人工智能如何帮助预测航空公司非计划性维修需求

但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的预测分析和生成性人工智能（gen AI），以便在故障发生之前预测故障，帮助维护团队领先于故障，以防止中断。

从内部人工智能副驾驶协助地面机械师到预测性算法提前数周标记出风险部件，人工智能正在给航空公司一个减少停机时间和提高可靠性的奋斗机会。

在本文中，我们将探讨人工智能如何帮助预测航空业非计划维修需求，借鉴真实世界案例和行业洞察。我们将看看像达美航空这样的航空公司是如何大幅减少取消航班的，人工智能是如何自动化故障分析的，以及航空公司现在可以采取哪些步骤开始使用AI驱动的维修预测。

航空领域非计划维修的高昂成本

航空业中的非计划维修是一个耗资数十亿美元的问题。随着全球航空业仍在从COVID-19大流行中恢复，保持飞机运营的压力前所未有地大。然而，航空公司正面临一场完美风暴，使得非计划维修的干扰更加严重。

劳动力短缺高居榜首。自2019年以来，随着航空公司争夺日益减少的合格工人，飞机技术人员和维修工程师的小时工资已经飙升了20%以上（麦肯锡公司：航空维修中的生成性AI机遇）。

而这个问题在短期内不会消失。到2033年，预计五分之一的航空维修技师职位将无人填补，这将给本已紧张的维修团队带来更大的压力（麦肯锡公司：航空维修中的生成式人工智能机遇）。

达美航空的经历凸显了其中的重大利害关系。仅在2010年，由于维修问题，达美就经历了超过5600次的航班取消。到了2018年，得益于其预测性维修计划，这一数字骤降至仅55次与维修相关的取消（Delta Tech Ops）。这一显著的转变展示了从被动修复向主动维护策略转变的潜在影响。

但是，尽管达美航空的成功令人鼓舞，许多航空公司仍然处于应急模式。非计划性维护仍然是运营可靠性、客户满意度和盈利能力的主要风险之一。而这正是人工智能发挥作用的地方——提供新方法来预测故障并控制非计划维护航空的不可预测性。

预测性维护：迈向减少意外的第一步

在通用人工智能进入现场之前，预测性维护为预测飞机非计划维修需求奠定了基础。

像达美航空这样的航空公司一直是预测工具的早期采用者，这些工具分析来自飞机传感器的实时数据流，以预测部件故障发生之前的情况。例如，达美技术运营部利用空中客车Skywise平台监控其A320和A330机队的运营和性能数据，提前评估飞机部件的故障概率（Delta Tech Ops）。

结果不言自明。Skywise在预测即将发生的故障方面取得了超过95%的成功率，使得Delta能够主动规划维护并大幅减少计划外的停机时间（Delta Tech Ops）。

但这不仅仅关乎内部系统。现代AI驱动的预测工具整合了外部信号，如天气模式、供应商数据，甚至使用趋势，以微调它们的预测。正如行业专家所指出的，尽管公司收集的数据比以往任何时候都多，传统工具在综合这些复杂性时却遇到了困难。然而，AI模型在这种环境中蓬勃发展，找到了人类或传统统计方法可能错过的模式和相关性（福布斯科技委员会：如何利用AI推动制造业和维护需求预测）。

预测性维护平台结合庞大的数据集和先进的分析技术，为航空运营商提供了关于何时维修部件、调整库存水平或在故障升级之前安排维护窗口的可操作见解。这种主动的方法标志着行业从被动修复向数据驱动的远见转变的第一次重大飞跃。

通用人工智能：增强维护预测能力

如果预测性维护是第一次飞跃，那么生成式人工智能就是加速转型的喷气燃料。与需要结构化数据和预定义输入的传统人工智能模型不同，生成式人工智能可以处理非结构化信息——从技术员笔记到维护手册——并产生高度可用的实时洞察。

以一家石油和天然气公司为例，该公司自动化了其成千上万资产的故障模式和影响分析（FMEA）。

传统上，FMEA 是一个费时的手工过程，但通过向 gen AI 提供大量历史维护数据，公司迅速生成了与正确维护措施相关联的潜在故障模式的全面列表（麦肯锡公司：用 gen AI 重构维护）。

该公司在效率和成本节约方面取得了重大胜利，同时显著减少了停机时间并提高了员工的工作能力。技术人员在手动创建和更新这些关键文件上花费的时间减少了，将他们的工作转移到了更高策略性的任务上，并提高了失效模式及效应分析（FMEA）数据的准确性。

在航空领域，通用人工智能正在发挥同样变革性的作用。航空公司正在试行虚拟维修副驾驶——这是一种人工智能助手，能帮助技术人员直接在车间地板上解决问题。

想象一下，一名机械师面对压缩机泄漏的情况。他们不需要翻阅厚重的手册，只需向AI副驾驶询问：“这个问题可能是由什么原因造成的？”系统迅速呈现出相关的诊断、修理历史和接下来的步骤，从手册和历史记录中提取信息，只需几秒钟（麦肯锡公司：航空维修中的生成式AI机遇）。

已经有一家地区航空公司正在测试这样一个系统，前线工作人员在聊天框中输入问题，就能从维修手册中获得具体的、上下文相关的见解（麦肯锡公司：航空维修中的生成式人工智能机遇）。这些副驾驶不仅加快了故障排除的速度，而且还作为数字化导师为经验较少的员工提供服务——捕捉机构知识并使其能够即时访问。

通用人工智能系统——具有快速数据处理和故障排除能力——正在重新定义航空公司在过去十年中建立的预测能力。这意味着更少的意外，更快的修复，以及由于非计划维护而停飞的飞机数量减少。

从被动到主动：人工智能在维护策略中的角色转变

几十年来，非计划性维护航空实践大多是反应式的。部件出现故障，飞机被迫停飞，维修团队匆忙应对。但是人工智能正在改变这一切。通过更早地检测风险和系统弱点，航空公司现在可以采取主动措施，防止故障在发生之前就被发现。

考虑人工智能副驾驶和故障排除工具的影响。在采矿等行业，类似的生成型人工智能系统已将故障排除时间减少了35%，非计划修理时间减少了25%（麦肯锡公司：航空维修中的生成型人工智能机遇）。想象一下这种效率应用于航空业，那里每分钟的停机时间可能会花费数千美元。

通用人工智能还通过从密集的记录中快速提取故障模式来协助可靠性工程师，工程师可以提示AI工具找出可能的故障点并提出维护策略（麦肯锡公司：航空维修中的生成式AI机遇）。这使得工程团队能够专注于复杂的可靠性挑战，而不是花费数小时进行数据繁重的工作。

随着行业面临老龄化的劳动力和人才短缺，人工智能变得更加宝贵。人工智能辅助飞行员充当知识库，帮助经验较少的员工实时做出明智的决策（麦肯锡公司：用人工智能改造维护工作）。这些工具加快了维护流程，但也有助于在资深技术人员退休时保持质量和安全标准。

简而言之，人工智能正在推动航空公司从被动的应急反应转向主动的维护文化。

克服航空维修中的人工智能障碍

尽管人工智能在非计划性维修航空领域充满前景，但其采用并非没有障碍。航空业出了名的保守——这有充分的理由。安全是不容讨价还价的，新技术必须谨慎部署，以避免影响飞行适航性。

一个主要障碍是遗留基础设施。许多航空公司仍然依赖纸质记录或静态PDF文件来进行维护文档，这创建了一个“脏手印”轨迹，AI系统难以解读（麦肯锡公司：航空维修中的生成式AI机遇）。集成AI需要数字化记录和干净的数据输入，这意味着航空公司必须首先解决数据现代化问题，然后才能充分利用AI的全部好处。

安全规定增加了另一层复杂性。尽管生成式AI系统功能强大，但并非完美无缺，有时会产生不准确或误导性的输出——这种现象被称为AI“幻觉”。这就是为什么航空公司必须使用AI来增强而非取代人类专家的原因（麦肯锡公司：航空维修中的生成式AI机遇）。人类的监督对于验证AI的建议至关重要，尤其是在安全关键的场景中。

建立对人工智能的信任也取决于透明度。可解释的人工智能（XAI）框架有助于使人工智能的输出对人类用户可理解，从而增加维护团队的采用（福布斯科技委员会：人工智能如何推动制造和维护需求预测）。

当机械师和工程师能够看到人工智能是如何得出其结论的，他们更有可能信任并根据其建议采取行动。

达美航空提供了一个将人工监督与人工智能洞察相结合的绝佳示例。即使预测成功率超过95%，达美技术运营部门仍会对人工智能模型标记的组件进行台架测试，然后才清除它们重新投入使用（Delta Tech Ops）。这种机器学习与亲手验证的结合确保了安全始终放在首位。

归根结底，这些障碍意味着人工智能目前还不是一个即插即用的解决方案，而是一个需要在现代化数据生态系统中部署和监控的强大工具。

人工智能如何增强供应商和供应链的准备性

非计划维护航空挑战不会停在机库门外。即使是最先进的人工智能预测，也只能和支持它们的供应链一样好。如果在预测到故障时零件没有库存，飞机就会停飞，成本也会持续上升。这就是为什么人工智能的作用不仅限于维护任务，还要扩展到供应链优化。

AI驱动的供应链控制塔正在为航空公司提供前所未有的潜在中断的可见性。这些系统监控供应商之间的通讯和交付模式，并使用预测分析来标记延迟或短缺的早期警示信号（麦肯锡公司：航空维修中的生成性AI机遇）。供应链分析师随后可以通过AI驱动的聊天机器人进行更深入的挖掘，获得推荐的行动方案来缓解这些风险，以免它们演变成运营问题。

在预测方面，人工智能模型帮助制造商和航空公司通过预测未来需求高峰来协调关键零部件的及时交付（福布斯科技委员会：人工智能如何推动制造业和维护需求预测）。航空公司不必为最后一刻的订单而手忙脚乱，而可以主动补充库存，并与供应商紧密合作，确保零部件在需要时准备就绪。

与供应商分享这些预测也能加强关系并减少缺货的风险。当供应商了解即将发生的事情时，他们可以更有效地规划生产并优先考虑交付，从而创建一个更具韧性和响应能力的供应链（福布斯科技委员会：如何利用人工智能推动制造业和维护需求预测）。

航空公司将预测性维护与更智能的供应链管理相结合，可以确保当人工智能标记出即将发生的故障时，正确的零件已经在运输途中——或者甚至已经在货架上。这种全面的方法是将洞察力转化为行动并将非计划性维护航空干扰降至最低的关键。

入门：航空公司采用人工智能维修预测的步骤

虽然在非计划性维护航空领域中，人工智能的好处是显而易见的，但开始实施可能会感到令人生畏。航空公司在一个高度监管的环境中运作，几乎没有出错的余地。但是有一个切实可行的前进道路——一个从小的、高影响力的举措开始，并逐步构建起更广泛的转型。

首先，航空公司应该专注于那些监管障碍较少的优先使用案例。像数字化维护记录或在现有系统中增加AI驱动的自然语言搜索这样的早期胜利，可以迅速展现价值。这些工具使技术人员更容易快速找到信息，减少了在手册中搜寻所花费的时间。

分阶段采用同样至关重要。与其一夜之间全面启动人工智能改造，成功的组织会在受控环境中试点解决方案。这种方法有助于在团队中建立信心，特别是当人工智能工具包括可解释的输出，展示洞察力是如何生成的。

培训和变革管理同样至关重要。例如，德尔塔的成功部分源于其内部团队的经验丰富的专家，他们对人工智能的建议进行实地测试，并不断完善系统（Delta Tech Ops）。寻求效仿的航空公司应该投资于提升员工技能，并将人工智能融入日常维护工作流程中。

最后，合作至关重要。没有航空公司是在真空中运营的。与原始设备制造商（OEM）、维修、大修和检修组织（MRO）以及供应商合作，建立共享的数据生态系统，将解锁更丰富的洞察力和更准确的预测（麦肯锡公司：航空维修中的生成性人工智能机遇）。

采取这些措施的航空公司可以自信地从实验过渡到执行，将人工智能的全部力量应用到他们的维护策略中，同时显著减少计划外维护的中断。

人工智能与航空领域非计划维修的未来

由于人工智能的变革力量，非计划性维护航空的未来变得不那么不确定。

曾经是不可避免的运营风险的事件，如停飞的飞机、沮丧的乘客和飞涨的成本，现在已成为可控的挑战。借助预测性维护工具和先进的人工智能副驾驶，航空公司可以预测零部件故障，简化故障排除，并在问题膨胀成危机之前缩短停机时间。

然而，人工智能并非万能。只有当它与人类专业知识、可靠数据以及深思熟虑的集成方法相结合时，才能发挥其全部潜力。如今投资于人工智能驱动的预测的航空公司，正在为自己在未来减少运营中断、更安全、高效和有竞争力的运营定位。

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