Как искусственный интеллект помогает прогнозировать потребность в внеплановом техническом обслуживании авиакомпаний

Авиационная отрасль всегда сталкивается с множеством проблем, и внеплановое техническое обслуживание — одна из самых сложных. Неожиданная поломка самолёта — будь то неисправный гидравлический насос или внезапная перегрузка авионики — может привести к остановке рейсов и задержке пассажиров. Расходы стремительно растут, и наступает хаос. Эти неожиданные события, известные как внеплановое техническое обслуживание, приводят к сбоям в работе, поскольку их крайне сложно предсказать с помощью традиционных инструментов.

Но искусственный интеллект меняет ситуацию. Авиакомпании переходят на передовые технологиипредиктивная аналитикаи генеративный искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования сбоев до их возникновения, помогая бригадам по техническому обслуживанию опережать поломки и предотвращать перебои.

От внутренних ИИ-пилотов, помогающих механикам на земле, до прогностических алгоритмов, маркирующих детали, подверженные риску, за несколько недель до их выхода из строя, ИИ дает авиакомпаниям реальный шанс сократить время простоя и повысить надежность.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ помогает прогнозировать потребность в незапланированном техническом обслуживании в авиации, опираясь на реальные примеры и отраслевой опыт. Мы рассмотрим, как такие авиакомпании, как Delta, уже сократили число отмен рейсов, как ИИ высокого уровня автоматизирует анализ отказов и какие шаги авиакомпании могут предпринять уже сегодня, чтобы начать использовать прогнозирование технического обслуживания на основе ИИ.

Высокая стоимость внепланового технического обслуживания в авиации

Внеплановое техническое обслуживание в авиации — проблема стоимостью в несколько миллиардов долларов. В то время как мировая авиационная отрасль всё ещё восстанавливается после пандемии COVID-19, необходимость поддержания эксплуатационных характеристик самолётов как никогда актуальна. Однако авиакомпании сталкиваются с целым рядом проблем, которые делают внеплановое техническое обслуживание ещё более разрушительным.

Дефицит рабочей силы возглавляет этот список. С 2019 года почасовая оплата труда авиатехников и инженеров по техническому обслуживанию выросла более чем на 20%, поскольку авиакомпании конкурируют за сокращающийся поток квалифицированных работников (McKinsey & Company:Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

И эта проблема не исчезнет в ближайшее время. Прогнозируется, что к 2033 году пятая часть вакансий специалистов по обслуживанию авиации останется незаполненной, что ещё больше увеличит нагрузку на и без того перегруженные бригады по обслуживанию.

История Delta наглядно демонстрирует, насколько высоки ставки. Только в 2010 году Delta столкнулась с более чем 5600 отменами рейсов из-за проблем с техническим обслуживанием. К 2018 году, благодаря программе предиктивного технического обслуживания, это число резко сократилось до всего 55 отмен, связанных с техническим обслуживанием (Delta Tech Ops). Этот замечательный поворот демонстрирует потенциальное влияние перехода от реактивного ремонта к стратегиям проактивного обслуживания.

Но хотя успех Delta воодушевляет, многие авиакомпании всё ещё находятся в режиме борьбы с пожарами. Внеплановое техническое обслуживание остаётся одним из главных рисков для эксплуатационной надёжности, удовлетворенности клиентов и прибыльности. И именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, предлагающий новые способы прогнозирования сбоев и управления непредсказуемостью.

Прогностическое обслуживание: первый шаг к уменьшению количества сюрпризов

До появления искусственного интеллекта предиктивное обслуживание заложило основу для прогнозирования потребностей в незапланированном техническом обслуживании авиации.

Такие авиакомпании, как Delta, одними из первых начали использовать инструменты прогнозирования, анализирующие потоки данных с датчиков самолёта в режиме реального времени для прогнозирования отказов деталей до их возникновения. Например, Delta TechOps использует платформу Airbus Skywise для мониторинга эксплуатации и данных о производительности всех своих самолётов A320 и A330, заблаговременно оценивая вероятность отказа деталей.

Результаты говорят сами за себя. Skywise добился более 95% успеха в прогнозировании потенциальных отказов, что позволило Delta заблаговременно планировать техническое обслуживание и значительно сократить незапланированные простои.

Но дело не только в внутренних системах. Современные инструменты прогнозирования на основе ИИ интегрируют внешние сигналы, такие как погодные условия, данные о поставщиках и даже тенденции потребления, для точной настройки прогнозов. Как отмечают отраслевые эксперты, в то время как компании собирают больше данных, чем когда-либо, традиционным инструментам сложно обобщать всю эту сложность. Однако модели ИИ процветают в этой среде, обнаруживая закономерности и корреляции, которые люди или традиционные статистические методы часто упускают из виду (Forbes Tech Council:Как ИИ помогает прогнозировать спрос на производство и техническое обслуживание).

Платформы предиктивного обслуживания объединяют обширные наборы данных и расширенную аналитику, предоставляя операторам авиакомпаний информацию о том, когда следует обслуживать компоненты, корректировать уровни запасов или планировать окна обслуживания. Этот проактивный подход знаменует собой первый крупный скачок отрасли от реактивного ремонта к прогнозированию на основе данных.

Gen AI: Расширение возможностей прогнозирования технического обслуживания

Если предиктивное техническое обслуживание было первым шагом, то генеративный ИИ — это реактивное топливо, ускоряющее трансформацию. В отличие от традиционных моделей ИИ, требующих структурированных данных и предопределённых входных данных, генеративный ИИ может обрабатывать неструктурированную информацию — от технических заметок до руководств по техническому обслуживанию — и выдавать высокополезную аналитику в режиме реального времени.

Возьмем пример нефтегазовой компании, которая автоматизировала анализ видов и последствий отказов (FMEA) для тысяч активов.

Традиционно FMEA представляет собой кропотливый ручной процесс, но, предоставив искусственному интеллекту (ИИ) огромные объемы исторических данных по техническому обслуживанию, компания быстро составила исчерпывающие списки потенциальных видов отказов, связанных с правильными действиями по техническому обслуживанию (McKinsey & Company:Перемонтаж технического обслуживания с использованием искусственного интеллекта поколения).

Компания добилась значительного успеха в плане повышения эффективности и экономии средств, а также значительного сокращения простоев и повышения производительности труда сотрудников. Технические специалисты тратили меньше времени на ручное создание и обновление критически важных документов, переключившись на стратегически важные задачи и повысив точность данных FMEA.

В авиации искусственный интеллект нового поколения играет не менее важную роль. Авиакомпании используют виртуальных вторых пилотов технического обслуживания — помощников на базе искусственного интеллекта, которые помогают техникам устранять неполадки прямо в цехе.

Представьте себе механика, столкнувшегося с утечкой компрессора. Вместо того чтобы листать плотные руководства, он просто спрашивает второго пилота на базе искусственного интеллекта: «Что может быть причиной этой проблемы?» Система выводит на экран соответствующие диагностические данные, историю ремонта и следующие шаги, извлекая данные из руководств и исторических журналов за считанные секунды.

Одна региональная авиакомпания уже тестирует такую систему: сотрудники передовой линии вводят описание проблемы в чат и получают конкретные, контекстные рекомендации из руководства по техническому обслуживанию. Это ускоряет устранение неполадок и предоставляет менее опытным сотрудникам цифровых «наставников», накапливая знания организации и делая их мгновенно доступными.

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

На протяжении десятилетий внеплановое техническое обслуживание проводилось преимущественно в ответ на возникающие проблемы. Детали выходили из строя, самолёты приостанавливались, а ремонтные бригады спешно реагировали на них. Но искусственный интеллект меняет этот подход. Благодаря раннему выявлению рисков и уязвимостей систем, авиакомпании теперь могут применять проактивный подход, предотвращая сбои до их возникновения.

Подумайте о влиянии ИИ-пилотов и инструментов устранения неполадок. В таких отраслях, как горнодобывающая промышленность, системы ИИ аналогичного поколения сократили время устранения неполадок на 35% и время незапланированного ремонта на 25%. Представьте себе такую эффективность, применяемую в авиации, где каждая минута простоя может стоить тысячи долларов.

Gen AI также помогает инженерам по надежности, быстро извлекая закономерности отказов из плотных записей — инженеры могут подсказывать инструментам ИИ выявлять вероятные точки отказа и предлагать стратегии технического обслуживания.

И поскольку отрасль сталкивается со старением рабочей силы и нехваткой талантов, ИИ становится еще более ценным. Вторые пилоты Gen AI действуют как институциональные хранилища знаний, помогая менее опытному персоналу принимать обоснованные решения в режиме реального времени. Эти инструменты ускоряют процессы обслуживания, а также помогают поддерживать стандарты качества и безопасности, когда опытные специалисты выходят на пенсию.

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Одним из основных препятствий является устаревшая инфраструктура. Многие авиакомпании до сих пор используют бумажные документы или статические PDF-файлы для документации по техническому обслуживанию, что создаёт «грязный отпечаток», который системам искусственного интеллекта сложно интерпретировать. Интеграция искусственного интеллекта требует оцифрованных записей и чистых входных данных, а это означает, что авиакомпаниям сначала необходимо заняться модернизацией данных, прежде чем они смогут в полной мере воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта.

Правила безопасности добавляют ещё один уровень сложности. Системы искусственного интеллекта нового поколения, несмотря на свою мощь, не безупречны и иногда могут выдавать неточные или вводящие в заблуждение результаты — явление, известное как «галлюцинация» ИИ. Именно поэтому авиакомпании должны использовать ИИ для дополнения, а не замены человеческого опыта. Человеческий контроль остаётся критически важным для проверки рекомендаций ИИ, особенно в критически важных для безопасности ситуациях.

Доверие к ИИ также зависит от прозрачности. Фреймворки с объяснимым ИИ (XAI) помогают сделать результаты ИИ понятными для пользователей-людей, способствуя его внедрению среди специалистов по техническому обслуживанию.

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Delta — отличный пример сочетания человеческого контроля и аналитики ИИ. Даже при прогнозируемой вероятности успеха, превышающей 95%, Delta TechOps продолжает проводить стендовые испытания компонентов, отмеченных моделями ИИ, прежде чем допускать их к эксплуатации. Благодаря сочетанию машинного обучения и практической проверки человеком безопасность всегда на первом месте.

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым Это их подкрепляет. Если детали нет на складе, когда прогнозируется отказ, самолёты остаются на земле, а расходы продолжают расти. Именно поэтому роль ИИ выходит за рамки задач технического обслуживания и оптимизации цепочки поставок.

Башни управления цепочками поставок на базе искусственного интеллекта предоставляют авиакомпаниям беспрецедентную видимость потенциальных сбоев. Эти системы отслеживают схемы коммуникации и поставок между поставщиками и используют прогнозную аналитику для раннего оповещения о задержках или дефиците. Затем аналитики цепочек поставок могут копать глубже с помощью чат-ботов на базе искусственного интеллекта, получая рекомендуемые действия для раннего снижения этих рисков.

Что касается прогнозирования, модели ИИ помогают производителям и авиакомпаниям координировать своевременную поставку критически важных деталей, предсказывая будущие всплески спроса. Вместо того, чтобы спешить с заказами в последнюю минуту, авиакомпании могут заранее пополнять запасы и тесно сотрудничать с поставщиками, чтобы гарантировать своевременное получение деталей.готовы к использованию, когда это необходимо.

Предоставление этих прогнозов поставщикам также укрепляет отношения и снижает риск дефицита запасов. Когда поставщики понимают, что их ждёт, они могут эффективнее планировать производство и расставлять приоритеты поставок, создавая более устойчивую и гибкую цепочку поставок.

Начало работы: шаги для авиакомпаний по внедрению прогнозирования технического обслуживания с помощью ИИ

Хотя преимущества ИИ при внеплановом техническом обслуживании в авиации очевидны, начать может быть непросто. Авиакомпании работают в строго регламентированной среде, где мало места для ошибок. Но есть практический путь вперёд — путь, который начинается с небольших, но высокоэффективных шагов и постепенно переходит к более масштабной трансформации.

Во-первых, авиакомпаниям следует сосредоточиться на приоритетных вариантах использования с меньшим количеством нормативных препятствий. Первые результаты, такие как оцифровка записей о техническом обслуживании или внедрение поиска на естественном языке с помощью ИИ в существующие системы, могут быстро продемонстрировать свою ценность. Эти инструменты облегчают техническим специалистам быстрый поиск информации, сокращая время, затрачиваемое на изучение руководств.

Поэтапное внедрение также имеет решающее значение. Вместо того, чтобы запускать полномасштабную перестройку ИИ в одночасье, успешные организации пилотируют решения в контролируемых средах. Такой подход помогает повысить доверие между командами, особенно когда инструменты ИИ включают объяснимые результаты, которые показывают, как генерируются идеи.

Обучение и управление изменениями играют не менее важную роль. Например, успех Delta отчасти обусловлен работой её команды опытных экспертов, которые тестируют рекомендации ИИ на стендах и постоянно совершенствуют систему. Авиакомпаниям, желающим последовать этому примеру, следует инвестировать в повышение квалификации своих сотрудников и внедрение ИИ в повседневные процессы технического обслуживания.

Наконец, сотрудничество имеет ключевое значение. Ни одна авиакомпания не работает в вакууме. Партнерство с OEM, MRO и поставщиками для создания экосистем общих данных откроет более глубокие знания и более точные прогнозы.

Авиакомпании, предпринимающие эти шаги, могут уверенно переходить от экспериментов к реализации, используя всю мощь искусственного интеллекта в своих стратегиях технического обслуживания.

ИИ и будущее внепланового технического обслуживания в авиации

Решение проблем внепланового технического обслуживания авиации становится менее сложным благодаря преобразующей силе искусственного интеллекта.

События, которые раньше считались неизбежными опасностями, такие как приземлённые самолёты, недовольные пассажиры и стремительный рост расходов, теперь стали управляемыми проблемами. Благодаря инструментам предиктивного обслуживания и вторым пилотам на базе искусственного интеллекта нового поколения авиакомпании могут прогнозировать отказы деталей, оптимизировать устранение неполадок и сокращать время простоя до того, как он перерастёт в кризис.

Однако ИИ — не панацея. Его полный потенциал раскрывается только в сочетании с человеческим опытом, проверенными данными и продуманным подходом к интеграции. Авиакомпании, которые сегодня инвестируют в прогнозирование на основе ИИ, позиционируют себя так, чтобы минимизировать сбои и работать более безопасно, эффективно и конкурентоспособно в ближайшие годы.

ePlaneAIпомогает авиакомпаниям воплотить эту концепцию в реальность.Объединяя передовыеПрогнозирование ИИБлагодаря аналитическим данным, специфичным для авиации, ePlaneAI позволяет бригадам по техническому обслуживанию прогнозировать незапланированные сбои, оптимизировать цепочки поставок и обеспечивать надежную эксплуатацию самолетов — день за днем.