Как использовать цифровых двойников для предиктивного обслуживания в авиации

В авиации даже одна незапланированная задержка может вызвать дорогостоящую цепную реакцию — отмененные рейсы, измененные маршруты самолетов, нарушенные экипажи и недовольные пассажиры. Отрасль работает на точности, но традиционные методы обслуживания с плановыми проверками, календарными капитальными ремонтами и реактивными ремонтами часто отстают от требований современных авиаперевозок.

Цифровое двойное предиктивное обслуживание может стать лекарством. Технология предоставляет авиакомпаниям и OEM-производителям мощный метод предвидеть отказы до того, как они произойдут, используя данные в реальном времени и виртуальные модели систем самолета.

С цифровыми близнецами,команды по техобслуживанию и ремонту флотамогут зеркально отображать существующие физические активы с помощью цифровых аналогов. Затем они подвергают виртуального двойника ряду стресс-тестов, включая суровые погодные условия, отказ компонентов и реакцию на незапланированные простои. Этот проактивный подход продлевает срок службы самолета и улучшает рабочие процессы и безопасность полетов.

Эта дополнительная точность имеет решающее значение для отрасли, которая строится на жесткой марже и жестких правилах.

Что такое цифровые близнецы?

Идея цифровых близнецов родилась в начале 2000-х годов, но ее корни уходят в миссию НАСА «Аполлон-13» 1970 года (Сименс).

Во время кризиса инженеры NASA использовали зеркальные системы на Земле для имитации отказавшего космического корабля в реальном времени в примитивной версии того, что мы теперь называем цифровым двойником. Формальная концепция была впервые определена в 2002 году доктором Майклом Гривзом в Мичиганском университете в контексте управления жизненным циклом продукта (Открытая исследовательская платформа Digital Twin).

По своей сути цифровой двойник — это динамическая виртуальная модель физического объекта, процесса или системы. В отличие от статической симуляции, цифровой двойник постоянно обновляется реальными данными через датчики, модели машинного обучения и сетевые системы. Это позволяет ему не отражать реальные условия, а также моделировать, прогнозировать и оптимизировать производительность своего реального аналога.

Сегодня цифровые близнецы используются далеко за пределами аэрокосмической отрасли. В производстве Siemens использует цифровых близнецов для моделирования заводских макетов и эффективности машин. В автомобильной промышленности Tesla и BMW используют близнецов для мониторинга производительности электромобилей и улучшения систем автономного вождения. Здравоохранение применяет эту технологию для моделирования органов и прогнозирования того, как отдельные пациенты могут реагировать на лечение (Делойт).

Городские планировщики теперь используют цифровых близнецов для моделирования целых городов. Проект Виртуальный Сингапур в Сингапуре представляет собой живую цифровую копию города-государства, используемую для городского планирования, реагирования на чрезвычайные ситуации и анализа окружающей среды (Обсерватория инноваций в государственном секторе). Между тем, такие энергетические компании, как GE и Shell, используют цифровых двойников для управления турбинами, электросетями и морскими буровыми установками в режиме реального времени (GE Вернова,Оболочка).

Эти варианты использования стали возможны благодаря достижениям в области Интернета вещей, облачных вычислений и граничной аналитики. По мере развития связи 5G и моделирования ИИ сфера применения цифровых двойников стремительно расширяется, обеспечивая оптимизацию в реальном времени и тестирование сценариев в отраслях, которые ранее ограничивались запаздыванием данных и ручным контролем.

Что такое цифровой двойник в авиации?

Цифровой двойник — это виртуальная копия реального объекта, системы или процесса, которая отражает его текущее состояние с использованием живых данных. В отличие от статических моделей или других симуляций, настоящий цифровой двойник связан со своим физическим аналогом и постоянно обновляется на основе входных данных от датчиков и его операционных сред (Системы Люфтганзы).

В авиации используются несколько типов цифровых двойников:

Например, Boeing использует цифровые потоки и близнецов для отслеживания производительности критических систем в таких программах, как MQ-25 и Chinook. Их подход создает «замкнутую» связь между проектированием и эксплуатацией, где реальное использование информирует о будущих инженерных итерациях (Ежеквартальный вестник инноваций Boeing).

Этот уровень точности позволяет заинтересованным сторонам в авиации не только контролировать активы, но и моделировать, как эти активы будут вести себя в будущих сценариях, от циклов структурной усталости до экстренных перенаправлений. Как говорит Lufthansa Industry Solutions, «Цифровой двойник» позволяет компаниям виртуально отображать свои процессы, вносить изменения и, таким образом, задействовать реальный потенциал для оптимизации» (Системы Люфтганзы).

Почему «цифровые близнецы», а не «тройняшки» или «четверняшки»?

Если цифровой двойник может имитировать реальные условия, зачем останавливаться на одном? Почему бы не создать три, десять или пятьдесят версий одной и той же системы, чтобы проверить все возможные результаты?

Мы уже там. Многие системы уже делают именно это.

Термин цифровой близнецПервоначально эта идея появилась в НАСА в начале 2000-х годов, когда инженерам потребовалась виртуальная модель космического корабля, которая могла бы работать параллельно с физической версией в космосе (В). Идея заключалась в создании точной цифровой копии, которая постоянно отражала бы состояние реальной системы.

С тех пор концепция претерпела изменения. Сегодняшние цифровые двойники часто используютмоделирование сценария или Моделирование Монте-Карло, методы, которые запускают сотни или тысячи смоделированных будущих событий для оценки наилучшего, наихудшего и наиболее вероятного исхода (Исследовательский центр Эймса НАСА). В авиации, например, модели прогностического обслуживания могут тестировать различные условия окружающей среды или модели использования, чтобы предсказать, когда компонент, скорее всего, выйдет из строя (Исследование электроэнергетических систем).

Так почему бы нам не назвать ихцифровые триплеты или цифровые мультипликаторы?

Все сводится к брендингу и простоте.Цифровой близнецстал всеобъемлющим термином, потому что его легко понять и он широко признан в различных отраслях. Даже если двигатель или планер имеет 10 параллельных симуляций, работающих в реальном времени, вся система по-прежнему называется «цифровым близнецом» для согласованности. Он сохраняет язык понятным для инженеров, руководителей, регулирующих органов и маркетологов (МакКинзи и Компания).

Да, цифровые близнецы часто ведут себя как целые цифровые семьи, но терминблизнецзастрявший сохраняется, даже если не рассказывает всю историю.

Как работает предиктивное обслуживание с цифровыми двойниками

Традиционное техническое обслуживание осуществляется по фиксированным графикам, например, проверки каждые 500 летных часов или ежегодные осмотры.Прогностическое обслуживание, однако, использует фактические данные о производительности для оценки состояния компонентов в реальном времени и оценки того, когда может произойти сбой. Цифровые двойники повышают точность этих моделей, непрерывно моделируя рабочие условия и сравнивая ожидаемое и фактическое поведение.

Допустим, давление масла в двигателе ниже нормы. В устаревшей установке это может остаться незамеченным до плановой проверки. Но с цифровым двойником это отклонение немедленно отмечается на фоне исторических закономерностей, условий окружающей среды и рабочих порогов. Бригады по техническому обслуживанию могут вмешаться до того, как произойдет сбой, чтобы предотвратить простои и риски для безопасности.

Rolls-Royce демонстрирует это на примере своей платформы IntelligentEngine. Инженеры создают цифровой двойник двигателя, используя данные датчиков в реальном времени и спутниковую связь. Виртуальная модель работает в тандеме с физическим двигателем, что позволяет Rolls-Royce прогнозировать потребности в обслуживании, моделировать экстремальные условия и планировать упреждающий ремонт (Rollys-Royce).

Преимущества для авиакомпаний и поставщиков услуг по ТОиР

Выгода от предиктивного обслуживания с использованием цифровых двойников существенна и решает многие ключевые проблемы:

Недавнее исследование показывает, что предиктивное техническое обслуживание с использованием цифровых двойников привело к сокращению затрат на 30% и сокращению количества незапланированных мероприятий по техническому обслуживанию на 40% в моделируемых операциях авиакомпаний (Гражданское строительство, наука и технологии).

Реальные приложения в авиации

Хотя перспективы технологии цифровых двойников кажутся футуристическими, она уже глубоко укоренилась в современных рабочих процессах в авиации.

Авиакомпания Дельта

Delta Air Lines является лидером в применении технологий цифровых двойников и искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания, в первую очередь с помощью своей системы APEX (Advanced Predictive Engine) (Журнал Airways).

APEX собирает данные о двигателе в режиме реального времени в течение каждого полета и использует искусственный интеллект для создания динамических цифровых копий текущего состояния каждого двигателя. Эти цифровые двойники позволяют Delta предвидеть износ компонентов или отклонения от нормы задолго до того, как они вызовут механические проблемы.

Например, если система обнаруживает закономерности, такие как небольшое увеличение вибрации или температуры, она может предупредить техников о необходимости замены детали в течение определенного окна, например, 50 часов полета, а не ждать отказа. Этот проактивный подход исключает догадки, сокращает ненужные замены и обеспечивает выполнение обслуживания именно тогда, когда это необходимо.

Результаты оказались впечатляющими: с 2010 по 2018 год Delta сократила число отмен, связанных с техническим обслуживанием, с более чем 5600 в год до всего лишь 55 (Журнал Airways).

Программа APEX позволяет авиакомпании экономить восьмизначные суммы каждый год и получила премию Aviation Week за инновации в 2024 году. Используя цифровых двойников, Delta дольше удерживает самолеты в воздухе, сокращает дорогостоящие простои и обеспечивает более надежный опыт для пассажиров, при этом значительно снижая расходы на техническое обслуживание и эксплуатацию (Журнал Airways).

Боинг

Помимо использования цифровых двойников для отслеживания производительности критически важных систем в замкнутой среде, как было описано ранее, Boeing также применяет технологию цифровых двойников при разработке, производстве и обслуживании продукции.

Производитель использовал цифровых двойников для моделирования сложной системы складывания законцовок крыла на самолете 777X, что позволило инженерам моделировать динамику конструкции и сократить время на физическое прототипирование (Простой полет). Аналогичным образом Boeing использует системное проектирование на основе моделей (MBSE) для создания комплексных цифровых представлений самолетов, моделируя взаимодействие электрических, гидравлических и авиационных систем (Поставщик Боинга). Эти близнецы помогают выявить потенциальные проблемы на ранней стадии проектирования и оптимизировать сертификацию.

Роль ИИ и машинного обучения

Цифровой близнец без интеллекта — это просто зеркало. Цифровых близнецов делает мощной их способность учиться, адаптироваться и предсказывать — функции, которые стали возможны благодаря ИИ и машинному обучению.

В авиации эти алгоритмы обрабатывают огромные наборы данных из бортовых журналов, бортовых датчиков, метеосводок и записей о техническом обслуживании. Со временем они учатся обнаруживать слабые сигналы — те едва заметные аномалии, которые предшествуют отказам, но которые могут быть пропущены техническими специалистами.

Например, ИИ может обнаружить увеличение вибрации лопасти вентилятора на 0,5% при определенных погодных условиях и связать это с потенциальной проблемой усталости (Информационные и программные технологии). Цифровой близнец, питаемый этим пониманием, обновляет свои параметры моделирования и отмечает возможный дефект для проверки. Ни один аналитик-человек не заметил бы эту корреляцию вовремя.

ИИ также помогает количественно оценить неопределенность. Вместо бинарных «да/нет» прогнозов и деревьев решений он предлагает вероятностные профили риска, например, «Существует 78%-ная вероятность того, что этот топливный насос выйдет из строя в течение 300 летных часов». Эта специфика меняет то, как авиакомпании распределяют ресурсы, планируют проверки и управляют рисками.

Преимущества предиктивного обслуживания с использованием цифровых двойников

Прогностическое техническое обслуживание на основе цифровых двойников обеспечивает авиакомпаниям и службам ТОиР значительную экономию средств и другие преимущества в плане эффективности.

1. Сокращение времени простоя самолетов:

Цифровые двойники предсказывают потенциальное поведение до того, как оно произойдет, что позволяет предпринимать упреждающие действия по техническому обслуживанию в часы низкой загруженности или во время плановых простоев.

2. Увеличенный срок службы компонентов:

Техническое обслуживание больше не выполняется по фиксированным интервалам, а на основе фактического использования и состояния. Такой подход помогает оптимизировать долговечность активов и сократить ненужные замены деталей

3. Повышение безопасности и соответствия:

Цифровые двойники поддерживают мониторинг на основе состояния, выявляющий аномалии до того, как они станут критическими.ePlaneAIинтегрирует данные MEL с прогнозной аналитикой, что позволяет отслеживать отложенные элементы и разумно расставлять приоритеты на основе риска.

4. Более экологичные операции

Когда прогностические модели указывают, что, скорее всего, выйдет из строя и когда, можно лучше спланировать работу техников, заранее подготовить инструменты и более эффективно хранить запасы. Lufthansa Industry Solutions выделяет это как путь к сокращению выбросов CO₂, поскольку меньшее количество исправлений в последнюю минуту означает меньше задержек рейсов или перегонов для технического обслуживания, которые приводят к потере топлива (Решения для отрасли Lufthansa).

Интеграция цифровых двойников в существующие системы MRO

Самая большая проблема — не понимание мощи цифровых двойников, а необходимость заставить их хорошо взаимодействовать с устаревшими системами.

Многие авиационные организации по-прежнему полагаются на мешанину электронных таблиц, автономных систем технического обслуживания и платформ ERP с разрозненными данными. Цифровой двойник не имеет никакой ценности, если он не может получить доступ к точным, живым потокам данных из этих источников.

Вот тут-то и появляются такие компании, как ePlaneAI. ePlaneAI объединяетцифровые модели двойников с ERP-системамидля автоматизации запуска технического обслуживания, заказов деталей, отчетности о соответствии и планирования работы технических специалистов.

Если цифровой двойник прогнозирует усталость шасси, ePlaneAI может автоматически сформировать соответствующий заказ на работу, перепроверить доступность деталей и обеспечить соблюдение нормативных требований для отслеживания отсрочки MEL.

Ключ к успешной реализации заключается в следующем:

Будущее цифрового двойного предиктивного обслуживания в авиации

Поскольку отрасль продолжает бороться с сокращением маржи, старением автопарков и требованиями устойчивого развития, прогностическое техническое обслуживание на основе цифровых двойников станет лидером на пути вперед.

К новым инновациям относятся:

По мере того, как модели искусственного интеллекта становятся все более совершенными, а инфраструктура Интернета вещей — более надежной, цифровые двойники будут становиться все более умными, автономными и все более важными для управления состоянием воздушных судов.

Летать умнее и быстрее: почему цифровые близнецы готовы к взлету

Сегодня цифровые двойники меняют авиацию: такие производители и перевозчики, как Boeing, Delta и Lufthansa, лидируют в области более быстрых, безопасных и экономичных операций.

Готовы ли вы привнести ту же точность цифрового двойника в свой флот? ePlaneAI помогает авиационным командам интегрировать предиктивное обслуживание в свои операции с помощью мощных и оптимизированных интеграций. От оптимизации отсрочки MEL до диагностики в реальном времени и более интеллектуального прогнозирования мы упрощаем выявление проблем до того, как они приземлят ваш самолет.

Поговорите с нашей командой сегодня и узнайте, какePlaneAIможет обеспечить соответствие вашей стратегии технического обслуживания требованиям завтрашнего дня.Закажите демо-версию сегодня!