人工智能如何帮助预测航空公司非计划性维修需求

航空业始终面临重重挑战，而计划外维护更是其中最棘手的问题之一。飞机发生意外故障——无论是液压泵故障还是航空电子设备突然过载——都可能导致飞机停飞、乘客延误。随之而来的混乱会导致成本飙升。这些突发事件被称为计划外维护，它们会扰乱运营，因为众所周知，用传统工具很难预测它们。

但人工智能正在改变这一现状。航空公司正在转向先进的预测分析并使用生成式人工智能 (gen AI) 来预测故障发生，帮助维护团队提前预防故障，防止中断。

从协助地面机械师的内部人工智能副驾驶到提前数周标记高风险部件的预测算法，人工智能为航空公司提供了减少停机时间和提高可靠性的机会。

在本文中，我们将结合实际案例和行业洞察，探讨人工智能如何助力预测航空业的非计划维护需求。我们将探讨像达美航空这样的航空公司如何大幅减少航班取消，人工智能如何实现故障分析自动化，以及航空公司目前可以采取哪些措施来开启人工智能驱动的维护预测。

航空业非计划维护成本高昂

航空业的计划外维护是一个耗资数十亿美元的问题。全球航空业仍在从新冠疫情中复苏，维持飞机运营的压力空前巨大。然而，航空公司正面临着重重挑战，这使得计划外维护更具破坏性。

劳动力短缺是首要问题。自2019年以来，由于航空公司争夺日益减少的合格劳动力，飞机技术人员和维修工程师的时薪飙升了20%以上（麦肯锡公司：但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的

而且这个问题短期内不会消失。预计到2033年，五分之一的航空维修技术人员岗位将出现空缺，这将给本已捉襟见肘的维修团队带来更大的压力。

达美航空的遭遇凸显了其面临的风险。仅在2010年，达美航空就因维护问题取消了超过5600趟航班。到2018年，得益于其预测性维护计划，这一数字骤降至仅有55趟与维护相关的取消航班（三角洲技术行动）。这一显著转变表明了从被动维修转向主动维护策略的潜在影响。

尽管达美航空的成功令人鼓舞，但许多航空公司仍处于“救火”状态。计划外维护仍然是影响运营可靠性、客户满意度和盈利能力的最大风险之一。而这正是人工智能的用武之地——它提供了预测故障并降低不可预测性的新方法。

预测性维护：迈向减少意外的第一步

在人工智能出现之前，预测性维护为预测航空非计划维护需求奠定了基础。

像达美航空这样的航空公司很早就采用了预测工具，这些工具可以分析来自飞机传感器的实时数据流，从而提前预测部件故障。例如，达美航空技术运营部门 (Delta TechOps) 使用空客 Skywise 平台监控其 A320 和 A330 机队的运营和性能数据，从而提前评估飞机部件的故障概率。

结果不言而喻。Skywise 在预测即将发生的故障方面取得了超过 95% 的成功率，使达美航空能够主动规划维护，并大幅减少计划外停机时间。

但这不仅仅是内部系统。现代人工智能预测工具整合了外部信号，例如天气模式、供应商数据，甚至使用趋势，以微调预测。正如行业专家指出的那样，尽管公司收集的数据比以往任何时候都多，但传统工具却难以整合这种复杂性。然而，人工智能模型在这种环境下蓬勃发展，能够发现人类或传统统计方法经常忽略的模式和相关性（福布斯科技委员会：人工智能如何助力制造和维护需求预测）。

预测性维护平台融合了海量数据集和高级分析技术，使航空公司能够洞悉何时需要维修部件、调整库存水平或安排维护时段。这种主动方法标志着航空业首次从被动维修转向数据驱动的预见性，迈出了重要一步。

通用人工智能：增强维护预测能力

如果说预测性维护是第一步，那么生成性人工智能就是加速转型的动力。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，生成性人工智能可以消化非结构化信息（从技术人员笔记到维护手册），并生成高度可用的实时洞察。

以一家石油和天然气公司为例，该公司对数千项资产实现了故障模式和影响分析 (FMEA) 的自动化。

传统上，FMEA 是一个艰苦的手动过程，但通过向 gen AI 提供大量历史维护数据，该公司迅速生成了与正确维护措施相关的潜在故障模式的综合列表（麦肯锡公司：利用人工智能重新规划维护工作）。

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升了员工生产力。技术人员手动创建和更新关键文档的时间减少了，工作重心转移到高策略性任务上，FMEA 数据的准确性也得到了提升。

在航空领域，人工智能同样具有变革性。航空公司正在试用虚拟维护副驾驶员——人工智能助手，帮助技术人员直接在车间排除故障。

想象一下，一位机械师遇到了压缩机泄漏。他无需翻阅厚厚的手册，只需向人工智能副驾驶询问：“这个问题可能是什么原因造成的？” 系统会在几秒钟内从手册和历史记录中提取相关的诊断信息、维修历史记录以及后续步骤。

一家区域航空公司已经在测试这样的系统。一线员工只需在聊天框中输入问题，即可从维护手册中获得具体的上下文信息。这加快了故障排除速度，并为经验不足的员工提供了数字“导师”——获取机构知识并使其能够立即获取。

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几十年来，计划外维护大多是被动的。零件故障，飞机停飞，维护团队只能手忙脚乱地应对。但人工智能正在颠覆这一现状。通过更早地发现风险和系统缺陷，航空公司现在可以采取主动措施，防患于未然。

想想人工智能副驾驶和故障排除工具的影响。在采矿业等行业，类似的人工智能系统已将故障排除时间缩短了 35%，并将计划外维修时间缩短了 25%。想象一下，这种效率应用于航空业，每分钟的停机时间都可能造成数千美元的损失。

Gen AI 还可以协助可靠性工程师从密集记录中快速提取故障模式——工程师可以促使 AI 工具发现可能的故障点并提出维护策略。

随着行业面临劳动力老龄化和人才短缺的问题，人工智能的价值愈发凸显。新一代人工智能副驾驶系统充当着机构知识库的角色，帮助经验不足的员工实时做出明智的决策。这些工具不仅加快了维护流程，还在经验丰富的技术人员退休后帮助维持质量和安全标准。

但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的

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一个主要障碍是遗留的基础设施。许多航空公司仍然依赖纸质记录或静态PDF文件进行维护文档记录，这留下了“脏指纹”，人工智能系统难以解读。整合人工智能需要数字化记录和清晰的数据输入，这意味着航空公司必须首先解决数据现代化问题，才能充分发挥人工智能的优势。

安全法规进一步加剧了复杂性。通用人工智能系统虽然功能强大，但并非完美无缺，偶尔会产生不准确或误导性的输出——这种现象被称为人工智能“幻觉”。正因如此，航空公司必须使用人工智能来增强而非取代人类的专业知识。人工监督对于验证人工智能建议仍然至关重要，尤其是在安全关键场景中。

建立对人工智能的信任也取决于透明度。可解释人工智能 (XAI) 框架有助于使人工智能输出更容易被人类用户理解，从而提高维护团队的采用率。

但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的

达美航空是将人工监督与人工智能洞察相结合的绝佳范例。即使预测成功率超过 95%，达美航空的技术运营团队仍会先对人工智能模型标记的组件进行台架测试，然后再批准其投入服务。这种机器学习与人工验证相结合的方式，将安全置于首位。

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但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的但人工智能正在改变这一切。航空公司正在转向先进的为他们提供支持。如果预测故障时某个部件缺货，飞机就会停飞，成本也会持续攀升。正因如此，人工智能的作用不仅局限于维护任务，还扩展到供应链优化。

人工智能驱动的供应链控制塔为航空公司提供了前所未有的潜在中断可视性。这些系统监控供应商之间的沟通和交付模式，并利用预测分析来标记延误或短缺的早期预警信号。供应链分析师可以利用人工智能聊天机器人进行更深入的挖掘，获得建议的行动方案，以尽早降低这些风险。

在预测方面，人工智能模型通过预测未来的需求高峰，帮助制造商和航空公司协调关键零部件的及时交付。航空公司无需仓促赶订单，而是可以主动补充库存，并与供应商密切合作，确保零部件的及时交付。需要时即可准备。

与供应商分享这些预测还能加强合作关系，降低缺货风险。当供应商了解未来情况时，他们可以更有效地规划生产，并确定交付优先级，从而打造更具弹性、响应速度更快的供应链。

入门：航空公司采用人工智能维护预测的步骤

虽然人工智能在非计划维护航空领域的优势显而易见，但入门却可能令人望而生畏。航空公司的运营环境监管严格，容错空间极小。但有一条切实可行的前进之路——从小处着手，但要取得显著成效，才能逐步实现更广泛的转型。

首先，航空公司应该专注于监管障碍较少的优先用例。早期的成功案例，例如将维护记录数字化或在现有系统中添加人工智能驱动的自然语言搜索，可以快速展现其价值。这些工具使技术人员能够更轻松地快速查找信息，从而减少翻阅手册的时间。

分阶段采用也至关重要。成功的组织不会在一夜之间启动全面的人工智能改革，而是在受控环境中试行解决方案。这种方法有助于在团队中建立信心，尤其是在人工智能工具包含可解释的输出，展示洞察如何产生的情况下。

培训和变革管理同样至关重要。例如，达美航空的成功部分源于其经验丰富的内部专家团队，他们对人工智能建议进行基准测试并不断完善系统。希望效仿的航空公司应该投资提升员工技能，并将人工智能融入日常维护工作流程。

最后，合作至关重要。没有哪家航空公司能够孤立运营。与原始设备制造商 (OEM)、维护、维修和大修 (MRO) 以及供应商合作，构建共享数据生态系统，将带来更丰富的洞察和更精准的预测。

采取这些措施的航空公司可以自信地从实验转向执行，将人工智能的全部力量融入到他们的维护策略中。

人工智能与航空非计划维护的未来

得益于人工智能的变革力量，处理非计划航空维修变得不再那么棘手。

飞机停飞、乘客不满以及成本飙升等曾经不可避免的事件，如今都已成为可控的挑战。借助预测性维护工具和新一代人工智能副驾驶，航空公司可以预测部件故障，简化故障排除流程，并在停机时间演变成危机之前将其缩短。

然而，人工智能并非灵丹妙药。只有与人类的专业知识、可靠的数据以及周到的集成方法相结合，才能充分释放其潜力。如今投资于人工智能预测的航空公司，正致力于最大限度地减少航班中断，并在未来几年更安全、更高效、更具竞争力地运营。

ePlaneAI帮助航空公司将这一愿景变成现实。通过结合先进的人工智能预测凭借航空领域的专业知识，ePlaneAI 使维护团队能够预测意外故障、简化供应链并确保飞机日复一日地可靠飞行。