如何高效管理您庞大的航空维修记录
航空维护记录堆积如山？手动管理这些记录不仅存在合规风险，还浪费时间。学习如何高效地数字化、整理和检索记录，同时满足 FAA 和 NARA 的规定。立即阅读指南！
航空维修是一个高风险行业，其合规性、MRO 监督和严格的安全标准要求十分严格。
尽管美国联邦航空管理局 (FAA)、交通部 (DOT) 和国家航空监管局 (NARA) 已强制要求向数字化记录保存转型，但许多机构在全面完成转型过程中仍面临挑战。一些关键的维护日志已先行数字化，而一些不太紧急的记录（例如历史维护日志、供应商发票和操作记录）则未经扫描，被堆放在文件柜和储藏室中。
现在的问题是：如何确保完全合规并优化您的数字记录管理系统？
本指南将引导您完成弥补合规差距、消除残留纸质记录以及使用人工智能驱动的解决方案有效管理航空维护数据的最后步骤。
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
了解航空记录的监管要求
FAA 和 DOT 数字记录合规性
美国联邦航空管理局 (FAA) 和交通部 (DOT) 制定了航空记录管理框架，并严格遵守数字合规要求：
- 美国联邦航空管理局第1350.14B号命令概述维护日志、组件检查和维修记录的保留政策。
- 交通部命令 1351.28确保处理航空记录的机构保持适当的责任和治理。
这些法规要求航空企业全面过渡到数字记录——但每个组织是否都真正完成了这一过渡？
关键事实：美国联邦航空管理局要求，关键的航空维护记录必须以电子方式存储，以确保安全保存和访问（FAA记录管理）。
本指南将引导您了解数字化、组织和保护航空记录的最佳实践。
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
每个组织都完成了转变吗？
很少有航空专业人士能够坚定地宣称他们已经完全实现了从纸质维护记录到数字维护记录的转变。
当政府实施全面而繁琐的监管改革时，拖延、延期甚至故意不遵守都是常见现象。
例如，美国联邦航空管理局最初给予航空运营商两年的时间来遵守新的驾驶舱语音记录器 (CVR) 和数字飞行数据记录器 (DFDR) 要求。但在认识到整个行业面临的挑战后，美国联邦航空管理局将某些飞机的合规期限延长了最多四年（联邦公报）。
同样，虽然 OMB/NARA M-19-21 要求遵守数字记录，但一些航空公司被允许延期或在有限情况下例外（国家档案馆：联邦记录管理）。
部分或“接近”过渡
一些组织优先将高风险、易于审计的文件数字化，而将低优先级的记录留在储藏室和文件柜中。
许多公司已经转向基本的数字档案，但从未实施人工智能索引、元数据标记或合规自动化，从而导致运营效率低下。
今天是否还有有效的合规扩展？
在航空业，以“正当理由”为由延期申请的情况并不少见。如果您的机构已获延期，或在数字化转型方面落后，现在是时候积极向 FAA/NARA 确认您的申请是否符合要求了。
我如何知道我的公司今天是否完全符合文件要求？
有几种方法可以确保你的公司光明正大地处理事情——除了鲍勃向你保证“是的，我们不久前就完成了”之外，还要提供确凿的证据。
如果您的转型“大部分”已经完成，那么现在是时候完成向 100% 数字化的转型了。
并没有一个神奇的数据库，让你输入公司名称就能得到一个明确而坚定的答案。联邦航空管理局和国家航空监管局都没有保存“好坏”名单，但还有其他方法可以知道你是否违规了。
遵守 FAA 规定
如果您符合以下条件，则表明您符合 FAA 的良好信誉：
- 未因违反 14 CFR Parts 规定的维护记录而被传唤43 或者 91。
- 通过了 FAA 审计或检查，没有发现重大问题。
- 使用符合 FAA 指导的系统（例如咨询通函 120-78A对于电子记录），特别是如果您已经获得 FAA 对数字工作流程的明确接受或批准。
- 进行内部审计，以证明符合 FAA 记录保存标准，并在 FAA 之前标记问题。
- 收到交通部发来的调查信、违规通知或同意令，您的信誉不佳。
虽然并非所有违规记录都可以公开搜索，但交通部执法命令有时会显示重大民事处罚。对于大多数查询，您需要向联邦航空管理局 (FAA) 提交 FOIA（信息自由法）请求（美国联邦航空管理局：提出 FOIA 请求）。
NARA合规性
NARA 不会对供应商进行“认证”，也不会为承包商发放合格分数。如果联邦客户机构没有因未遵守已批准的保留期限而对其提出警告，则承包商很可能信誉良好。
大多数与联邦机构合作的私营公司都是通过内部审计或检查进行审查的，而不是直接接受 NARA 的审查，尽管 NARA 检查报告中可能会提到严重违规行为，但这些报告很少提到承包商的名字。
现有的内部审计可验证记录是否按照 NARA 标准进行分类、保留和检索，并有助于避免意外不合规。
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
复习：了解航空维修记录的监管要求
FAA 和 DOT 要求
美国联邦航空管理局 (FAA) 和交通部 (DOT) 建立了航空记录管理框架。
- 美国联邦航空管理局第1350.14B号命令概述维护日志、组件检查和维修记录的保留政策。
- 交通部命令 1351.28确保处理航空记录的机构保持适当的责任和治理。
不遵守这些规定可能会导致联邦航空管理局的审计、罚款和法律风险。
NARA 和白宫关于数字记录过渡的授权
除了 FAA 和 DOT 之外，航空组织还必须遵守国家档案和记录管理局 (NARA) 对数字记录的要求。
- NARA公报2025-01制定了对数字航空记录进行分类和存储的元数据要求。
- OMB/NARA备忘录M-19-21指示联邦机构彻底淘汰纸质记录并过渡到电子记录。
这对航空维修来说意味着：
- 电子存储现在是强制性的。
- 现在需要元数据标记和分类来达到合规性。
- 安全的基于云的存储解决方案对于可访问性和检索至关重要。
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
航空维修记录管理中的常见陷阱
残留纸质记录仍然存在
许多组织扫描了最重要的记录，但留下了优先级较低的文件，例如存储在盒子中的旧维护日志、零件供应商发票、历史培训记录和法规遵从性通信。
如果这些文件仍然以纸质形式存在，组织现在必须决定该怎么做：
- 数字化：人工智能扫描可以自动化元数据标记并将其集成到安全的云存储中。
- 处理：NARA 和 FAA 指南概述了记录保留政策，一些文件现在可能有资格进行安全粉碎（政府档案馆）。
低效的搜索和检索会减慢操作速度
搜索记录的时间是浪费时间。当维护团队浪费时间手动搜索索引不全的数字档案时，航空公司就会损失金钱。
检索速度慢会延误维护和审批，延长AOG事件，并增加人工成本。监管风险也是一个因素。即使存在有效记录，如果无法按需生成（例如审计），公司仍可能被罚款。
解决方案：
NARA 公告 2023-02 建议采用基于角色的电子记录保存方法，以提高可访问性和合规性。人工智能驱动的搜索功能可即时访问维护日志，并满足 NARA 和 FAA 规定的存储合规性指南（国家档案馆）。
元数据和分类实践不佳
即使您的记录是数字化的，糟糕的元数据标记和分类也会使它们变得毫无用处。
如果没有一致的命名约定、版本跟踪和关键字标记，记录将变得难以定位、难以验证合规性审计，并且容易出现重复和版本冲突。
解决方案：
使用符合 NARA 标准的元数据结构来记录航空记录，并遵循 FAA 的结构化格式来记录维护日志（国家档案馆，清洁发展机制，美国联邦航空管理局）。
组织还可以实施自动标记和索引以提高可访问性。
关键事实：NARA 公告 2023-04 要求对所有航空维护记录进行元数据标记（国家档案馆现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
弥补数字记录合规性差距的最佳实践
步骤 1：审核您的数字记录系统
在实施新工具之前，请对当前系统进行审核，以识别残留的纸质记录、元数据不一致、可搜索性和可访问性方面的差距以及缺少保留标签的记录
第 2 步：实施 AI 索引
手动记录管理效率低下。人工智能驱动的合规解决方案可以自动标记和分类维护日志以符合 FAA/NARA 规定，检测缺失记录并标记保留违规行为，实现审计和车队维护审查的即时搜索，并针对即将到来的保留期限发送合规警报
关键事实：人工智能驱动的航空记录系统可将运营效率提高高达 50%（DOT政策记录管理）。
步骤 3：安全存储和受控访问
航空维护记录包含敏感数据，包括飞机维修历史、安全检查和专有组件详细信息
以下是安全航空记录存储的一些最佳做法：
- 使用符合 FAA 标准的云存储并进行加密访问
- 实施多因素身份验证 (MFA)
- 遵循 NARA 基于角色的访问控制
- 定期审核访问日志，防止未经授权的检索
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
航空维修记录的未来：人工智能驱动的优化，实现持久的竞争优势
人工智能如何改变航空记录管理
航空维修记录的未来正在向自动化、预测分析和人工智能驱动的工作流程转变。但问题在于：当所有人都采用人工智能时，曾经的优势就变成了新的底线。
竞争优势不仅仅在于拥有人工智能，还在于你如何看待它、在哪里应用它以及其他人尚未看到什么。
人工智能驱动的航空记录解决方案如今已成为行业的基本要素，因为它能够自动化人工流程、整合记录并预测未来事件。这些都是强大的技能，但这只是一种优化策略——很快就会得到更广泛的应用。
利用人工智能获得真正的竞争优势
坦白说：如果每家公司都在使用人工智能，那么就没有人能脱颖而出。优化本身并不代表差异化。
目前，早期采用是一种优势。
根据 2025 年 1 月的一项研究，只有 1% 使用人工智能的公司认为他们已经完全实现了人工智能成熟度，92% 的企业打算在未来三年内增加人工智能投资（麦肯锡公司）。
但每家企业在完成升级（例如安装电话线或接入互联网）后，技术优势就变得商品化了。真正“尖端”的优势在于适应性强的人工智能。使用像 ePlane 这样围绕特定数据挑战和需求设计的人工智能解决方案至关重要。将智能融入您的记录系统，让您能够发现尚不明显的信息以及核心业务 KPI。这不仅意味着利用人工智能超越那些采用速度较慢的企业，还意味着现在就发现盲点，识别隐藏的机会，并实施更好的数据分类、连接和访问方式。
随着人工智能成为基本必需品，ePlaneAI可以帮助您以可预测的方式使用人工智能来提高效率——以及超出预期的新方法。
人工智能成熟度仅为 1%，许多专业人士仍处于倡导更多（或任何）人工智能驱动的记录管理的早期阶段（麦肯锡公司）。
在这些情况下，采用人工智能进行记录管理的强大卖点包括该技术能够：
- 减少高达 40% 的管理开销（麦肯锡公司)
- 确保几乎即时检索维护历史记录。
- 通过自动合规警报最大限度地减少停机时间。
- 在车队管理和监管审计方面获得战略优势。
或许最重要的是：94% 的知识型员工已经在使用人工智能进行工作——无论是否有公司监督（麦肯锡公司）。
现在的问题是：您如何确保完全遵守并优化您的数字记录管理系统？
您的航空维修记录真的井然有序吗？
您已阅读指令，也已浏览高优先级日志。但如果您尚未完成所有步骤——如果系统中仍有文件存放或存在漏洞——那么您的工作尚未完成。半途而废对任何人都没有好处，现在是时候构建一个牢不可破的记录系统，以便随时提供清晰、敏锐的洞察。
ePlaneAI帮助航空公司最终自信地说：“我们很好。” 无需再猜测合规率是 88% 还是 97%。无需再在数字混乱中摸索前行。
✅ 清除杂乱。
✅ 关闭合规差距。
✅ 确保你的房子确实井然有序。
👉 交谈ePlaneAI正确完成工作。
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。
