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

لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك. تتجه شركات الطيران إلى استخدام التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) للتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها، مما يساعد فرق الصيانة على التقدم خطوة لمنع الأعطال وتجنب الانقطاعات.

من الذكاء الاصطناعي الداخلي الذي يعمل كمساعد للميكانيكيين على الأرض إلى الخوارزميات التنبؤية التي تشير إلى الأجزاء المعرضة للخطر قبل أسابيع، يمنح الذكاء الاصطناعي شركات الطيران فرصة للتقليل من أوقات التوقف وتحسين الاعتمادية.

في هذا المقال، سنستكشف كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في توقع الطلب على الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران، مع الاستناد إلى أمثلة واقعية ورؤى صناعية. سنلقي نظرة على كيفية قيام شركات الطيران مثل دلتا بتقليل الإلغاءات بالفعل، كيف يقوم الذكاء الاصطناعي الجيل الجديد بأتمتة تحليل الأعطال، وما هي الخطوات التي يمكن لشركات الطيران اتخاذها اليوم للبدء باستخدام توقعات الصيانة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تكلفة الصيانة غير المجدولة المرتفعة في مجال الطيران

الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران تمثل مشكلة بقيمة مليارات الدولارات. مع استمرار صناعة الخطوط الجوية العالمية في التعافي من جائحة كوفيد-19، أصبح الضغط للحفاظ على الطائرات في الخدمة أكثر أهمية من أي وقت مضى. ومع ذلك، تواجه شركات الطيران عاصفة مثالية من التحديات التي تجعل الصيانة غير المجدولة أكثر إزعاجًا.

نقص العمالة يتصدر القائمة. منذ عام 2019، ارتفعت الأجور الساعية لفنيي الطائرات ومهندسي الصيانة بأكثر من 20% حيث تتنافس شركات الطيران على مجموعة متناقصة من العمال المؤهلين (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران).

والمشكلة لن تختفي في أي وقت قريب. بحلول عام 2033، من المتوقع أن يظل خُمس وظائف فنيي صيانة الطيران دون شغل، مما يضع المزيد من الضغط على فرق الصيانة الممتدة بالفعل (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الخطوط الجوية).

تُظهر رحلة دلتا مدى أهمية ما هو على المحك. في عام 2010 وحده، شهدت دلتا أكثر من 5600 إلغاء بسبب مشاكل الصيانة. وبحلول عام 2018، بفضل برنامج الصيانة التنبؤية الخاص بها، انخفض هذا العدد إلى 55 إلغاء فقط مرتبط بالصيانة (Delta Tech Ops). يُظهر هذا التحول الملحوظ الأثر المحتمل للتحول من الإصلاحات الردية إلى استراتيجيات الصيانة الاستباقية.

لكن بينما يُلهم نجاح دلتا الكثيرين، لا تزال العديد من شركات الطيران عالقة في وضع التعامل مع الأزمات. تظل الصيانة غير المخطط لها واحدة من أكبر المخاطر التي تهدد الاعتمادية التشغيلية، رضا العملاء، والربحية. وهنا بالضبط يأتي دور الذكاء الاصطناعي - مقدمًا طرق جديدة للتنبؤ بالأعطال وترويض عدم القدرة على التنبؤ بصيانة الطيران غير المجدولة.

الصيانة التنبؤية: القفزة الأولى نحو تقليل المفاجآت

قبل دخول الذكاء الاصطناعي العام إلى الساحة، وضعت صيانة التنبؤ الأساس للتنبؤ باحتياجات الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران.

تعتبر شركات الطيران مثل دلتا من المتبنين المبكرين للأدوات التنبؤية التي تحلل تدفقات البيانات الفورية من أجهزة استشعار الطائرات للتنبؤ بأعطال الأجزاء قبل حدوثها. على سبيل المثال، تستخدم دلتا تك أوبس منصة إيرباص سكاي وايز لمراقبة العمليات وبيانات الأداء عبر أسطولها من طائرات A320 و A330، مقيمة احتمالات فشل أجزاء الطائرات مسبقًا Delta Tech Ops).

النتائج تتحدث عن نفسها. لقد حققت Skywise نسبة نجاح تزيد عن 95% في التنبؤ بالأعطال المحتملة، مما سمح لشركة Delta Tech Ops بالتخطيط للصيانة بشكل استباقي وتقليل أوقات التوقف غير المخطط لها بشكل كبير.

لكن الأمر لا يتعلق فقط بالأنظمة الداخلية. تدمج أدوات التنبؤ الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إشارات خارجية مثل أنماط الطقس، وبيانات الموردين، وحتى اتجاهات الاستخدام لتحسين دقة توقعاتها. كما أشار خبراء الصناعة، بينما تجمع الشركات بيانات أكثر من أي وقت مضى، تجد الأدوات التقليدية صعوبة في تركيب هذه التعقيدات. ومع ذلك، تزدهر نماذج الذكاء الاصطناعي في هذا البيئة، مكتشفةً أنماط وارتباطات قد يغفل عنها البشر أو الأساليب الإحصائية التقليدية (مجلس تقنية فوربس: كيف يدعم الذكاء الاصطناعي توقعات الطلب في التصنيع والصيانة)

توفر منصات الصيانة التنبؤية التي تدمج مجموعات بيانات ضخمة وتحليلات متقدمة رؤى عملية لمشغلي الطائرات حول متى يجب خدمة المكونات، وتعديل مستويات المخزون، أو جدولة فترات الصيانة قبل أن تتفاقم الأعطال. يمثل هذا النهج الاستباقي أول قفزة كبرى للصناعة بعيدًا عن الإصلاحات الردية نحو بصيرة مدفوعة بالبيانات.

الذكاء الاصطناعي العام: تعزيز قدرات التنبؤ بالصيانة

إذا كان الصيانة التنبؤية هي القفزة الأولى، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الوقود النفاث الذي يسرع عملية التحول. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تتطلب بيانات مُنظمة ومدخلات مُحددة مُسبقًا، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يهضم المعلومات غير المُنظمة - من ملاحظات الفنيين إلى الكتيبات الصيانة - وينتج رؤى عملية قابلة للاستخدام في الوقت الحقيقي.

خذ مثال شركة النفط والغاز التي قامت بأتمتة تحليل أوضاع الفشل وتأثيراته (FMEA) عبر آلاف الأصول.

تقليديًا، تعتبر FMEA عملية يدوية دقيقة، ولكن من خلال تغذية الذكاء الاصطناعي العام بكميات هائلة من بيانات الصيانة التاريخية، استطاعت الشركة إنتاج قوائم شاملة لأوضاع الفشل المحتملة مرتبطة بالإجراءات الصحيحة للصيانة (ماكينزي وشركاه: إعادة توصيل الصيانة بالذكاء الاصطناعي العام).

حققت الشركة انتصارًا كبيرًا في الكفاءة وتوفير التكاليف، إلى جانب تقليل أوقات التوقف الكبيرة وزيادة قدرة الموظفين. أمضى الفنيون وقتًا أقل في إنشاء وتحديث هذه الوثائق الحيوية يدويًا، مما أدى إلى تحويل عملهم إلى مهام ذات استراتيجية أعلى وتحسين دقة بيانات تحليل الأخطاء وآثارها.

في مجال الطيران، تلعب الذكاء الاصطناعي العام دورًا محوريًا مماثلًا. تقوم شركات الطيران بتجريب مساعدي الصيانة الافتراضيين - مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يساعدون الفنيين في تشخيص المشاكل مباشرة على أرضية الورشة.

تخيل ميكانيكي يواجه تسربًا في الضاغط. بدلاً من تصفح الكتيبات الكثيفة، يسألون فقط الذكاء الاصطناعي المساعد، "ما الذي قد يسبب هذه المشكلة؟" يقوم النظام بعرض التشخيصات ذات الصلة، وتاريخ الإصلاح، والخطوات التالية، مستخرجًا من الكتيبات والسجلات التاريخية في ثوانٍ (ماكينزي آند كومباني: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران).

إحدى شركات الطيران الإقليمية تختبر بالفعل مثل هذا النظام، حيث يقوم الموظفون في الخطوط الأمامية بكتابة مشكلة في صندوق الدردشة ويتلقون رؤى محددة وسياقية من دليل الصيانة (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران). هؤلاء الطيارون المساعدون لا يسرعون فقط عملية تحري الأعطال ولكنهم يعملون أيضًا كمرشدين رقميين للموظفين الأقل خبرة—مما يحتفظ بالمعرفة المؤسسية ويجعلها متاحة على الفور.

أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة - مع قدرات معالجة البيانات واكتشاف الأخطاء بسرعة - تعيد تعريف القدرات التنبؤية التي بنتها شركات الطيران على مدى العقد الماضي. هذا يعني مفاجآت أقل، إصلاحات أسرع، وعدد أقل من الطائرات المتوقفة عن العمل بسبب الصيانة غير المجدولة.

من التفاعل إلى الاستباق: دور الذكاء الاصطناعي في تحول استراتيجية الصيانة

لعقود من الزمن، كانت ممارسات الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران تتسم بالطابع التفاعلي إلى حد كبير. الأجزاء تتعطل، والطائرات تتوقف عن العمل، وفرق الصيانة تسارع للتعامل مع الأمر. لكن الذكاء الاصطناعي يغير هذا النمط. من خلال تمكين الكشف المبكر عن المخاطر ونقاط الضعف في النظام، أصبح بإمكان شركات الطيران الآن اتخاذ نهج استباقي، لمنع حدوث الأعطال قبل وقوعها.

فكر في تأثير الذكاء الاصطناعي كمساعد قيادة وأدوات تحديد الأعطال. في صناعات مثل التعدين، قد خفضت أنظمة الذكاء الاصطناعي المماثلة وقت تحديد الأعطال بنسبة 35% ووقت الإصلاح غير المخطط له بنسبة 25% (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران). تخيل هذا النوع من الكفاءة مطبقًا في مجال الطيران، حيث يمكن أن يكلف كل دقيقة من التوقف آلاف الدولارات.

تساعد الذكاء الاصطناعي العام أيضًا مهندسي الاعتمادية من خلال استخراج أنماط الفشل بسرعة من السجلات المعقدة، حيث يمكن للمهندسين توجيه أدوات الذكاء الاصطناعي لإظهار نقاط الفشل المحتملة واقتراح استراتيجيات الصيانة (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران). هذا يحرر فرق الهندسة للتركيز على تحديات الاعتمادية المعقدة بدلاً من قضاء ساعات في العمل الشاق على البيانات.

ومع تقدم القوى العاملة في السن ونقص المواهب، يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة. يعمل الذكاء الاصطناعي الجيلي كمستودعات للمعرفة المؤسسية، مساعدًا الطاقم ذو الخبرة الأقل على اتخاذ قرارات مستنيرة في الوقت الفعلي (ماكينزي وشركاه: إعادة توصيل الصيانة بالذكاء الاصطناعي الجيلي). تسرع هذه الأدوات من عمليات الصيانة ولكنها تساعد أيضًا في الحفاظ على معايير الجودة والسلامة مع تقاعد الفنيين ذوي الخبرة.

باختصار، الذكاء الاصطناعي يدفع شركات الطيران إلى تجاوز الإطفاء التفاعلي نحو ثقافة صيانة استباقية.

تجاوز الحواجز للصيانة الممكنة بالذكاء الاصطناعي في مجال الطيران

على الرغم من وعودها الكبيرة، فإن تبني الذكاء الاصطناعي في صيانة الطيران غير المجدولة ليس خاليًا من العقبات. صناعة الطيران معروفة بتحفظها - ولأسباب وجيهة. السلامة أمر لا يمكن التفاوض بشأنه، ويجب نشر التقنيات الجديدة بحذر لتجنب المساس بصلاحية الطائرات للطيران.

أحد العقبات الرئيسية هو البنية التحتية القديمة. لا تزال العديد من شركات الطيران تعتمد على السجلات الورقية أو ملفات PDF الثابتة لتوثيق الصيانة، مما يخلق سجلاً ملوثاً يصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي تفسيره (ماكينزي آند كومباني: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة شركات الطيران). يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي سجلات مُعدلة رقمياً ومدخلات بيانات نظيفة، مما يعني أن على شركات الطيران مواجهة تحديث البيانات أولاً قبل الاستفادة الكاملة من مزايا الذكاء الاصطناعي.

تضيف لوائح السلامة طبقة أخرى من التعقيد. أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة، على الرغم من قوتها، ليست خالية من العيوب وقد تنتج في بعض الأحيان نتائج غير دقيقة أو مضللة - وهو ظاهرة تُعرف بـ "هلوسة" الذكاء الاصطناعي. لذلك يجب على شركات الطيران استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة، وليس لاستبدال الخبرة البشرية (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة الطيران). لا يزال الإشراف البشري حاسمًا للتحقق من توصيات الذكاء الاصطناعي، خاصة في السيناريوهات الحرجة للسلامة.

بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي يعتمد أيضًا على الشفافية. تساعد أطر العمل للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في جعل نتائج الذكاء الاصطناعي مفهومة للمستخدمين البشر، مما يزيد من التبني بين فرق الصيانة (مجلس فوربس التقني: كيف يدعم الذكاء الاصطناعي توقعات الطلب في التصنيع والصيانة).

عندما يتمكن الميكانيكيون والمهندسون من رؤية كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجاته، فمن المرجح أن يثقوا به ويتخذوا توصياته.

تُظهر دلتا مثالاً رائعاً على توظيف الرقابة البشرية مع البصيرة الاصطناعية. حتى مع معدل نجاح تنبؤي يتجاوز 95%، لا تزال دلتا تك أوبس تُجري اختبارات معملية للمكونات التي تُشير إليها نماذج الذكاء الاصطناعي قبل الموافقة عليها للخدمة (دلتا تك أوبس). يُعد هذا الدمج بين التعلم الآلي والتحقق العملي بمثابة ضمان للحفاظ على السلامة في المقام الأول.

في النهاية، تعني هذه العوائق أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً جاهزًا للاستخدام (بعد) بل هو أداة قوية يجب نشرها ومراقبتها في نظام بيانات معاصر.

كيف تعزز الذكاء الاصطناعي جاهزية الموردين وسلسلة التوريد

تحديات الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران لا تتوقف عند أبواب الهنجر. حتى أكثر التنبؤات تقدمًا بواسطة الذكاء الاصطناعي لا تكون مفيدة إلا بقدر جودة سلسلة التوريد التي تدعمها. إذا لم يكن الجزء متوفرًا في المخزون عندما يتم التنبؤ بالعطل، تظل الطائرات على الأرض، وتستمر التكاليف في الارتفاع. لذلك يمتد دور الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء مهام الصيانة ليشمل تحسين سلسلة التوريد.

أبراج التحكم في سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي تمنح شركات الطيران رؤية غير مسبوقة في الاضطرابات المحتملة. تراقب هذه الأنظمة أنماط الاتصال والتسليم عبر الموردين وتستخدم التحليلات التنبؤية لتحديد علامات التحذير المبكرة للتأخيرات أو النقص (ماكينزي آند كومباني: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة شركات الطيران). ثم يمكن لمحللي سلسلة التوريد البحث بعمق أكثر باستخدام الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والحصول على إجراءات موصى بها للتخفيف من هذه المخاطر قبل أن تتحول إلى مشاكل تشغيلية.

من ناحية التنبؤ، تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة وشركات الطيران على تنسيق تسليم الأجزاء الحرجة في الوقت المناسب من خلال التنبؤ بالزيادات المستقبلية في الطلب (مجلس تقنية فوربس: كيف يدعم الذكاء الاصطناعي توقعات الطلب في التصنيع والصيانة). بدلاً من البحث عن الطلبات في اللحظة الأخيرة، يمكن لشركات الطيران أن تعيد تجديد المخزون بشكل استباقي وتعمل عن كثب مع الموردين لضمان جاهزية الأجزاء عند الحاجة إليها.

مشاركة هذه التوقعات مع الموردين تقوي العلاقات أيضًا وتقلل من خطر نفاد المخزون. عندما يفهم الموردون ما هو قادم، يمكنهم التخطيط للإنتاج بشكل أكثر فعالية وتحديد أولويات التسليم، مما يخلق سلسلة توريد أكثر مرونة واستجابة (مجلس فوربس التقني: كيف تعزز الذكاء الاصطناعي توقعات الطلب في التصنيع والصيانة).

تستطيع شركات الطيران التي توائم بين الصيانة التنبؤية وإدارة سلسلة التوريد الأذكى ضمان أنه عندما تشير الذكاء الاصطناعي إلى عطل وشيك، يكون الجزء الصحيح قد أرسل بالفعل أو حتى موجود على الرف. هذا النهج الشمولي هو المفتاح لتحويل الرؤى إلى أفعال والحفاظ على تقليل الاضطرابات غير المجدولة في صيانة الطيران إلى الحد الأدنى.

الخطوات الأولى: خطوات لشركات الطيران لتبني تنبؤات الصيانة بالذكاء الاصطناعي

بينما تكون فوائد الذكاء الاصطناعي في صيانة الطيران غير المجدولة واضحة، قد يبدو البدء فيها مهمة شاقة. تعمل شركات الطيران في بيئة مُنظمة بشكل كبير ولا تتسع للخطأ. لكن هناك مسار عملي للمضي قدمًا - أحدهم يبدأ بخطوات صغيرة ذات تأثير كبير ويتطور نحو تحول أوسع.

أولاً، يجب على شركات الطيران التركيز على استخدامات ذات أولوية مع عقبات تنظيمية أقل. النجاحات المبكرة، مثل تحويل سجلات الصيانة إلى النظام الرقمي أو إضافة البحث الطبيعي باللغة المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة القائمة، يمكن أن تظهر القيمة بسرعة. تجعل هذه الأدوات من الأسهل على الفنيين العثور على المعلومات بسرعة، مما يقلل من الوقت المستغرق في البحث داخل الكتيبات.

من الضروري أيضًا اعتماد التدرج الزمني. بدلاً من إطلاق تحديث شامل للذكاء الاصطناعي بين عشية وضحاها، تقوم المؤسسات الناجحة بتجربة الحلول في بيئات مُسيطر عليها. يساعد هذا النهج في بناء الثقة بين الفرق، خاصةً عندما تشتمل أدوات الذكاء الاصطناعي على نتائج قابلة للشرح تُظهر كيفية توليد الرؤى.

التدريب وإدارة التغيير يلعبان دورًا حيويًا بنفس القدر. نجاح دلتا، على سبيل المثال، يعود جزئيًا إلى فريقها الداخلي من الخبراء المخضرمين الذين يختبرون توصيات الذكاء الاصطناعي ويعملون باستمرار على تحسين النظام (Delta Tech Ops). يجب على شركات الطيران التي تتطلع إلى اتباع نفس النهج الاستثمار في تطوير مهارات قوتها العاملة ودمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الصيانة اليومية.

أخيرًا، التعاون هو العامل الأساسي. لا تعمل شركة طيران في فراغ. الشراكة مع الشركات المصنعة للمعدات الأصلية وشركات الصيانة والإصلاح والتجديد والموردين لبناء نظم بيانات مشتركة ستفتح آفاقًا أوسع للإطلاع على رؤى أغنى وتوقعات أكثر دقة (ماكينزي وشركاه: فرصة الذكاء الاصطناعي التوليدي في صيانة شركات الطيران).

تستطيع شركات الطيران التي تتخذ هذه الخطوات التحرك بثقة من التجريب إلى التنفيذ، مستفيدةً من كامل قوة الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الصيانة الخاصة بها وتقليل الاضطرابات غير المجدولة في الصيانة بشكل كبير أثناء العملية.

الذكاء الاصطناعي ومستقبل الصيانة غير المجدولة في مجال الطيران

مستقبل صيانة الطيران غير المجدولة يصبح أقل غموضًا، بفضل القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي.

الأحداث التي كانت في السابق مخاطر تشغيلية لا مفر منها، مثل تعطل الطائرات، وإحباط الركاب، وتصاعد التكاليف، أصبحت الآن تحديات يمكن التحكم فيها. مع أدوات الصيانة التنبؤية ومساعدي الطيار الآلي المتقدمين، يمكن لشركات الطيران التنبؤ بأعطال الأجزاء، وتبسيط عمليات تحديد الأعطال، وتقليص فترات التوقف قبل أن تتحول إلى أزمة.

Yet, AI isn’t a silver bullet. Its full potential is unlocked only when paired with human expertise, trusted data, and a thoughtful approach to integration. Airlines that invest in AI-powered forecasting today are positioning themselves to minimize disruptions and operate more safely, efficiently, and competitively in the years ahead.

تساعد شركات الطيران على تحويل هذه الرؤية إلى واقع. من خلال الجمع بين التنبؤ المتقدم بالذكاء الاصطناعي والرؤى المحددة لقطاع الطيران، تمكّن ePlaneAI فرق الصيانة من توقع الأعطال غير المجدولة، وتحسين سلاسل التوريد، والحفاظ على تحليق الطائرات بشكل موثوق—يومًا بعد يوم.