Hoe digitale tweelingen te gebruiken voor voorspellend onderhoud in de luchtvaart

In de luchtvaart kan zelfs één ongeplande vertraging een kostbare kettingreactie veroorzaken: aan de grond gehouden vluchten, omgeleide vliegtuigen, verstoorde bemanningen en ontevreden passagiers. De industrie draait op precisie, maar traditionele onderhoudsmethoden met routinecontroles, revisies op basis van een kalender en reactieve reparaties lopen vaak achter op de eisen van de moderne luchtvaart.

Digital twin predictive maintenance is mogelijk de oplossing. De technologie biedt luchtvaartmaatschappijen en OEM's een krachtige methode om storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen, met behulp van realtime data en virtuele modellen van vliegtuigsystemen.

Met digitale tweelingen,vloot MRO-teamskunnen bestaande fysieke assets spiegelen met digitale equivalenten. Vervolgens onderwerpen ze de virtuele tweeling aan een reeks stresstests, waaronder extreme weersomstandigheden, componentuitval en reactie op ongeplande downtime. Deze proactieve aanpak verlengt de levensduur van vliegtuigen en verbetert de operationele workflows en vluchtveiligheid.

Deze extra nauwkeurigheid is van cruciaal belang voor een sector die draait op krappe marges en strengere regelgeving.

Wat zijn digitale tweelingen?

Het idee achter digitale tweelingen werd geboren in het begin van de jaren 2000, maar de wortels ervan gaan terug tot de Apollo 13-missie van NASA in 1970 (Siemens).

Tijdens de crisis gebruikten NASA-ingenieurs gespiegelde systemen op aarde om het falende ruimtevaartuig in realtime te simuleren in een primitieve versie van wat we nu een digitale tweeling noemen. Het formele concept werd voor het eerst gedefinieerd in 2002 door Dr. Michael Grieves aan de Universiteit van Michigan, in de context van productlevenscyclusbeheer (Digitaal Tweeling Open Onderzoeksplatform).

In essentie is een digitale tweeling een dynamisch virtueel model van een fysiek object, proces of systeem. In tegenstelling tot een statische simulatie wordt een digitale tweeling continu bijgewerkt met data uit de echte wereld via sensoren, machine learning-modellen en netwerksystemen. Dit maakt het mogelijk om de werkelijke omstandigheden niet te spiegelen, maar de prestaties van zijn tegenhanger in de echte wereld te simuleren, voorspellen en optimaliseren.

Tegenwoordig worden digitale tweelingen veel verder gebruikt dan alleen in de lucht- en ruimtevaart. In de productie gebruikt Siemens digitale tweelingen om fabrieksindelingen en machine-efficiëntie te simuleren. In de auto-industrie gebruiken Tesla en BMW tweelingen om de prestaties van elektrische voertuigen te monitoren en autonome rijsystemen te verbeteren. In de gezondheidszorg wordt de technologie gebruikt om organen te simuleren en te voorspellen hoe individuele patiënten op behandelingen reageren (Deloitte).

Stedenbouwkundigen gebruiken nu digitale tweelingen om hele steden te modelleren. Het Virtual Singapore-project van Singapore is een levende digitale replica van de stadstaat, gebruikt voor stadsplanning, noodhulp en milieuanalyse.Observatorium voor innovatie in de publieke sector). Ondertussen gebruiken energiebedrijven als GE en Shell digitale tweelingen om turbines, elektriciteitsnetten en offshore-platforms in realtime te beheren (GE Vernova,Schelp).

Deze use cases worden mogelijk gemaakt door ontwikkelingen in IoT, cloudcomputing en edge analytics. Naarmate 5G-connectiviteit en AI-modellering zich verder ontwikkelen, breidt de reikwijdte van digitale tweelingen zich snel uit, waardoor realtime optimalisatie en scenariotests beschikbaar komen voor sectoren die voorheen beperkt werden door achterblijvende data en handmatig toezicht.

Wat is een digitale tweeling in de luchtvaart?

Een digitale tweeling is een virtuele replica van een object, systeem of proces uit de echte wereld die de huidige status ervan weergeeft met behulp van live data. In tegenstelling tot statische modellen of andere simulaties is een echte digitale tweeling gekoppeld aan zijn fysieke tegenhanger en wordt deze continu bijgewerkt op basis van input van sensoren en de operationele omgeving (Lufthansa-systemen).

Er zijn verschillende soorten digitale tweelingen in gebruik in de luchtvaart:

Boeing gebruikt bijvoorbeeld digitale draden en tweelingen om de prestaties van kritieke systemen te volgen in programma's zoals de MQ-25 en Chinook. Hun aanpak creëert een 'gesloten lus' tussen ontwerp en gebruik, waarbij praktijkervaring toekomstige technische iteraties beïnvloedt.Boeing Innovation Quarterly).

Dit niveau van betrouwbaarheid stelt belanghebbenden in de luchtvaartsector niet alleen in staat om activa te monitoren, maar ook om te simuleren hoe deze activa zich zullen gedragen in toekomstige scenario's, van structurele vermoeidheidscycli tot noodomleidingen. Zoals Lufthansa Industry Solutions het stelt: "De 'Digital Twin' stelt bedrijven in staat hun processen virtueel in kaart te brengen, wijzigingen door te voeren en zo het reële potentieel voor optimalisatie te benutten" (Lufthansa-systemen).

Waarom ‘digitale tweelingen’ en niet ‘drielingen’ of ‘vierlingen’?

Als een digitale tweeling realistische omstandigheden kan simuleren, waarom zou je dan bij één blijven? Waarom niet drie, tien of vijftig versies van hetzelfde systeem creëren om elke mogelijke uitkomst te testen?

We zijn er al. Veel systemen doen dat al.

De termdigitale tweelingkwam oorspronkelijk van NASA in het begin van de jaren 2000, toen ingenieurs een virtueel model van een ruimtevaartuig nodig hadden dat parallel aan de fysieke versie in de ruimte kon draaien (IN). Het idee was om een digitale replica te bouwen die één op één de status van het echte systeem weerspiegelt.

Sindsdien is het concept geëvolueerd. De digitale tweelingen van vandaag gebruiken vaakscenariomodellering of Monte Carlo-simulaties, technieken die honderden of duizenden gesimuleerde toekomstscenario's uitvoeren om de beste, slechtste en meest waarschijnlijke uitkomsten te evalueren (NASA Ames OnderzoekscentrumIn de luchtvaart kunnen voorspellende onderhoudsmodellen bijvoorbeeld verschillende omgevingsomstandigheden of gebruikspatronen testen om te voorspellen wanneer een onderdeel waarschijnlijk zal falen (Onderzoek naar elektrische energiesystemen).

Dus waarom noemen we ze nietdigitale drieling of digitale veelvouden?

Het komt neer op branding en eenvoud.Digitale tweelingwerd de verzamelnaam omdat het makkelijk te begrijpen is en breed erkend in alle sectoren. Zelfs als een motor of vliegtuigframe 10 parallelle simulaties in realtime heeft, wordt het hele systeem nog steeds 'de digitale tweeling' genoemd vanwege de consistentie. Het houdt de taal helder voor ingenieurs, leidinggevenden, toezichthouders en marketeers (McKinsey & Bedrijf).

Ja, digitale tweelingen gedragen zich vaak als hele digitale families, maar de termtweelingblijft hangen, ook al vertelt het niet het hele verhaal.

Hoe voorspellend onderhoud werkt met digitale tweelingen

Traditioneel onderhoud is gebaseerd op vaste schema's, zoals controles na 500 vlieguren of jaarlijkse inspecties.Voorspellend onderhoudgebruikt echter actuele prestatiegegevens om de gezondheid van componenten in realtime te beoordelen en in te schatten wanneer een storing kan optreden. Digitale tweelingen verhogen de nauwkeurigheid van deze modellen door continu operationele omstandigheden te simuleren en verwacht en werkelijk gedrag te vergelijken.

Stel dat de oliedruk van een motor lager uitvalt dan normaal. In een bestaande configuratie blijft dat mogelijk onopgemerkt tot een geplande controle. Maar met een digitale tweeling wordt die afwijking direct gesignaleerd aan de hand van historische patronen, omgevingsomstandigheden en operationele drempelwaarden. Onderhoudsteams kunnen ingrijpen voordat er een storing optreedt om downtime en veiligheidsrisico's te voorkomen.

Rolls-Royce illustreert dit met zijn IntelligentEngine-platform. Ingenieurs creëren een digitale kopie van een motor met behulp van realtime sensordata en satellietconnectiviteit. Het virtuele model draait samen met de fysieke motor, waardoor Rolls-Royce onderhoudsbehoeften kan voorspellen, extreme omstandigheden kan simuleren en proactieve reparaties kan plannen.Rollys-Royce).

Voordelen voor luchtvaartmaatschappijen en MRO-aanbieders

De voordelen van voorspellend onderhoud op basis van digitale tweelingen zijn substantieel en lossen veel belangrijke knelpunten op:

Uit een recent onderzoek blijkt dat voorspellend onderhoud op basis van een digitale twin tot een kostenbesparing van 30% en 40% minder ongeplande onderhoudsgebeurtenissen in gesimuleerde luchtvaartactiviteiten heeft geleid (Civiele techniek, wetenschap en technologie).

Toepassingen in de luchtvaart

Hoewel de belofte van digitale tweelingtechnologie futuristisch klinkt, is deze al diepgeworteld in de huidige luchtvaartprocessen.

Delta Airlines

Delta Air Lines is een leider in het toepassen van digitale tweeling- en AI-technologieën voor voorspellend onderhoud, voornamelijk via zijn APEX-systeem (Advanced Predictive Engine) (Airways Mag).

APEX verzamelt realtime motorgegevens tijdens elke vlucht en gebruikt kunstmatige intelligentie om dynamische digitale replica's te bouwen van de huidige conditie van elke motor. Deze digitale tweelingen stellen Delta in staat om slijtage of afwijkingen van componenten te voorspellen lang voordat deze mechanische problemen veroorzaken.

Als het systeem bijvoorbeeld patronen detecteert – zoals een lichte toename van trillingen of temperatuur – kan het technici waarschuwen om een onderdeel binnen een bepaald tijdsbestek te vervangen, bijvoorbeeld 50 vlieguren, in plaats van te wachten op een storing. Deze proactieve aanpak elimineert giswerk, vermindert onnodige vervangingen en zorgt ervoor dat onderhoud precies op het juiste moment wordt uitgevoerd.

De resultaten zijn dramatisch: van 2010 tot 2018 wist Delta het aantal annuleringen vanwege onderhoud terug te dringen van ruim 5.600 per jaar naar slechts 55 (Airways Mag).

Het APEX-programma wordt gecrediteerd voor het besparen van acht cijfers voor de luchtvaartmaatschappij elk jaar en won de Aviation Week's Innovation Award in 2024. Door gebruik te maken van digitale tweelingen houdt Delta vliegtuigen langer in de lucht, vermindert kostbare downtime en biedt een betrouwbaardere ervaring voor passagiers, terwijl de onderhouds- en operationele kosten aanzienlijk worden verlaagd (Airways Mag).

Boeing

Naast het gebruik van digitale tweelingen om de prestaties van kritieke systemen in een gesloten kringloopomgeving te volgen, zoals eerder beschreven, past Boeing digitale tweelingtechnologie ook toe in productontwikkeling, productie en onderhoud.

De fabrikant heeft digitale tweelingen gebruikt om het complexe, opvouwbare vleugeltip-systeem van de 777X te modelleren, waardoor ingenieurs de structurele dynamiek konden simuleren en de fysieke prototyping konden verminderen (Eenvoudig vliegen). Op dezelfde manier maakt Boeing gebruik van modelgebaseerde systeemtechniek (MBSE) om uitgebreide digitale representaties van vliegtuigen te maken, waarbij wordt gemodelleerd hoe elektrische, hydraulische en avionicasystemen met elkaar interacteren (Boeing-leverancier). Deze tweelingen helpen bij het vroeg in de ontwerpfase identificeren van potentiële problemen en stroomlijnen de certificering.

De rol van AI en machine learning

Een digitale tweeling zonder intelligentie is slechts een spiegel. Wat digitale tweelingen zo krachtig maakt, is hun vermogen om te leren, zich aan te passen en te voorspellen – functies die mogelijk worden gemaakt door AI en machine learning.

In de luchtvaart verwerken deze algoritmen enorme datasets van vluchtlogboeken, boordsensoren, weersinformatie en onderhoudsgegevens. Na verloop van tijd leren ze zwakke signalen te detecteren – subtiele afwijkingen die aan storingen voorafgaan, maar door menselijke technici over het hoofd zouden worden gezien.

AI kan bijvoorbeeld een toename van 0,5% in de trillingen van een ventilatorblad onder specifieke weersomstandigheden detecteren en dit koppelen aan een mogelijk vermoeidheidsprobleem (Informatie- en softwaretechnologie). De digitale tweeling, gevoed door dit inzicht, werkt zijn simulatieparameters bij en signaleert een mogelijk defect ter inspectie. Geen enkele menselijke analist zou die correlatie op tijd hebben opgemerkt.

AI helpt ook bij het kwantificeren van onzekerheid. In plaats van binaire 'ja/nee'-voorspellingen en beslissingsbomen, biedt het probabilistische risicoprofielen – bijvoorbeeld: "Er is een kans van 78% dat deze brandstofpomp binnen 300 vlieguren kapotgaat." Deze specificiteit verandert de manier waarop luchtvaartmaatschappijen middelen toewijzen, controles inplannen en risico's beheren.

Voordelen van voorspellend onderhoud met digitale tweelingen

Voorspellend onderhoud op basis van digitale twins biedt luchtvaartmaatschappijen en MRO aanzienlijke kostenbesparingen en andere efficiëntievoordelen.

1. Minder downtime van vliegtuigen:

Digitale tweelingen voorspellen potentieel gedrag voordat het daadwerkelijk plaatsvindt. Hierdoor kunnen proactieve onderhoudsacties worden uitgevoerd tijdens rustige uren of geplande downtime.

2. Verlengde levensduur van componenten:

Onderhoud vindt niet langer plaats op basis van vaste intervallen, maar op basis van daadwerkelijk gebruik en de staat van het materieel. Deze aanpak optimaliseert de levensduur van activa en vermindert onnodige vervanging van onderdelen.

3. Verbeterde veiligheid en naleving:

Digitale tweelingen ondersteunen toestandsgebaseerde monitoring waarmee afwijkingen worden gesignaleerd voordat ze ernstig worden.ePlaneAIintegreert MEL-gegevens met voorspellende analyses, zodat uitgestelde items worden gevolgd en op intelligente wijze worden geprioriteerd op basis van risico.

4. Groenere operaties

Wanneer voorspellende modellen aangeven wat er waarschijnlijk zal mislukken en wanneer, kunnen technici beter worden ingepland, kan gereedschap van tevoren worden voorbereid en kan de voorraad efficiënter worden aangevuld. Lufthansa Industry Solutions benadrukt dit als een manier om CO₂ te verminderen, aangezien minder last-minute reparaties minder brandstofverspillende vluchtvertragingen of onderhoudsvluchten met veerboten betekenen.Lufthansa Industrieoplossingen).

Integratie van digitale tweelingen in bestaande MRO-systemen

De grootste uitdaging is niet het begrijpen van de kracht van digitale tweelingen, maar om ze goed te laten samenwerken met oudere systemen.

Veel luchtvaartorganisaties vertrouwen nog steeds op een lappendeken van spreadsheets, stand-alone onderhoudssystemen en ERP-platforms met gescheiden data. Een digitale tweeling is waardeloos als deze geen toegang heeft tot accurate, live datafeeds uit deze bronnen.

Dat is waar bedrijven als ePlaneAI in beeld komen. ePlaneAI verbindtdigitale tweelingmodellen met ERP-systemenom onderhoudstriggers, onderdeelbestellingen, nalevingsrapportages en de planning van technici te automatiseren.

Als de digitale tweeling vermoeidheid van het landingsgestel voorspelt, kan ePlaneAI automatisch de bijbehorende werkorder genereren, de beschikbaarheid van onderdelen controleren en ervoor zorgen dat aan de regelgeving voor het bijhouden van MEL-uitstel wordt voldaan.

De sleutel tot succesvolle implementatie ligt in:

Toekomst van digitaal-twin voorspellend onderhoud in de luchtvaart

Nu de sector te maken heeft met steeds krappere marges, verouderde wagenparken en eisen op het gebied van duurzaamheid, zal voorspellend onderhoud op basis van digitale tweelingen de weg vooruit wijzen.

Opkomende innovaties zijn onder meer:

Naarmate AI-modellen geavanceerder worden en de IoT-infrastructuur robuuster, worden digitale tweelingen slimmer, autonomer en belangrijker voor het beheer van de vliegtuigstatus.

Slimmer en sneller vliegen: waarom digitale tweelingen klaar zijn voor de start

Digitale tweelingen veranderen de luchtvaart vandaag de dag, waarbij fabrikanten en luchtvaartmaatschappijen als Boeing, Delta en Lufthansa het voortouw nemen in snellere, veiligere en kostenefficiëntere operaties.

Klaar om dezelfde digitale twinprecisie naar uw vloot te brengen? ePlaneAI helpt luchtvaartteams voorspellend onderhoud te integreren in hun bedrijfsvoering met krachtige en gestroomlijnde integraties. Van optimalisatie van MEL-uitstel tot realtime diagnostiek en slimmere prognoses, wij maken het gemakkelijker om problemen op te sporen voordat ze uw vliegtuigen aan de grond houden.

Neem vandaag nog contact op met ons team en ontdek hoeePlaneAIkan uw onderhoudsstrategie toekomstbestendig maken.Boek vandaag nog een demo!