Штучний інтелект для покращення планування технічного обслуговування двигуна

Авторство: Ігор Борисенко / Getty Images

ФОРТ-ВОРТ. Авіація все ще перебуває в «кам’яному віці» використання штучного інтелекту (ШІ) у обслуговуванні двигунів, але використання його можливостей прогнозування може призвести до значної економії при плануванні майбутніх парків та їх обслуговування, погодилися учасники конференції Aviation Week Aero-Engines Americas.

«Ми знаходимося на початку впровадження штучного інтелекту в авіації», — сказав Джейсон Рід, президент Digital Innovation Group компанії GA Telesis, під час заходу 28 січня. ШІ дозволяє «великі кроки» у здатності авіакомпаній визначати правильний рівень буферів у своїх запасах деталей, додав віце-президент Delta TechOps з операцій Майк Макбрайд. За його словами, якщо все зробити правильно та скоротити час виконання робіт, авіакомпанії зможуть «витратити на сотні мільйонів менше».

Але впровадження штучного інтелекту все ще стикається з серйозними перешкодами, головним чином через зміну культури в компаніях, щоб вони довіряли перевагам і зменшували побоювання, що його використання призведе до втрати робочих місць. Дані все ще не є широко доступними у стандартизованій цифровій формі, що ускладнює, а часто й унеможливлює обмін інформацією. Крім того, індустрії необхідно розробити нову комерційну модель, яка, серед іншого, визначає, хто отримає економію програм ШІ. "Це завжди виникає", - сказав Макбрайд. «Економія повинна бути з обох сторін. Для виробника оригінального обладнання дуже важливо знати, який попит буде попереду. Це постійна дискусія. Зараз це карткова гра».

Рід сказав, що компанія GA Telesis вісім-дев’ять років займається наукою про дані та почала з моделювання ланцюга постачання та обслуговування. «Зараз ми виводимо це на наступний рівень», — сказав він.

«Генеративний штучний інтелект допоміг нам виграти тендери, це була трансформація, щоб мати потрібні запаси в потрібному місці в потрібний момент», — сказав Рід. «Це займає багато часу, але як тільки ви зламаєте код, це приведе до іншого рівня здатності до закупівель і продажів». У GA Telesis одним із «вау-моментів» стало те, що проект із застосуванням штучного інтелекту приніс вигоду в розмірі 32 мільйонів доларів.

Лізинговий відділ також має переваги. «Штучний інтелект може надати вам список умов повернення орендованого літака за лічені секунди, і ви отримаєте ще [багато] місяців використання літака», — сказав Рід. Перехід може тривати місяцями, залежно від того, наскільки легко доступна документація та скільки роботи потрібно вкласти в літак.

Delta TechOps прискорює використання штучного інтелекту на стороні технічного обслуговування після пандемії, коли значна частина авіапарку Delta Air Lines тимчасово простоювала. «Ми почали з прогнозованого технічного обслуговування та моделювання прогнозування браку», — сказав Макбрайд. «У вас як оператора багато даних».

Компанія Delta створила доказ концепції для моделі штучного інтелекту на основі програми технічного обслуговування двигуна Pratt & Whitney PW2000 і порівняла її з оригінальним графіком без штучного інтелекту. «Нова модель перевершила стару на 20 мільйонів доларів», — сказав Макбрайд. Delta також розширила горизонт закупівель із шести до 18 місяців, маючи можливість попереджати постачальників набагато далі.

Девід Харпер, директор із підтримки флоту в GE Aerospace, підкреслив, що штучний інтелект є «чудовим способом обміну даними. Усі виграють». Зараз компанія впроваджує його на робочому місці, і щодня бачить 2500 унікальних користувачів своєї внутрішньої генеративної платформи ШІ AI Wingmate.