوقعات مع الموردين تُعزز العلاقات وتُقلل من خطر نفاد المخزون. فعندما يدرك الموردون ما هو قادم، يُمكنهم تخطيط الإنتاج بفعالية أكبر وتحديد أولويات عمليات التسليم، مما يُنشئ سلسلة توريد أكثر مرونةً واستجابةً.

البدء: خطوات لشركات الطيران لتبني التنبؤ بالصيانة باستخدام الذكاء الاصطناعي

رغم وضوح فوائد الذكاء الاصطناعي في مجال صيانة الطائرات غير المجدولة، إلا أن البدء به قد يكون صعبًا. تعمل شركات الطيران في بيئة شديدة التنظيم، مع هامش ضئيل للخطأ. ولكن هناك مسار عملي للمضي قدمًا، يبدأ بخطوات صغيرة ذات تأثير كبير، ويتطور نحو تحول أوسع.

أولاً، ينبغي لشركات الطيران التركيز على حالات الاستخدام ذات الأولوية التي تقل فيها العقبات التنظيمية. فالنجاحات المبكرة، مثل رقمنة سجلات الصيانة أو إضافة بحث باللغات الطبيعية مدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة الحالية، يمكن أن تُثبت قيمتها بسرعة. تُسهّل هذه الأدوات على الفنيين العثور على المعلومات بسرعة، مما يُقلل الوقت الذي يقضونه في البحث في الأدلة الإرشادية.

التبني التدريجي أمرٌ بالغ الأهمية. فبدلاً من إطلاق تحديث شامل للذكاء الاصطناعي بين عشية وضحاها، تُجري المؤسسات الناجحة تجارب على الحلول في بيئات مُتحكم بها. يُساعد هذا النهج على بناء الثقة بين الفرق، خاصةً عندما تتضمن أدوات الذكاء الاصطناعي مخرجات قابلة للتفسير تُظهر كيفية توليد الرؤى.

يلعب التدريب وإدارة التغيير دورًا حيويًا بنفس القدر. على سبيل المثال، ينبع نجاح دلتا جزئيًا من فريقها الداخلي من الخبراء المتمرسين الذين يختبرون توصيات الذكاء الاصطناعي ويطورون النظام باستمرار. ينبغي على شركات الطيران التي تتطلع إلى اتباع هذا النهج الاستثمار في صقل مهارات قواها العاملة ودمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الصيانة اليومية.

وأخيرًا، التعاون هو الأساس. لا تعمل أي شركة طيران بمعزل عن غيرها. الشراكة مع مصنعي المعدات الأصلية، وشركات الصيانة والإصلاح والعمرة، والموردين لبناء أنظمة بيانات مشتركة ستُتيح رؤىً أغنى وتوقعاتٍ أكثر دقة.

يمكن لشركات الطيران التي تتخذ هذه الخطوات أن تنتقل بثقة من التجريب إلى التنفيذ، مما يجلب القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي إلى استراتيجيات الصيانة الخاصة بها.

الذكاء الاصطناعي ومستقبل الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران

أصبحت معالجة صيانة الطيران غير المجدولة أقل صعوبة، وذلك بفضل القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي.

الأحداث التي كانت تُمثل مخاطر لا مفر منها، مثل توقف الطائرات عن العمل، وإحباط الركاب، والارتفاع الهائل في التكاليف، أصبحت الآن تحديات قابلة للإدارة. بفضل أدوات الصيانة التنبؤية ومساعدي الطيارين من جيل الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات الطيران التنبؤ بأعطال الأجزاء، وتبسيط استكشاف الأخطاء وإصلاحها، وتقليل وقت التوقف قبل أن يتفاقم ويتحول إلى أزمة.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا. ولا تُطلق كامل إمكاناته إلا عند اقترانه بالخبرة البشرية والبيانات الموثوقة ونهج مدروس للتكامل. شركات الطيران التي تستثمر في التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم تُهيئ نفسها للحد من الاضطرابات والعمل بشكل أكثر أمانًا وكفاءة وتنافسية في السنوات القادمة.

إي بلين إيه آييساعد شركات الطيران على تحويل هذه الرؤية إلى حقيقة.من خلال الجمع بين المتقدمةالتنبؤ بالذكاء الاصطناعيبفضل الرؤى الخاصة بالطيران، تعمل ePlaneAI على تمكين فرق الصيانة من توقع الأعطال غير المجدولة، وتبسيط سلاسل التوريد، والحفاظ على طيران الطائرات بشكل موثوق - يومًا بعد يوم.