如何利用数字孪生进行航空预测性维护

在航空业，即使是一次意外的延误也可能引发代价高昂的连锁反应——航班停飞、飞机改道、机组人员出现问题以及乘客不满。航空业注重精准运营，但传统的维护方法，包括例行检查、按日历进行的大修和被动维修，往往无法满足现代航空旅行的需求。

数字孪生预测性维护或许能带来解决方案。该技术为航空公司和原始设备制造商提供了一种强大的方法，利用实时数据和飞机系统的虚拟模型，提前预测故障。

有了数字孪生，舰队MRO团队可以将现有的实体资产与数字资产进行镜像映射。然后，他们会对虚拟孪生体进行一系列压力测试，包括恶劣天气、组件故障以及应对计划外停机的情况。这种主动的方法可以延长飞机的使用寿命，并改善运营工作流程和飞行安全。

对于建立在微薄利润和更严格监管基础上的行业来说，这种增加的精度至关重要。

什么是数字孪生？

数字孪生的概念诞生于 21 世纪初，但其根源可以追溯到美国宇航局 1970 年的阿波罗 13 号任务（西门子）。

在危机期间，NASA 的工程师们使用地球上的镜像系统实时模拟了故障航天器，这也就是我们现在所说的“数字孪生”的原始版本。这个正式概念最初是由密歇根大学的 Michael Grieves 博士于 2002 年在产品生命周期管理的背景下定义的（数字孪生开放研究平台）。

数字孪生的核心是物理对象、流程或系统的动态虚拟模型。与静态模拟不同，数字孪生通过传感器、机器学习模型和联网系统不断更新真实世界数据。这使得它不仅可以反映真实世界的情况，还可以模拟、预测和优化其真实对应物的性能。

如今，数字孪生的应用远不止航空航天领域。在制造业，西门子利用数字孪生来模拟工厂布局和机器效率。在汽车领域，特斯拉和宝马利用数字孪生来监控电动汽车性能并改进自动驾驶系统。医疗保健领域正在应用这项技术来模拟器官并预测个体患者对治疗的反应。德勤）。

城市规划人员现在使用数字孪生来模拟整个城市。新加坡的“虚拟新加坡”项目是这个城市国家的生动数字复制品，用于城市规划、应急响应和环境分析。公共部门创新观察站与此同时，通用电气和壳牌等能源公司采用数字孪生技术实时管理涡轮机、电网和海上钻井平台（GE维尔诺瓦，壳）。

这些用例的实现得益于物联网、云计算和边缘分析技术的进步。随着 5G 连接和 AI 建模的发展，数字孪生的应用范围正在迅速扩展，为曾经受数据滞后和人工监督限制的行业带来实时优化和场景测试。

航空业中的数字孪生是什么？

数字孪生是现实世界对象、系统或流程的虚拟复制品，利用实时数据反映其当前状态。与静态模型或其他模拟不同，真正的数字孪生与其物理对应物相链接，并根据传感器及其运行环境的输入持续更新（汉莎航空系统）。

航空领域使用的数字孪生有多种类型：

例如，波音公司利用数字线程和孪生技术来追踪MQ-25和“奇努克”等项目中关键系统的性能。他们的方法在设计与运营之间建立了“闭环”连接，实际使用情况可以为未来的工程迭代提供参考。波音创新季刊）。

这种保真度不仅使航空利益相关者能够监控资产，还能模拟这些资产在未来各种场景下的表现，从结构疲劳循环到紧急改道。正如汉莎航空工业解决方案公司所说：“‘数字孪生’使企业能够虚拟地映射其流程，进行更改，并在此过程中挖掘真正的优化潜力。”汉莎航空系统）。

为什么是“数字双胞胎”而不是“三胞胎”或“四胞胎”？

如果数字孪生能够模拟真实世界的情况，为什么只停留在一个版本？为什么不创建三个、十个甚至五十个相同系统的版本来测试所有可能的结果呢？

我们已经做到了。许多系统已经做到了这一点。

期限 数字孪生最初诞生于 21 世纪初的 NASA，当时工程师们需要一个可以与太空中的物理版本并行运行的航天器虚拟模型（在）我们的想法是建立一个一一对应的数字复制品，以持续反映真实系统的状态。

从那时起，这个概念就不断演变。如今的数字孪生通常使用场景建模 或者 蒙特卡罗模拟，运行数百或数千个模拟未来以评估最佳情况、最坏情况和最可能结果的技术（美国宇航局艾姆斯研究中心例如，在航空领域，预测性维护模型可能会测试不同的环境条件或使用模式，以预测某个组件何时可能出现故障（电力系统研究）。

那么我们为什么不叫他们数字三胞胎 或者 数字倍数？

归根结底是品牌和简单性。数字孪生之所以成为一个包罗万象的术语，是因为它易于理解，并在各行各业得到广泛认可。即使一台发动机或机身有10个并行的实时模拟系统，为了保持一致性，整个系统仍被称为“数字孪生”。它使工程师、高管、监管者和营销人员都能清晰地理解这个术语。麦肯锡公司）。

是的，数字孪生通常表现得像整个数字家庭，但术语双即使它没有讲述整个故事，但“卡住”仍然存在。

预测性维护如何与数字孪生协同工作

传统维护依赖于固定的时间表，例如 500 飞行小时检查或年度检查。预测性维护然而，它使用实际性能数据来实时评估组件的健康状况，并估计何时可能发生故障。数字孪生通过持续模拟运行条件并比较预期行为与实际行为，提高了这些模型的准确性。

假设一台发动机的油压趋势低于正常值。在传统设置中，这种情况可能要到定期检查时才会被注意到。但有了数字孪生，这种偏差会根据历史模式、环境条件和操作阈值立即标记出来。维护团队可以在故障发生前进行干预，从而避免停机和安全风险。

劳斯莱斯的IntelligentEngine平台就是一个例证。工程师利用实时传感器数据和卫星连接，创建发动机的数字孪生模型。虚拟模型与实体发动机协同运行，使劳斯莱斯能够预测维护需求、模拟极端环境并安排主动维修。Rollys-Royce）。

航空公司和 MRO 供应商的利益

由数字孪生驱动的预测性维护的回报是巨大的，并且它触及了许多关键痛点：

最近的一项研究表明，数字孪生驱动的预测性维护在模拟航空运营中可降低高达 30% 的成本，并将计划外维护事件减少 40%（土木工程科学与技术）。

航空领域的实际应用

尽管数字孪生技术的前景听起来充满未来感，但它已经深深嵌入到当今的航空工作流程中。

达美航空

达美航空在应用数字孪生和人工智能技术进行预测性维护方面处于领先地位，主要通过其 APEX（高级预测引擎）系统（航空杂志）。

APEX 在每次飞行过程中收集实时发动机数据，并利用人工智能构建每个发动机当前状态的动态数字复制品。这些数字孪生模型使达美航空能够在部件磨损或异常导致机械故障之前就对其进行预测。

例如，如果系统检测到一些规律（例如振动或温度略有升高），它可以提醒技术人员在特定时间段（例如50个飞行小时）内更换零件，而不是等到故障发生。这种主动方法消除了猜测，减少了不必要的更换，并确保在需要时准确执行维护。

效果显著：从 2010 年到 2018 年，达美航空将因维护相关原因取消的航班数量从每年超过 5,600 架次大幅削减至仅 55 架次（航空杂志）。

APEX 计划每年为达美航空节省八位数的成本，并于 2024 年荣获《航空周刊》创新奖。利用数字孪生技术，达美航空可以延长飞机的飞行时间，减少代价高昂的停机时间，为乘客提供更可靠的体验，同时显著降低维护和运营成本（航空杂志）。

波音

除了使用数字孪生来跟踪闭环环境中关键系统的性能（如前所述）之外，波音公司还将数字孪生技术应用于产品开发、制造和维护领域。

该制造商已使用数字孪生模型对 777X 上复杂的折叠翼尖系统进行建模，从而使工程师能够模拟结构动力学并减少物理原型制作（简单飞行同样，波音公司采用基于模型的系统工程 (MBSE) 来创建飞机的综合数字化表示，模拟电气、液压和航空电子系统如何相互作用（波音供应商）。这些双胞胎有助于在设计阶段早期发现潜在问题并简化认证。

人工智能和机器学习的作用

缺乏智能的数字孪生仅仅是一面镜子。数字孪生的强大之处在于其学习、适应和预测的能力——这些功能正是人工智能和机器学习所实现的。

在航空领域，这些算法处理来自飞行日志、机载传感器、天气反馈和维护记录的海量数据集。随着时间的推移，它们学会检测微弱信号——那些故障前出现的细微异常，但人类技术人员可能会忽略。

例如，人工智能可以发现特定天气条件下风扇叶片振动增加 0.5%，并将其与潜在的疲劳问题联系起来（信息与软件技术）。数字孪生体基于这种洞察，更新其模拟参数，并标记可能存在的缺陷以供检查。任何人类分析师都无法及时发现这种关联。

人工智能还能量化不确定性。它不再采用二元“是/否”预测和决策树，而是提供概率风险概况——例如，“该燃油泵在300个飞行小时内出现故障的可能性为78%”。这种精准性改变了航空公司分配资源、安排检查和风险管理的方式。

利用数字孪生进行预测性维护的好处

数字孪生驱动的预测性维护为航空公司和 MRO 提供了显著的成本节约和其他效率效益。

1.减少飞机停机时间：

数字孪生可以在潜在行为发生之前进行预测，从而可以在低流量时段或计划停机期间采取主动的维护措施。

2.延长组件寿命：

维护不再按固定间隔进行，而是根据实际使用情况和状况进行。这种方法有助于优化资产使用寿命，并减少不必要的零件更换

3.增强安全性和合规性：

数字孪生支持基于条件的监控，可以在异常变得严重之前将其标记出来。ePlaneAI将 MEL 数据与预测分析相结合，以便跟踪延期项目并根据风险智能地确定优先顺序。

4. 更加绿色的运营

当预测模型能够预测哪些部件可能出现故障以及何时发生故障时，技术人员就能得到更合理的安排，提前准备好工具，并更高效地进行库存管理。汉莎航空工业解决方案公司强调，这是减少二氧化碳排放的一条途径——因为更少的紧急维修意味着更少的燃油浪费航班延误或维修转场航班（汉莎航空工业解决方案）。

将数字孪生集成到现有的MRO系统中

最大的障碍不是理解数字孪生的力量，而是让它们与传统系统很好地协同工作。

许多航空组织仍然依赖于杂乱无章的电子表格、独立的维护系统以及数据孤岛式的 ERP 平台。如果数字孪生无法从这些来源获取准确的实时数据，那么它就毫无价值。

这就是 ePlaneAI 这样的公司发挥作用的地方。ePlaneAI 连接ERP系统的数字孪生模型自动化维护触发器、零件订单、合规性报告和技术人员调度。

如果数字孪生预测起落架疲劳，ePlaneAI 就可以自动生成相关工作订单，交叉检查零件可用性，并确保符合 MEL 延期跟踪的法规要求。

成功实施的关键在于：

航空业数字孪生预测性维护的未来

随着行业继续努力应对利润率收紧、车队老化和可持续性需求，由数字孪生驱动的预测性维护将引领行业前进的道路。

新兴创新包括：

随着人工智能模型变得越来越先进，物联网基础设施变得越来越强大，数字孪生将变得更加智能、更加自主，并且在管理飞机健康方面更加不可或缺。

更智能、更快速地飞行：数字孪生为何已准备好起飞

数字孪生正在重塑当今的航空业，波音、达美航空和汉莎航空等制造商和航空公司引领着更快、更安全、更具成本效益的运营。

准备好为您的机队带来同样的数字孪生精度了吗？ePlaneAI 通过强大而精简的集成，帮助航空团队将预测性维护融入其运营中。从 MEL 延期优化到实时诊断和更智能的预测，我们让您能够更轻松地在飞机停飞前发现问题。

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