人工智能如何解决非结构化航空文件数据提取的挑战
ePlaneAI 正在通过将维护日志等杂乱数据转化为清晰、可操作的洞察，彻底改变航空业。节省时间、减少错误，保持领先地位。
航空业产生了大量的非结构化数据，包括适航证以及维护日志、合规报告和技术手册。有效管理这些数据对于运营至关重要，但由于其复杂性，往往具有挑战性。
根据麦肯锡研究生成式人工智能（一种根据数据模式创建内容或见解的技术）取得了突破，有可能每年为各个行业增加 2.6 至 4.4 万亿美元。
在航空领域，这项技术创造了独特的机会来简化文档处理和合规性等高价值工作流程，将非结构化数据转化为可操作的见解。
虽然零售业等行业能够快速获得成功，但航空业却提供了独特的机会来提高文档处理和合规等复杂、高价值工作流程的效率。
航空业非结构化数据日益严峻的挑战
商业数据主要以非结构化格式呈现，例如电子邮件、Slack 对话、图像和 PDF 表单。大约80%所有业务数据都是非结构化的，如果没有合适的工具，有价值的信息仍然被锁定在静态文档中。
这意味着知识工作者花费高达 30%根据国际数据公司 (IDC) 的调查，他们花费了大量的时间在跨文档搜索和整合信息。
成本是另一个障碍。IBM 的发现简直令人瞠目结舌。这家科技巨头在2016年的一项研究中估计，糟糕的数据质量每年给美国经济造成3.1万亿美元的损失，其根源在于生产力的下降、系统故障的频繁发生以及维护成本的飙升——而这些仅仅是混乱数据造成的众多连锁反应中的一小部分。
这种对非结构化文档的依赖会导致效率低下，尤其对航空公司而言成本高昂。随着航空监管机构对数据流程透明性和可追溯性的要求日益提高，各组织面临着文档工作流程现代化的巨大压力。
维护日志、适航证书和合规报告都至关重要，但这些资料往往格式不兼容，难以查找。查找关键信息变得异常困难，不仅延误决策，还增加了出错的风险。
ePlaneAI 利用光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理 (NLP) 等先进技术来提取和组织这些数据，使其可操作。
通过以下解决方案电子邮件用于自动化入站 RFQ 处理或AeroGenie快速洞察技术手册，ePlaneAI精准解决行业痛点。
例如，ePlaneAI 可以快速识别零件编号或解读复杂的维护计划，从而减少人工工作量并提高准确性。研究表明，基于 AI 的文档处理可以减少数据提取错误并达到更高的准确率。超过90%，简化工作流程并节省宝贵的时间。
人工智能解析飞行记录器数据的能力是另一个颠覆性技术。通过快速的模式分析和异常检测，人工智能显著提升了运营安全性和合规性。随着航空公司寻求在不增加成本的情况下扩大运营规模，采用这些解决方案已不再是可有可无的，而是至关重要的。
利用人工智能应对数量挑战
航空业的非结构化数据问题因其庞大的数据量而愈发严重。航空公司、维护、维修和大修 (MRO) 供应商以及制造商都依赖于散布在各个系统中的数百万条记录中的关键信息。
任务如下处理维护日志或交叉引用合规文件可能需要数周甚至数月的时间。利用人工智能的公司可以通过自动化重复性任务来消除文档工作流程的延迟。这种效率提升在航空业尤为重要，因为时间敏感的决策会显著影响安全和盈利能力。
ePlaneAI 采用机器学习算法，以前所未有的速度对数据进行分类、提取和分析。以往技术人员团队需要数周才能完成的工作，现在只需数小时即可完成，确保数据及时准确交付。例如，ePlaneAI 可以处理数字化维修日志，识别重复出现的维护问题，从而实现主动干预，减少停机时间和成本。
智能文档处理
IDP 是一种变革性技术，它结合了人工智能驱动技术和机器学习，可以从各种文档格式中提取、分类和处理非结构化数据（微软这使企业能够简化工作流程，提高数据准确性，并自动提取非结构化数据。
这种自动化节省了时间并降低了人为错误的可能性，这在错误可能造成灾难性后果的行业中是一个关键的考虑因素。
这 麦肯锡研究报告强调，实施 AI 驱动的 IDP 的企业运营效率提升高达 30%。这些提升得益于更快的任务完成速度、更少的错误返工以及更精简的工作流程，从而确保运营顺畅运行。
人工智能文档理解背后的架构
人工智能中的文档理解 (DU) 功能将非结构化文档转换为结构化、机器可读的数据。此过程涉及多个阶段，每个阶段都利用先进技术来确保准确性和效率。
- 数字化：物理文档（例如维护日志或合规性表格）会被扫描并转换为 PDF 或图像等数字格式。这一基础步骤将之前静态的文档创建为电子记录，方便进一步分析。
- 预处理：二值化、去噪和去歪斜（校正倾斜或错位的文本）等先进技术可以清理数字化图像，确保下游处理的最高质量。这些调整可以消除视觉失真，提高文本清晰度，并为文档的精确数据提取做好准备。
- 光学字符识别（OCR）：OCR引擎从数字化文档中提取原始文本，高效处理各种字体、布局，甚至手写笔记。此步骤确保能够准确处理维修日志和飞行记录等文档中的结构化和非结构化文本数据。
- 自然语言处理（NLP）：使用复杂的 NLP 模型，对提取的文本进行上下文和含义分析。这些模型可以识别关键实体（例如零件编号、日期或名称），检测用户意图，并对语义信息进行分类，从而根据文档的用途提供定制的洞察。
- 知识提取：人工智能通过将实体及其关系映射到预定义的模式或本体（定义概念及其关系的框架，例如将“维护日志”归类为“合规数据”），将实体及其关系组织成结构化数据。这种转换能够创建切实可行的洞察，无论是关联维护计划，还是将合规数据与法规进行交叉引用。
在许多应用中，特别是在航空等高风险行业，混合人类和人工智能的方法，或人类在环（希特勒)，对于保持准确性和可靠性至关重要。
HITL 工作流程允许专家审查和纠正低置信度的输出，将人类监督整合到 AI 流程中。
这种迭代反馈循环不仅确保了高精度，而且还有助于随着时间的推移完善和改进人工智能模型，适应不断变化的文档类型和复杂性。
人机在环 (HITL) 工作流程在许多商业应用中至关重要，尤其是在航空领域。在这里，HITL 工作流程可能涉及人工审核 AI 处理的维修日志或合规文件，以在最终提交之前验证关键细节，将 AI 的速度与经验丰富的专业人员的细致判断相结合。
这些 HITL 工作流程允许人类专家审查低置信度输出，确保高准确性并提供反馈以不断完善 AI 模型。
这些人工智能功能使 ePlaneAI 能够处理各种任务，从使用计算机视觉分析检查视频到实时处理客户查询。最终，ePlaneAI 成为一个强大的工具，既能减少人工工作量，又能保持最高的精度标准。
针对航空业独特挑战的重点解决方案
ePlaneAI 的专用工具套件旨在解决航空领域特有的挑战：
- 电子邮件：自动提取 RFQ 数据并简化入站查询处理。
- AeroGenie：提供对技术手册、IPC 和维护日志的即时洞察，确保快速准确的决策。
- 库存优化：预测供应需求并动态定价零件以最大化盈利能力。
利用这些有针对性的解决方案的航空公司可以提高运营效率、减少停机时间并保持遵守全球法规。
利用人工智能洞察提高合规性
遵守美国联邦航空局和欧洲航空安全局等制定的航空法规至关重要但又充满挑战，而行业对非结构化文档的依赖使事情变得更加复杂。
在非结构化文档中追踪必要数据非常耗时，而且容易出错。未能做到这点的公司将面临巨额罚款和声誉风险。
一个 行业研究Globalscape 的研究发现，企业在违规活动（清理）上的支出远高于合规本身。金融等行业因违规而面临高额罚款，而航空公司则面临财务影响和重大安全风险，因此合规工作尤为重要。
根据 Globalscape 的调查，平均每个组织每年在不合规方面花费 1482 万美元，而在合规方面花费 547 万美元。
在航空航天业，这意味着航空公司在违规行为上的支出是合规活动的2.5倍。这是一个惊人的数字，凸显了人工智能技术在准确且经济高效地解决数据管理挑战方面的重要性。
ePlaneAI 通过自动化合规任务、确保实时访问关键数据以及降低人为错误风险来解决这一问题。具体来说，电子邮件通过从 RFQ 和监管通信中提取关键数据、组织数据以供立即审查并确保不忽视任何关键要求，简化合规流程。
这种积极主动的方法不仅增强了法规遵守性，而且还减少了与人工审计相关的时间和成本。
美国政府已经采用人工智能驱动的执法工具来检测合规相关数据中的异常。
像证券交易委员会 和 司法部使用人工智能标记竞价模式和收益报告中的违规行为（损坏的)，以及美国联邦航空管理局已经为人工智能技术的采用制定了全面的路线图。
航空公司正在采用类似的技术，在监管机构之前发现潜在的违规行为，从而获得自我报告的认可并减少处罚。
麦肯锡指出合规性仍然是人工智能应用的主要驱动力，高达 50% 的生成人工智能用例与监管风险管理相关。
利用预测分析和自动化审计流程，公司可以主动管理合规风险，每年节省数百万美元，同时提高运营弹性。
关键场景实时数据提取
航空业通常面临高压运营，分秒必争。例如，飞机停场 (AOG) 事件如果不迅速处理，可能会导致代价高昂的延误和运营中断。在这种情况下，实时访问维修手册或供应商记录等非结构化文档至关重要。
AeroGenie通过为航空专业人士提供对技术手册和图解零件目录 (IPC) 中的结构化见解的即时访问，增强了这一能力，从而能够在飞机停场 (AOG) 事件期间更快地解决问题。
ePlaneAI 的技术在这种情况下表现出色，可以从文本密集的文档中快速提取重要细节，例如零件规格、维护计划和供应商交货时间。
麦肯锡强调了实时AI应用的广泛影响，并指出航空等关键运营行业的流程延迟减少了25%至35%。这些改进直接影响着客户满意度、运营效率和盈利能力。
人工智能的作用还延伸到预测性维护。人工智能可以分析历史数据并识别磨损模式，使航空公司能够预测维护问题，并在问题恶化之前予以解决。这种主动的方法可以减少延误、降低成本并提高安全性。
自动化非结构化航空数据处理的成本效益
人工智能系统可以提高效率并大幅节省成本。在发票处理、零件跟踪和合规性检查等任务中实施自动化系统可以实现30-200% 投资回报率在第一年内。使用智能文档处理的组织实现了减少50-70％在处理时间上。
这些财务效益对于航空等资本密集型行业尤其具有吸引力，节省下来的资金通常会用于创新项目，例如机队升级、可持续航空计划或增强乘客体验。
为什么人工智能在数据提取方面超越了传统系统
传统的 ERP 系统和文档管理工具难以处理非结构化或暗数据的复杂性——隐藏在 PDF、电子邮件、传真和其他扫描文档中的数据。
传统解决方案缺乏解锁文件以及解释和分类信息所需的适应性。
ePlaneAI 凭借专为航空业设计的 AI 驱动功能弥补了这一差距。与僵化的传统系统或更通用的 IDP 系统不同，AI 可以动态处理航空特定数据，从而提供更快、更准确的结果。对于精度和速度至关重要的行业来说，这种专业化至关重要。
麦肯锡强调生成式人工智能能够缩短决策周期（最高可提升40%），同时提升数据准确性。这些优势使人工智能成为航空公司在快速发展的市场环境中保持竞争力的不可或缺的工具。
此外，监管机构越来越期望公司采用人工智能合规解决方案，以配合政府监管工具（损坏的）。
人工智能未来如何应对航空文档管理挑战
文档理解 (DU) AI 的演进正在迅速改变各行各业，而航空业正处于这一变革的前沿。随着 AI 的普及，将文档处理自动化并集成到更广泛的业务工作流程中的能力将重新定义公司管理合规性、运营效率和客户满意度的方式。
对于航空公司而言，充分发挥人工智能潜力的途径始于有针对性的试点推广和概念验证。
预先训练的模型无需大量准备数据集，使航空公司能够在几周内（而不是几个月）部署人工智能解决方案，从而加快采用时间表。
组织可以建立信心，在其运营中扩展 AI 计划。通过有针对性的应用（例如自动化合规性检查或简化维护工作流程）展示价值，有助于组织建立信心，在其运营中扩展 AI 计划。
随着预训练模型的兴起和小样本学习的进步，进入门槛正在缩小，使得企业更容易采用这些变革性技术。
随着航空业的不断发展，采用人工智能驱动的解决方案已不再是可有可无的选择，而是势在必行。从简化文档工作流程、提升合规性，到减少停机时间、提升运营效率，人工智能赋能企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。EmailAI、AeroGenie 和 ePlaneAI 等智能自动化解决方案套件旨在以精准性和可扩展性应对航空业的独特挑战。
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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。
