如何利用预测性维护在航空业降低成本
得益于 ePlaneAI 的 AI 解决方案，航空领域的预测性维护以前所未有的方式提升了机队效率。让机队更安全、更具韧性、更具成本效益。
在航空业，每一次延误，哪怕只是地面上的一分钟，都会造成经济损失。本应在空中飞行的飞机经常因为本来可以避免的维修而被迫停飞。然而，几十年来，该行业一直依赖于应急响应和维修相结合的策略——按照“优化”的时间表修复故障部件或更换部件，希望能避免麻烦。
虽然日常维护可以提供帮助，但绝对存在一种更智能、更高效的零件更换管理方法，那就是利用零件本身的性能数据来量化故障风险，并预测更换零件的最佳时机。这就是预测性维护的科学原理。预测性维护通过在问题严重到足以导致飞机停飞之前进行预测，从而使飞机保持最佳状态。
什么是飞机预测性维护？
预测性维护是一种主动的飞机维护方法。与传统维护不同，它利用实时数据和历史趋势来预测某些部件何时可能出现故障或需要升级。传感器实时监控关键部件，主动发现潜在问题，以便立即解决。这可以减少飞机停机时间，并避免意外部件和过早更换部件造成的资源浪费。
预测性维护与预防性维护有什么区别？
飞机预防性维护遵循固定的时间表，例如 A 检、C 检和 D 检，即在规定的时间或使用期限后对部件进行检查或更换，无论其状况如何。这些检查旨在防止设备故障，但也可能导致更换仍在运行的部件，从而造成不必要的开支。例如，定期更换机油、发动机调校以及起落架或飞行控制系统的定期检查。技术人员进行预防性维护的目的是防止设备故障，但也可能导致更换仍然“良好”的部件，从而造成不必要的部件更换和额外的人工成本。而对于那些可能由于某种原因已经过度磨损但根据计划尚未到期的部件，却没有进行更换……这会增加风险。
相比之下，预测性维护是一种由数据驱动、基于状态的预防性维护。通过分析传感器的实时数据，它可以识别出真正需要关注的部件。这种有针对性的方法不仅可以节省成本，还能最大限度地减少停机时间，从而更高效地确保飞机随时待命。
航空预测性维护的工作原理
对于飞机队，预测性维护使用多种技术来监视设备并监测部件磨损。
执行预测性维护的主要技术包括：
物联网传感器
物联网 (IoT) 传感器安装在发动机、起落架和液压系统等关键飞机部件上，用于捕获温度、压力、振动和其他参数的数据。
数据分析
数据采集后，会使用算法进行分析，寻找与部件故障相关的趋势和模式。例如，发动机振动数据日志可能显示，某些波动意味着发动机在X小时内发生故障的概率为80%。技术人员会收到警报，以便在下次维护时纳入所需的维修。因此，只要准备充分并进行良好的库存管理，就可以避免在预定维护之外出现额外的飞机停机时间。
机器学习 (ML) 和人工智能
机器学习算法通过不断从历史数据中学习，增强了预测性维护流程，并随着时间的推移不断提高准确性。人工智能平台能够从海量数据集中发现细微的模式，并检测出人类分析师和技术人员无法及时发现的故障指标。
数字孪生
数字孪生技术能够创建飞机或其部件的虚拟模型，使操作员能够模拟各种条件对部件寿命的影响。通过考虑环境条件或运行模式等假设情景，可以更准确地预测“磨损”。
预测性维护对航空公司的益处
预测性维护的优势远不止简单的成本节约。以下是几个主要优势：
- 降低维护成本：通过在小问题恶化之前发现它们，预测性维护可以避免昂贵的大修并延长部件的使用寿命。
- 提高飞机可用性：计划外维修的减少意味着飞机在地面上停留的时间更少，从而提高了机队利用率和飞行量。
- 增强安全性：预测性维护可以发现潜在故障，因此技术人员可以在问题变得严重之前进行维护，从而降低飞行中安全问题的风险。
- 更好的合规性和文档：预测性维护平台通常带有内置合规性检查，通过自动记录维护活动和检查数据，可以更轻松地满足联邦航空管理局 (FAA) 和其他行业法规。
实施预测性维护的主要挑战
虽然预测性维护有很多好处，但也伴随着许多考虑和挑战。
数据集成
预测性维护依赖于来自众多来源的数据，例如发动机螺旋桨、辅助动力装置、起落架和航空电子设备。机载物联网传感器和系统（例如飞机的黑匣子）实时收集温度、压力和振动等参数。
这些数据通过无线方式传输到服务器或云平台，在那里被汇总、清理和格式化，用于人工智能和机器学习分析。这些系统可以识别趋势和异常，并在问题升级之前发出信号。
对于传统系统来说，集成此类数据可能具有挑战性，通常需要更新或专门的解决方案才能实现无缝实时分析。
前期投资
建立预测性维护基础设施（包括购买物联网设备和传感器、部署人工智能软件以及培训员工）的成本可能非常高昂。对于规模较小的航空公司或MRO（维护、修理和大修）供应商而言，这些初始成本可能会让预测性飞机维护显得过于高昂，但从长远来看，节省的成本足以证明这项投资的合理性。
技术专长
航空业的预测性维护需要数据分析、机器学习和物联网方面的专业技能。企业可能需要与 ePlaneAI 等专家合作，他们可以根据企业的具体需求定制 AI 解决方案，并通过直观、可操作的仪表板提供预测性洞察。这些仪表板简化了复杂的分析，使团队无需高级技术专业知识即可做出明智的决策。
数据安全
由于物联网传感器通过无线方式传输数据，预测性维护系统可能容易受到网络威胁。确保数据安全至关重要，航空公司必须建立强大的安全协议。
变更管理
实施预测性维护需要组织思维模式的转变。习惯于预防性计划的团队可能需要适应新的预防性维护方法。持续的培训和分阶段的方法可以帮助简化这一转变。
现实世界的例子和案例研究
随着预测性维护的理念在航空业中越来越受到关注，行业领导者正在展示这种方法如何降低成本并提高维护任务的效率。
航空公司和制造商都在使用预测工具来提前进行维修，优化复杂的操作，并确保飞机安全服役。以下是一些真实案例，凸显了预测性维护在航空业的优势。
达美航空
达美航空在预测性维护方面处于领先地位，利用数据分析来改进关键维护任务并最大限度地减少重大改动或大修的需要。
通过将预测分析应用于关键系统，三角洲已经减少了计划外维护事件、提高准点率并减少航班取消。对预测技术的投资不仅提高了机队的可靠性，还通过使航空维护技术人员能够更精确地执行MRO任务来降低成本。可靠性的大幅提升转化为可观的成本节约。虽然具体数字是专有的，但行业分析表明，预测性维护可以带来减少25%维护成本降低，飞机可用性提高 20%。
将这些估算应用于达美航空的运营及其年度维护支出超过15亿美元，意味着每年可节省数亿美元。
空客和 Skywise
空客的 Skywise 平台是预测性维护的杰出典范。Skywise 从飞机上的数千个传感器收集实时数据空客飞机维护系统，分析从火花塞间隙到起落架轴承等所有环节。这使得空客及其航空公司合作伙伴能够及早发现维护需求，并主动解决，从而减少航班取消，提高飞机安全性。
GE航空的预测性维护解决方案
通用电气航空GE 正在通过结合数字孪生技术与物联网 (IoT) 推进预测性维护。该系统可追踪发动机和起落架等关键部件，并利用预测性洞察高效地安排维护。通过及早发现问题，GE 的技术可帮助航空公司保持准备就绪，避免意外停机。
实施预测性维护的最佳实践
为了充分发挥预测性维护的潜力，战略规划至关重要。以下是一些最佳实践，可帮助航空公司成功地将预测性维护融入其运营：
- 从高影响力的系统开始：重点关注对安全和运营准备度影响最大的关键系统，例如发动机和起落架。首先在此测试预测性维护有助于证明其价值并获得组织认可。
- 优先考虑培训和技能发展：为您的团队提供解读传感器数据和管理预测工具所需的技能。提供持续的培训，确保技术人员和工程师能够自信地做出基于数据的决策。
- 与行业专家合作：人工智能和机器学习需要专业知识，尤其是在航空和供应链管理领域。与 ePlaneAI 这样的专家合作，确保您与一支既了解人工智能技术又了解航空业独特需求的团队合作。与并非为人工智能设计的 ERP 系统不同，ePlaneAI 的解决方案是专门构建的扩展，可与现有基础设施无缝集成，同时处理复杂的人工智能数据。
- 设定可衡量的目标：定义清晰的 KPI，例如将计划外维护或维护成本降低 X%，以追踪预测性维护计划的有效性。数据驱动的目标有助于持续改进和调整。
- 保持强大的网络安全：随着物联网设备数据流的增加，建立强大的网络安全协议对于保护敏感的飞机数据免受潜在的网络威胁至关重要。
使用 ePlaneAI 实施预测性维护
对于希望利用预测性维护的航空公司，ePlaneAI 提供了一个定制的航空专用平台，可简化运营并减少停机时间。
最大限度地减少干扰
ePlaneAI 通过实时监控，持续追踪飞机各个系统——从发动机到辅助部件。当检测到潜在问题时，维护团队会收到警报，从而及时采取干预措施，防止问题升级，并最大限度地减少代价高昂的中断。
自动趋势分析
ePlaneAI 的高级分析识别性能数据中的模式，使团队能够在特定的维护需求影响运营之前解决它们，并避免不必要的更换。
无缝集成
该数据流与 ERP 和 MRO 系统无缝集成，使得团队可以在已经使用的系统和流程中随时获得预测洞察。
简化报告
最后，自动化合规性日志记录简化了监管报告。ePlaneAI 实时记录所有维护活动，减轻管理负担，并确保每一步都符合FAA预防性维护标准。
简化维护操作
预测性维护标志着航空业的转型，为机队管理提供了一种更智能、更高效的方案。通过防患于未然，航空公司可以最大限度地减少停机时间，降低维护成本，并提高整体安全性。
在问题发生之前就开始预测问题。与 ePlaneAI 合作，将预测性维护转化为可衡量的节省、减少的停机时间和更安全的天空。今天就预订您的演示。
常见问题解答
预防性维护有哪四种类型？
预防性维护涵盖维护设备和降低意外故障可能性的各种方法。主要有四种类型：
- Time-based：无论设备状况如何，按规定间隔（例如每月或每年）进行的定期维护。此类维护旨在通过定期维护零件来预防故障。
- Usage-based：维护是在特定的使用里程碑之后进行的，例如飞行小时数、发动机循环次数或里程数。
- Condition-based：依赖于设备健康状况实时监控的维护，通常使用传感器跟踪温度、压力或振动等参数。仅当数据显示设备性能下降时才进行维护。
- Predictive：一种数据驱动的方法，通过分析历史和实时数据模式来预测维护需求。预测性维护工具有助于在故障发生之前进行预测，从而减少停机时间并延长组件寿命。
每种预防性维护类型都为成本、资源和可靠性带来了独特的优势，但预测性维护因其强大的持续分析数据和准确预测所需的预测性维护工作量的强大能力而脱颖而出。
私人飞行员可以进行预防性维护吗？
是的，私人飞行员可以执行飞机上的某些预防性维护任务，这是根据联邦航空管理局 (FAA) 14 CFR 第 43 部分授权的（ECFR）。这些任务仅限于一些小操作，例如更换火花塞、清洁过滤器或更换液压油，并且必须遵循飞机维护手册中的指导。
什么是 14 CFR 第 43 部分？
14 CFR 第 43 部分是美国联邦法规的一部分，用于管理飞机的维护、预防性维护、翻新和改装。它概述了航空技术人员的标准，并规定了授权人员（例如维修站持证人员和执行小型预防性任务的飞行员）可以执行哪些类型的维护。
预测性维护与反应性维护有何不同？
预测性维护是一种主动方法，利用数据和分析技术预测潜在问题，并在其导致停机之前予以解决。相比之下，被动维护则仅在问题出现后才进行处理，这通常会导致计划外维修和成本增加。实施预测性维护计划意味着公司可以减少中断并提高资产可靠性。
预测性维护软件中需要注意什么？
选择正确的预测性维护解决方案涉及评估您的具体运营需求和可用工具的功能。以下是一些需要考虑的关键因素：
- 数据集成：寻找能够与您现有系统（例如 ERP、MRO 和资产管理系统）集成的软件。顺畅的集成使您能够轻松洞察绩效数据，而不会中断工作流程。
- 分析功能：最好的预测性维护工具提供由人工智能和机器学习支持的高级分析，以便更主动地了解设备健康状况。
- 用户界面和易用性：预测性维护软件应该具有直观的界面，方便技术人员和用户浏览，并配有清晰的仪表板和简单的数据可视化工具。
- 可扩展性和灵活性：随着业务的增长，您的预测性维护需求可能会发生变化，因此最好选择灵活且可扩展的软件，能够适应不断增长的车队和不断变化的维护需求。
- 供应商支持和培训：实施需要实践培训和稳定支持。选择像 ePlaneAI 这样能够提供可靠指导和资源的供应商。
航空专业知识：ePlaneAI 专注于航空领域，提供定制解决方案以满足行业的独特需求，从实时监控到人工智能驱动的洞察。
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。
