关于使用人工智能简化AOG服务的所有你需要知道的信息
飞机停场（AOG）事件可能会给航空公司带来高达每小时15万美元的成本，这不仅会扰乱航班计划、运营，还会影响客户满意度。本文探讨了如何通过AI驱动的预测性维护、实时健康监测和智能物流来转变航空业——减少计划外停机时间，优化零部件采购，并确保更快速的AOG恢复。随着AI的采用加速，航空业的未来承诺实现更智能、更安全、更可靠的天空。
飞机地面停机（AOG）延误的真正成本
地面停机（AOG）事件是每个航空公司最糟糕的噩梦。这发生在飞机意外停飞，导致航班中断和巨大的经济损失。
对财务影响的估计差异很大。研究表明，根据飞机类型、航线以及干扰的规模，每小时的损失可能在1万到15万美元之间（AAA Support）。
除了损失的收入外，停飞的飞机还会导致客户不满和深远的运营混乱。当一架原本应该在纽约的喷气机滞留在迈阿密时，它会引发一系列连锁反应，延误货物运输、衔接航班、机组人员的时间表，并扰乱那些从未预订过停飞喷气机的乘客的生活。
根据贝恩公司的研究, 如果航班延误，平均顾客的NPS（净推荐值）会下降16点。而当顾客感觉他们没有及时获得航班延误的通知时，这个下降会骤降90点。
这意味着航空公司必须在几分钟内确定如何解决AOG事件以及解决的时间表。没有强大的AI系统来简化采购、维护和客户关系管理，这样的迅速几乎是不可能的。
虽然定期维护能保持大多数飞机的运行，但它无法预防所有的故障或检查延误。这就是人工智能驱动的解决方案正在改变游戏规则的地方。
人工智能正在帮助航空公司减少停机时间，并在问题发生前预防AOG灾难，预测维护问题，优化零部件采购，并自动化物流。
航空领域的人工智能：改变预测性维护
传统的飞机维护遵循基于时间的计划，这意味着无论是否需要，部件都会在固定的时间间隔内进行检查或更换。这有点像那些宗教般每行驶3,000英里就更换机油的车主——虽然有帮助，但故障仍然会发生。
这种固定间隔方法会留下空白，导致出现意外的AOG情况。
人工智能驱动的预测性维护（PdM）消除了这些盲点。它不依赖于固定的时间表，而是持续监控实时飞机数据，并在问题导致故障之前发出警告。
人工智能驱动的预测性维护的主要优势
- 早期检测故障：人工智能传感器追踪引擎振动、液压压力和电子系统健康状况，能在手动检查发现问题前数周捕捉到微妙变化。
- 减少不必要的维护：人工智能分析磨损模式并延长零件寿命，这意味着只有在真正需要时才更换组件。
- 减少AOG发生次数：主动维修意味着减少紧急停飞，使飞机更长时间保持在服务中。
- 降低维护成本：使用人工智能驱动的预测性维护（PdM）的航空公司报告称，维护费用降低了30%，非计划性故障减少了多达50%（AAA支持）。
达美航空公司经历了更为显著的增长。当该航空公司实施了其人工智能驱动的预测系统后，它将因维护相关问题导致的航班取消数量减少了95%（Delta TechOps）。
人工智能不仅可以减少流通中的次品和维护成本，还可以优化劳动操作。
熟练的技术人员可以更高效地部署，让他们专注于修理，而不是浪费时间寻找零件。维护日志、保修单、询价单以及相关文档的管理变得更加流畅，以便更快地访问、提高准确性和更好的合规性，确保工作流程更加顺畅和高效。
由AI驱动的实时飞机健康监控
现代飞机每次飞行都会生成数TB的传感器数据，捕捉引擎性能、电气系统和燃油效率的每一个细节。人工智能实时分析这些数据，即时提出维护建议。
想象一架飞机在飞行中途经历轻微的液压压力波动：
- 人工智能检测到异常并将其与历史故障数据进行比较。
- 它预测在接下来的10次飞行中有70%的几率发生泵故障。
- 维护团队会立即得到警报，从而可以进行主动维修。
通过人工智能全天候监控飞机健康状况，航空公司可以在故障发生前预防机械故障，降低停机风险并提高运营效率。
AI驱动的AOG响应：更快地恢复飞机服务
即便拥有顶尖的人工智能驱动的预测性维护系统，AOG（航空器停场）事件仍然会发生。当这种情况发生时，速度至关重要。
积极准备应对AOG事件的5种方法
飞机停场 (AOG) 情况本质上是不可预测的，但是公司可以通过采取积极的措施来准备快速响应和恢复，以减轻其影响。与其在飞机意外停飞时匆忙寻找解决方案，不如事先就拥有正确的基础设施、合作伙伴和物流安排，这样可以显著减少停机时间。以下是五个关键策略，帮助航空公司领先于AOG干扰：
1. 建立专门的AOG响应团队
当危机出现时，拥有一个随时待命的专家团队，他们在AOG物流和紧急维修方面受过训练，可以起到决定性的作用。这个团队应该擅长故障排除、修理协调和快速配件采购，以便在飞机停飞时能够立即采取行动。
一些航空公司，如汉莎航空，制定了预定的升级协议，确保一旦检测到AOG事件，决策者、维修人员和供应链合作伙伴会立即得到通知。一个专门的响应团队消除了由混乱和沟通不畅造成的延误，使恢复工作更加顺畅。
2. Build strong relationships before you need them
在AOG（航空器地面停机）事件期间，最大的挑战之一是迅速获得正确的替换零件。那些与可信供应商预先建立合作关系的航空公司可以优先获取关键部件，避免临时采购的延误。
航空公司可以提前与供应商协商协议，以确保在紧急情况出现之前，能够享受更快的交货时间、优惠的价格和简化的订购流程。
强大的供应商关系也可以改善库存预测，帮助航空公司在战略位置备存经常需要的零件。
3. 投资快速物流和按需运输
即使有替换零件，运输延迟也可能延长飞机的停机时间。航空公司应与专业的AOG物流供应商合作，以确保在紧急情况发生时，他们能够获得快速运输、专用空运和迅速的海关清关服务。
人工智能驱动的物流平台可以预测供应链中断，并推荐最快的可能运输路线。公司可以通过与按需空运和地面运输服务建立合作关系，在几小时内—而不是几天—将零部件和设备转移到正确的位置。
4. 使用人工智能驱动的预测性维护来防止可避免的AOG事件
减少AOG中断的最佳方法是防止它们一开始就发生。
人工智能驱动的预测性维护通过分析实时飞机性能数据来检测部件故障的早期警示信号，使航空公司能够在问题导致紧急停飞之前解决问题。
将机器学习算法与全舰队的维护日志相结合，贵公司可以：
- 通过在故障发生前安排更换来延长组件的使用寿命
- 识别不同飞机型号的磨损和损耗模式
- 优化维护计划以减少不必要的停机时间
通过预测性维护，航空公司避免了临时AOG危机，减少了成本和运营上的麻烦。
5. 创建一个集中的AOG响应通信系统
当发生AOG（飞机地面停机）事件时，决策延迟通常来自于维修组、航空公司运营、供应商和物流团队之间的沟通不畅。为了减轻这种延迟和碎片化的处理方式，航空公司应该实施集中化的AOG响应平台，提供维修进度的实时更新、零件可用性和预计恢复时间。
人工智能驱动的平台可以自动发送通知，实时跟踪货物运输，并简化紧急修理的审批流程。通过在每个阶段都让所有利益相关者保持知情，航空公司可以减少混淆，加快决策过程，并更快地让停飞的飞机重新升空。
人工智能正在重新定义AOG响应方式：
- 即时定位替换零件。人工智能驱动的数据库在几秒钟内搜索全球供应商网络。
- 自动化技术员排班。人工智能找到最近的可用维修团队并分配工作。
- 优化物流。人工智能预测运输延迟，选择最快路线，甚至自动化国际货运的海关文书工作。
由AI驱动的零部件采购
在AOG事件中，快速找到正确的飞机部件是最大的挑战之一。一架商用飞机可能包含超过600万个单独的组件，而寻找稀有或缺货的部件可能会增加数天的延误。
人工智能驱动的采购通过即时扫描全球库存来找到最快的供应商匹配，预测基于整个车队的故障模式哪些部件将最需要，并自动选择最快的运输方式，在考虑天气、海关等因素的情况下
人工智能可以自动执行如海关等任务
因此，由人工智能驱动的采购减少了AOG等待时间——尤其是考虑到60%的航班中断是由可控因素引起的（McKinsey & Company）。
此外，企业意识到了非凡的成本节约。据估计，多达50%的航空电子设备和航空部件购买后从未使用。如果这些部件中的任何一个在紧急、AOG的时间框架下运输，那么运输成本会高出5倍。
人工智能不仅仅是提高工作流程效率；它是拥抱全成本思维的一部分。
人工智能在AOG响应的劳动力优化中的作用
AOG事件需要飞行员、技术人员和供应链团队之间的无缝协调。人工智能通过以下方式提高效率：
- 根据技术人员的技能水平和接近度自动派遣。
- 通过增强现实（AR）提供数字化修理手册。
- 为维修团队提供人工智能生成的故障排除指导。
使用像ePlaneAI这样的AI解决方案的航空公司可以将MRO运营的维护时间缩短20-30%，并为MRO运营实现高达20%的年度节省。
航空AOG支持中的人工智能未来
根据2024年关于民用航空人工智能的研究（Alumni Global Aviation Survey），大约55%的航空公司在其组织中实施了人工智能解决方案。
那个55%的数字正在迅速增长，主要研究集中在预测模型、无人机（Unmanned Aerial Vehicles）和卷积神经网络上，这些网络分析大量的视觉和传感器数据以检测模式、自动化检查以及增强飞机安全性（Science Direct: 数据科学与管理）。
随着人工智能的采用增长，卷积神经网络将成为更精确的预测性维护、更智能的空中交通管理以及在飞行员辅助系统中增加自动化的核心部分，进一步优化航空作业并减少停机时间。
简而言之，人工智能目前的表现已经非常出色。而且它还在不断进步。大多数专家认为，这项复杂的技术仍然处于起步阶段。
以下是人工智能在航空业中重塑行业的时间线：
- 2020年代末： 机器学习（ML）应用将在燃油效率优化、排放建模和预测性维护中发挥更重要的作用。航空公司正日益整合人工智能以降低运营成本并满足环境法规。
- 到2030年：据估计，超过75%的主要航空公司将把人工智能集成到维护和供应链系统中，从而简化AOG响应和整体资产管理。
- 到2030年代：预计航空业将向扩展最小机组操作（eMCO）和单飞行员操作（SiPO）过渡，这一转变将由人工智能技术支持。这一转变将显著减轻飞行员的工作负担，并提高运营效率。
- 在未来十年：由人工智能驱动的预测性维护和供应链自动化预计将在未来十年内将飞机非计划停机时间减少30-50%，每年削减维护成本数百万。
- 更远的未来： 量子计算和自学习人工智能。量子计算机可以实时分析数千个变量以优化飞行路径，而自学习人工智能意味着AI可以从过去的飞行中学习，以改进实时决策，减轻飞行员的工作负担，并提供个性化、适应性的乘客飞行体验。
(来源：Science Direct: 数据科学与管理，IBM商业价值研究所)
其他正在发展的人工智能趋势包括基于区块链的零件追踪和引导无人机快速完成飞机安全扫描，这通常是一个繁琐的过程（Science Direct: Data Science and Management）。
尽管这些未来的增强功能需要大量投资，但随着人工智能的发展，AOG延迟将会减少，成本将会降低，车队的可靠性将得到提升。
为什么人工智能是AOG管理的现在和未来
人工智能正在根本性地改变AOG响应—推动预测性维护、智能采购和实时物流协调。
目前，许多公司认为只要在单一功能上（如聊天机器人或一次性自动化工具）应用人工智能，就意味着他们已经完全现代化了。真正的人工智能采用需要是系统性的——它必须触及每一个业务单元，以推动真正的竞争优势。
在航空领域，人工智能不仅仅用于自动化维护警报——它应该优化从零部件采购和机组人员排班到空中交通协调以及乘客服务的各个方面。
在像航空这样不可预测的行业中，系统性的人工智能采用正成为盈利与亏损、效率与中断之间的区别。通过更全面的人工智能集成方法，您的公司可以在运营和财务韧性方面超越竞争对手。
选择合适的AOG服务提供商不应仅仅基于快速修复。这是一种自动驾驶的人际合作伙伴关系，以便协作并主动预见和解决问题。最佳服务提供商正在整合AI驱动的洞察力，以实现最优资源分配和恢复时间。
航空维修趋势可能在不确定的情况下获得动力
飞机的服役时间越来越长，供应链如同火药桶，技术也在一夜之间不断革新。探索日益增长的维护趋势，以及它们对于努力保持飞行和盈利的运营商的意义。
矢量数据库。解锁航空业的非结构化智能。
向量数据库索引高维嵌入向量，以支持对非结构化数据的语义搜索，这与使用关键字精确匹配的传统关系或文档存储不同。向量存储管理表示文本或图像语义的密集数字向量（通常为 768-3072 维），而不是表格或文档。在查询时，数据库使用近似最近邻 (ANN) 搜索算法找到查询向量的最近邻。例如，基于图的索引（如分层可导航小世界 (HNSW)）构建分层邻近图：较小的顶层用于粗略搜索，较大的底层用于细化（见下图）。搜索“跳”到这些层 - 快速定位到一个集群，然后再详尽地搜索本地邻居。这在召回率（找到真正的最近邻）和延迟之间进行了权衡：提高 HNSW 搜索参数 (efSearch) 会增加召回率，但会增加查询时间。
供应链门户。一个卖家。多个买家。完全控制。
航空供应链门户本质上是一个为航空供应商及其客户量身定制的私人电子商务平台。它专为航空公司、MRO 和零部件分销商设计，将库存、采购和供应商协作集中到一个安全的系统中。实际上，OEM 或零部件分销商会“贴牌”此门户，并邀请其认可的买家（航空公司、MRO 等）登录。这些买家可以看到完整的零部件目录（从卖家的 ERP 实时同步），并且可以像在大型在线市场上一样搜索、筛选和比较商品。然而，与公开的公共交易所不同，这个门户是私有的——平台上只有一家供应商（有许多买家），使公司能够完全控制定价、库存和用户访问。
库存人工智能。预测每个航空零件的需求。
库存AI的数据工程和准备
有效的库存AI始于强大的数据管道。所有来自企业系统和外部来源的相关数据都必须经过汇总、清理和转换，以供AI使用。这包括库存数据（历史销售额、当前库存水平、零件属性）和需求驱动因素（市场趋势、维护计划、促销等）。通过将内部ERP记录与外部因素（例如行业趋势或季节性模式）相结合，该模型可以全面了解需求影响因素。数据管道中的关键步骤通常包括：
- 数据提取与集成：从 ERP 系统（例如 SAP、Oracle、Quantum）和其他来源（供应商数据库、市场数据）提取数据。该平台支持与各种航空系统的自动连接，确保数据顺畅流入。例如，历史使用情况、交货时间和未完成订单会与外部数据（例如全球机队利用率或宏观经济指标）合并。
- 数据转换与清理：数据采集后，需要进行清理和标准化。这包括处理缺失值、规范化单位（例如飞行小时数、周期数），以及将数据结构化为有意义的特征。可以应用自定义转换和数据仓库自动化来准备 AI 就绪的数据集。目标是创建一个统一的数据模型，用于捕捉库存状态（现有数量、位置、成本）和上下文变量（例如需求协变量、供应商交付周期）。
- 数据加载至云端：准备好的数据将被加载至可扩展的云数据平台。在我们的架构中，Snowflake 被用作中央云数据仓库，可以接收批量或实时数据流，并处理海量交易数据。Snowflake 的即时弹性特性支持按需扩展存储和计算能力，因此即使是海量的 ERP 数据集和预测功能也能高效处理。这个基于云端的存储库是所有下游分析和机器学习的唯一真实来源。
- 业务定制微调：关键的准备步骤是将数据和模型参数与每家航空企业的细微差别进行匹配。每家航空公司或维护、维修和大修 (MRO) 都可能拥有独特的消费模式、交付周期限制和服务水平目标。库存人工智能系统会根据客户的历史数据和业务规则对其模型进行“微调”，从而有效地学习客户的需求节奏和库存策略。这可能涉及使用公司部分数据校准预测模型，或调整优化约束条件（例如关键 AOG 部件的最低库存水平）。通过根据业务定制人工智能，预测和建议将变得更加准确，并与客户的运营更加相关。
持续数据更新：库存 AI 并非一次性分析，而是持续学习。数据管道会定期更新（例如每日或每小时），将新的交易数据（销售、发货、询价等）输入模型。这确保 AI 始终根据最新的库存和需求状态做出决策。自动化数据质量检查和监控机制可以捕捉输入数据中的异常，避免垃圾数据导致错误的预测。总而言之，云端集成、干净数据的坚实基础，使 AI 模型能够发挥最佳性能，并适应不断变化的情况。
