Как искусственный интеллект помогает прогнозировать потребность в внеплановом техническом обслуживании авиакомпаний

Но искусственный интеллект меняет это. Авиакомпании обращаются к передовым предиктивной аналитике и генеративному ИИ (ген ИИ), чтобы предвидеть неисправности до того, как они произойдут, помогая техническим бригадам опережать поломки и предотвращать сбои.

От внутренних искусственных интеллектов-помощников, поддерживающих механиков на земле, до предсказательных алгоритмов, заблаговременно определяющих рискованные детали за недели до возможной поломки, искусственный интеллект предоставляет авиакомпаниям шанс сократить простои и повысить надежность.

В этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект помогает прогнозировать потребность в незапланированном обслуживании в авиации, опираясь на реальные примеры и отраслевые инсайты. Мы посмотрим, как авиакомпании, такие как Delta, уже сократили количество отмен рейсов, как генеративный ИИ автоматизирует анализ отказов, и какие шаги авиакомпании могут предпринять сегодня, чтобы начать использовать прогнозирование обслуживания на основе ИИ.

Высокая стоимость не запланированного технического обслуживания в авиации

Незапланированное техническое обслуживание в авиации является проблемой, стоимостью в несколько миллиардов долларов. В то время как мировая авиационная индустрия все еще оправляется от пандемии COVID-19, давление, чтобы держать самолеты в строю, никогда не было таким значительным. Тем не менее, авиакомпании сталкиваются с идеальным штормом проблем, которые делают незапланированное техническое обслуживание еще более нарушающим.

Дефицит рабочей силы возглавляет список. С 2019 года почасовая оплата техников по обслуживанию воздушных судов и инженеров по техническому обслуживанию выросла более чем на 20%, так как авиакомпании конкурируют за сокращающийся пул квалифицированных работников (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиационной техники].

И проблема не исчезнет в ближайшее время. К 2033 году прогнозируется, что каждая пятая вакансия техника по обслуживанию авиационной техники останется незаполненной, что еще больше усилит нагрузку на и без того перегруженные бригады технического обслуживания (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиалиний).

Путь компании Delta подчеркивает, насколько многое находится на кону. Только в 2010 году Delta столкнулась с более чем 5 600 отменами рейсов из-за проблем с техническим обслуживанием. К 2018 году, благодаря программе предиктивного технического обслуживания, это число упало до всего лишь 55 отмен, связанных с техническим обслуживанием (Delta Tech Ops). Это замечательное изменение показывает потенциальное влияние перехода от реактивного ремонта к стратегиям проактивного технического обслуживания.

Но, несмотря на вдохновляющие успехи Delta, многие авиакомпании все еще находятся в режиме борьбы с непредвиденными ситуациями. Незапланированный ремонт остается одной из основных угроз операционной надежности, удовлетворенности клиентов и прибыльности. И именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, предлагая новые способы прогнозирования отказов и управления непредсказуемостью нештатного технического обслуживания в авиации.

Прогнозирующее обслуживание: первый шаг к уменьшению неожиданностей

Прежде чем искусственный интеллект общего назначения вошел в игру, прогнозирующее обслуживание заложило основу для прогнозирования незапланированных потребностей в обслуживании авиации.

Авиакомпании, такие как Delta, были одними из первых, кто начал использовать предсказательные инструменты, анализирующие потоки данных в реальном времени от датчиков самолетов, чтобы предвидеть отказы деталей до того, как они произойдут. Например, Delta TechOps использует платформу Airbus Skywise для мониторинга операций и данных о производительности по своим флотам A320 и A330, оценивая вероятности отказа деталей самолета задолго до их возникновения (Delta Tech Ops).

Результаты говорят сами за себя. Skywise добилась успеха в предсказании надвигающихся неисправностей с точностью более 95%, что позволило Delta планировать техническое обслуживание заблаговременно и значительно сократить незапланированные простои (Delta Tech Ops).

Но речь идет не только о внутренних системах. Современные инструменты прогнозирования на основе искусственного интеллекта интегрируют внешние сигналы, такие как погодные условия, данные поставщиков и даже тенденции использования, для более точной настройки своих прогнозов. Как отмечают эксперты отрасли, хотя компании собирают больше данных, чем когда-либо, традиционные инструменты испытывают трудности с синтезированием этой сложности. Однако модели ИИ преуспевают в этих условиях, находя закономерности и корреляции, которые могут упустить люди или традиционные статистические методы (Forbes Tech Council: Как искусственный интеллект усиливает прогнозирование спроса в производстве и обслуживании).

Платформы прогнозирующего обслуживания, объединяющие огромные наборы данных и передовые аналитические инструменты, предоставляют авиакомпаниям актуальные данные о том, когда следует обслуживать компоненты, корректировать уровни запасов или планировать окна обслуживания до того, как неполадки усугубятся. Этот проактивный подход означает первый крупный шаг отрасли от реактивного ремонта к прогнозированию на основе данных.

Gen AI: Революционное улучшение прогнозирования технического обслуживания

Если предиктивное обслуживание было первым скачком, то генеративный ИИ - это реактивное топливо, ускоряющее трансформацию. В отличие от традиционных моделей ИИ, которые требуют структурированных данных и заранее определенных входов, генеративный ИИ может обрабатывать неструктурированную информацию — от заметок техников до руководств по обслуживанию — и производить весьма применимые, оперативные инсайты.

Возьмите пример нефтегазовой компании, которая автоматизировала свой анализ отказов и последствий (FMEA) по тысячам активов.

Традиционно FMEA является трудоемким ручным процессом, но благодаря использованию генеративного ИИ и обработки огромных объемов исторических данных по обслуживанию, компания быстро сформировала всеобъемлющие списки потенциальных режимов отказа, связанных с соответствующими мерами по обслуживанию (McKinsey & Company: Переподключение обслуживания с помощью генеративного ИИ).

Компания достигла значительного успеха в плане эффективности и экономии затрат, а также существенно сократила простои и увеличила производительность сотрудников. Техники стали меньше времени тратить на ручное создание и обновление этих важных документов, переключив свою работу на более стратегически важные задачи и повысив точность данных FMEA.

В авиации искусственный интеллект играет не менее трансформационную роль. Авиакомпании тестируют виртуальных помощников по техническому обслуживанию — AI-ассистентов, которые помогают техникам устранять проблемы непосредственно на производственном полу.

Представьте себе механика, столкнувшегося с утечкой компрессора. Вместо того чтобы листать объемные руководства, он просто спрашивает у искусственного интеллекта-помощника: «Что может быть причиной этой проблемы?» Система мгновенно предоставляет соответствующую диагностику, историю ремонтов и последующие шаги, извлекая информацию из руководств и исторических записей за секунды (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиационной техники).

Одна региональная авиакомпания уже тестирует такую систему, где сотрудники переднего края вводят проблему в чат и получают конкретные, контекстуальные данные из руководства по обслуживанию (McKinsey & Company: Перспективы применения генеративного ИИ в обслуживании авиационной техники). Эти помощники не только ускоряют процесс устранения неполадок, но и выступают в роли цифровых наставников для менее опытного персонала — они сохраняют корпоративные знания и делают их мгновенно доступными.

Системы искусственного интеллекта общего назначения — с быстрой обработкой данных и возможностями устранения неполадок — переопределяют прогностические возможности, которые авиакомпании разрабатывали на протяжении последнего десятилетия. Это означает меньше неожиданностей, более быстрые ремонты и меньшее количество самолетов, оставленных на земле из-за внепланового технического обслуживания.

От реактивного к проактивному: роль ИИ в изменении стратегии технического обслуживания

На протяжении десятилетий практика не запланированного технического обслуживания в авиации была в основном реактивной. Детали выходили из строя, самолеты оставались на земле, и команды технического обслуживания спешили на помощь. Но искусственный интеллект меняет этот подход. Позволяя заранее обнаруживать риски и слабые места системы, авиакомпании теперь могут принимать проактивные меры, предотвращая неисправности до того, как они произойдут.

Учитывайте влияние искусственного интеллекта в роли второго пилота и инструментов для устранения неполадок. В таких отраслях, как горнодобывающая промышленность, подобные системы искусственного интеллекта позволили сократить время на устранение неполадок на 35% и время незапланированного ремонта на 25% (McKinsey & Company: Возможности генеративного искусственного интеллекта в обслуживании авиалайнеров). Представьте себе такую эффективность, примененную в авиации, где каждая минута простоя может стоить тысячи долларов.

Искусственный интеллект также помогает инженерам по надежности, быстро извлекая закономерности отказов из плотных записей, инженеры могут направлять инструменты ИИ для выявления вероятных точек отказа и предложения стратегий технического обслуживания (McKinsey & Company: Возможности генеративного искусственного интеллекта в обслуживании авиакомпаний). Это позволяет инженерным командам сосредоточиться на сложных задачах надежности, а не тратить часы на рутинную работу с данными.

И поскольку отрасль сталкивается со старением рабочей силы и нехваткой талантов, искусственный интеллект становится еще более ценным. Генеративные ИИ-сопровождающие выступают в роли хранилищ институциональных знаний, помогая менее опытному персоналу принимать обоснованные решения в реальном времени (McKinsey & Company: Перепрофилирование технического обслуживания с помощью генеративного ИИ). Эти инструменты ускоряют процессы технического обслуживания, но также помогают поддерживать стандарты качества и безопасности по мере ухода на пенсию опытных техников.

Вкратце, искусственный интеллект помогает авиакомпаниям перейти от реактивного решения проблем к превентивной культуре обслуживания.

Преодоление барьеров для внедрения ИИ в обслуживание авиации

Несмотря на все свои перспективы, внедрение искусственного интеллекта в авиационное обслуживание без графика не обходится без препятствий. Авиационная отрасль известна своим консерватизмом — и это веские причины. Безопасность — это безусловный приоритет, и новые технологии должны внедряться осторожно, чтобы не поставить под угрозу летную годность.

Одним из основных препятствий является устаревшая инфраструктура. Многие авиакомпании до сих пор полагаются на бумажные записи или статические PDF-документы для технического обслуживания, создавая «грязный след отпечатков», который трудно интерпретировать системам искусственного интеллекта (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиакомпаний). Интеграция ИИ требует цифровых записей и чистых входных данных, что означает, что авиакомпаниям сначала необходимо решить задачу модернизации данных, прежде чем они смогут в полной мере извлечь выгоду из ИИ.

Нормы безопасности добавляют еще один слой сложности. Системы искусственного интеллекта нового поколения, хотя и мощные, не лишены недостатков и иногда могут выдавать неточные или вводящие в заблуждение результаты — явление, известное как «галлюцинации» ИИ. Вот почему авиакомпаниям следует использовать ИИ для дополнения, а не замены человеческого опыта (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиакомпаний). Контроль со стороны человека остается критически важным для проверки рекомендаций ИИ, особенно в сценариях, критичных к безопасности.

Построение доверия к искусственному интеллекту также зависит от прозрачности. Фреймворки интерпретируемого ИИ (XAI) помогают делать результаты работы ИИ понятными для пользователей, что увеличивает их принятие среди команд по обслуживанию (Forbes Tech Council: Как искусственный интеллект усиливает производство и прогнозирование спроса на обслуживание).

Когда механики и инженеры могут видеть, как искусственный интеллект приходит к своим выводам, они скорее всего доверят ему и последуют его рекомендациям.

Delta является отличным примером сочетания человеческого контроля с инсайтами искусственного интеллекта. Даже с прогнозируемой успешностью более 95%, Delta TechOps все еще проводит бенчмарк-тестирование компонентов, отмеченных моделями ИИ, перед тем как разрешить их использование в сервисе (Delta Tech Ops). Это сочетание машинного обучения и практической проверки поддерживает безопасность на первом плане.

В конечном итоге, эти препятствия означают, что искусственный интеллект пока не является решением, которое можно легко внедрить и использовать, а скорее мощным инструментом, который следует развертывать и контролировать в современной экосистеме данных.

Как искусственный интеллект укрепляет готовность поставщиков и цепочек поставок

Незапланированное техническое обслуживание авиационных проблем не ограничивается только ангарами. Даже самые передовые прогнозы искусственного интеллекта столь же эффективны, насколько качественной является цепочка поставок, которая их поддерживает. Если запчасть отсутствует на складе в момент прогнозируемой поломки, самолеты остаются на земле, а расходы продолжают расти. Вот почему роль ИИ выходит за рамки задач по техническому обслуживанию и распространяется на оптимизацию цепочки поставок.

Контрольно-диспетчерские башни, работающие на основе искусственного интеллекта, предоставляют авиакомпаниям беспрецедентную видимость потенциальных нарушений в цепочке поставок. Эти системы отслеживают коммуникации и модели доставки среди поставщиков и используют предиктивную аналитику для выявления ранних признаков задержек или дефицита (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиакомпаний). Аналитики цепочек поставок могут затем более глубоко изучить ситуацию с помощью чат-ботов на базе ИИ, получая рекомендации по минимизации этих рисков до того, как они превратятся в операционные проблемы.

В области прогнозирования модели ИИ помогают производителям и авиакомпаниям координировать своевременную доставку критически важных деталей, предсказывая будущие всплески спроса (Forbes Tech Council: Как ИИ усиливает производство и прогнозирование спроса на техническое обслуживание). Вместо того чтобы срочно размещать последние заказы, авиакомпании могут заблаговременно пополнять запасы и тесно сотрудничать с поставщиками, чтобы детали были готовы когда потребуются.

Обмен этими прогнозами с поставщиками также укрепляет отношения и снижает риск дефицита товаров. Когда поставщики понимают, что их ожидает, они могут более эффективно планировать производство и приоритетно организовывать поставки, создавая более устойчивую и отзывчивую цепочку поставок (Forbes Tech Council: Как искусственный интеллект улучшает прогнозирование спроса в производстве и обслуживании).

Авиакомпании, согласующие предиктивное обслуживание с более умным управлением цепочками поставок, могут гарантировать, что когда искусственный интеллект сигнализирует о предстоящей неисправности, нужная деталь уже будет в пути или даже на полке. Этот комплексный подход является ключом к превращению прозорливости в действие и минимизации незапланированных сбоев в авиационном обслуживании.

Первые шаги: Как авиакомпаниям начать использовать прогнозирование техобслуживания на основе искусственного интеллекта

Хотя преимущества искусственного интеллекта в области незапланированного технического обслуживания авиации очевидны, начать может показаться сложным. Авиакомпании работают в строго регулируемой среде с минимальным простором для ошибок. Но существует практический путь вперед — путь, который начинается с малых, но значимых шагов и ведет к более широким трансформациям.

Во-первых, авиакомпаниям следует сосредоточиться на приоритетных случаях использования с меньшим количеством регуляторных препятствий. Быстрые результаты, такие как цифровизация записей о техобслуживании или добавление AI-управляемого поиска на естественном языке в существующие системы, могут быстро продемонстрировать ценность. Эти инструменты упрощают поиск необходимой информации техниками, сокращая время, затрачиваемое на поиски в руководствах.

Постепенное внедрение также крайне важно. Вместо того чтобы запускать полномасштабное обновление ИИ за одну ночь, успешные организации тестируют решения в контролируемых условиях. Такой подход помогает повысить уверенность команд, особенно когда инструменты ИИ включают понятные результаты, которые показывают, как генерируются прозрения.

Обучение и управление изменениями играют одинаково важную роль. Например, успех компании Delta частично обусловлен работой внутренней команды опытных специалистов, которые тестируют рекомендации ИИ и постоянно совершенствуют систему (Delta Tech Ops). Авиакомпаниям, желающим последовать их примеру, следует инвестировать в повышение квалификации своих сотрудников и интеграцию ИИ в повседневные рабочие процессы технического обслуживания.

В заключение, ключевым является сотрудничество. Ни одна авиакомпания не работает в изоляции. Партнерство с производителями оригинального оборудования, компаниями по техническому обслуживанию и ремонту, а также поставщиками для создания общих экосистем данных позволит открыть более глубокие прозрения и более точные прогнозы (McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиакомпаний).

Авиакомпании, предпринимающие эти шаги, могут с уверенностью переходить от экспериментов к реализации, раскрывая полный потенциал искусственного интеллекта в своих стратегиях технического обслуживания и значительно сокращая незапланированные сбои в обслуживании на протяжении всего процесса.

ИИ и будущее не планового обслуживания в авиации

Будущее не запланированного технического обслуживания в авиации становится менее неопределенным благодаря трансформационной мощи искусственного интеллекта.

События, которые раньше были неизбежным операционным риском, такие как задержки самолетов, разочарованные пассажиры и взлетевшие вверх затраты, теперь стали управляемыми задачами. С помощью инструментов прогнозирующего обслуживания и искусственного интеллекта в роли второго пилота, авиакомпании могут предсказывать отказы деталей, оптимизировать поиск неисправностей и сокращать простои до того, как они превратятся в кризис.

Тем не менее, искусственный интеллект не является панацеей. Его полный потенциал раскрывается только при сочетании с человеческой экспертизой, надежными данными и продуманным подходом к интеграции. Авиакомпании, инвестирующие сегодня в прогнозирование на основе искусственного интеллекта, позиционируют себя для минимизации перебоев в работе и обеспечения более безопасной, эффективной и конкурентоспособной деятельности в предстоящие годы.

помогает авиакомпаниям превратить эту концепцию в реальность. Объединяя передовые прогнозы с помощью искусственного интеллекта с учетом специфики авиации, ePlaneAI дает техническим бригадам возможность предвидеть незапланированные отказы, оптимизировать цепочки поставок и обеспечивать надежные полеты самолетов — день за днем.