ИИ в обслуживании авиационных компонентов

Искусственный интеллект в обслуживании авиационных компонентов: трансформация прогнозов, эффективности и готовности флота

Искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической концепцией в авиации; он активно меняет парадигмы обслуживания: от реактивного устранения неполадок к прогнозной и предписывающей аналитике. В этом руководстве рассказывается, как технологии на базе искусственного интеллекта коренным образом меняют обслуживание критически важных компонентов, таких как реле военной авиации , авиационные датчики и контакторы самолетов . Для менеджеров по закупкам и директоров по ТОиР понимание роли искусственного интеллекта имеет важное значение для оптимизации доступности парка, снижения эксплуатационных расходов и внедрения настоящего технического обслуживания по состоянию (CBM) для самых разных систем, от авиационных двигателей до сложной авионики в современных самолетах и ​​БПЛА.

Динамика отрасли: от мониторинга состояния к прогнозной и предписывающей аналитике

Отрасль быстро развивается за пределы простого мониторинга состояния. Применяя алгоритмы машинного обучения (МО) и глубокого обучения к обширным наборам данных из самописцев полетных данных, бортовых датчиков и историй технического обслуживания, ИИ может выявлять тонкие закономерности, указывающие на надвигающийся сбой. Это позволяет перейти к прогнозному обслуживанию (PdM) , при котором обслуживание выполняется непосредственно перед вероятным возникновением сбоя. Следующий рубеж — предписывающее техническое обслуживание , где ИИ не только прогнозирует сбои, но и рекомендует оптимальные корректирующие действия, логистику запасных частей и даже предлагает OEM-производителям улучшения конструкции.

Ключевые приложения искусственного интеллекта в управлении работоспособностью на уровне компонентов

ИИ используется в нескольких важнейших функциях обслуживания:

• Обнаружение аномалий в данных датчиков. Модели искусственного интеллекта постоянно анализируют данные авиационных датчиков (вибрация, температура, ток) для обнаружения отклонений от нормальных базовых показателей для таких компонентов, как высококачественные подшипники авиационного двигателя или щетки генератора, отмечая проблемы задолго до того, как они вызывают традиционные сигналы тревоги.
• Прогнозирование оставшегося срока полезного использования (RUL): изучая исторические данные об отказах и рабочие условия в реальном времени, ИИ может оценить RUL конкретных компонентов, таких как авиационный предохранитель, срок службы которого приближается к концу из-за накопленного электрического напряжения, или контактор военной авиации, на основе количества циклов переключения и истории возникновения дуги.
• Автоматический визуальный осмотр и классификация дефектов. ИИ компьютерного зрения может анализировать изображения или видео с бороскопов и автоматических дронов для проверки труднодоступных участков, автоматически выявляя и классифицируя дефекты, такие как коррозия, трещины или эрозия контактов в авиационных контакторах , с более высокой точностью, чем инспекторы-люди.
• Оптимизированное планирование технического обслуживания и логистика. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обрабатывать данные о состоянии всего парка самолетов, наличии запчастей и графики технического обслуживания для создания оптимизированных планов технического обслуживания, минимизируя время нахождения самолетов на земле (AOG) и оптимизируя запасы запасных частей, в том числе для сложных систем поездов .

Приоритеты закупок: 5 ключевых проблем технического обслуживания с использованием искусственного интеллекта у покупателей из России и стран СНГ

Для отделов закупок, оценивающих решения по техническому обслуживанию на основе искусственного интеллекта или интеллектуальные компоненты, основное внимание уделяется практичности, безопасности и поддающейся проверке рентабельности инвестиций:

1. Прозрачность алгоритма, проверка и путь сертификации. Покупатели требуют понимания того, как ИИ делает прогнозы (избегая моделей «черного ящика»). Им требуются доказательства валидации алгоритма на основе исторических данных и четкий путь для принятия регулирующими органами рекомендаций по техническому обслуживанию, основанных на искусственном интеллекте, в рамках их национальных систем летной годности (например, адаптация дорожной карты EASA AI или руководств FAA).
2. Требования к качеству данных, владению и интеграции. Пословица «мусор на входе — мусор на выходе» имеет решающее значение. Поставщики должны указать качество, степень детализации и объем данных, требуемых от систем клиента для обучения и запуска их моделей искусственного интеллекта. Четкие соглашения о владении данными, правах на использование и методах интеграции с существующими ИТ-системами MRO (такими как AMOS или SAP ) являются обязательными.
3. Кибербезопасность систем искусственного интеллекта и конвейеров данных: системы искусственного интеллекта открывают новые возможности для атак. Покупателям необходимы гарантии того, что платформа искусственного интеллекта, ее конвейеры приема данных и ее выходные данные защищены от манипуляций, искажения данных или кражи, что соответствует таким стандартам, как NIST AI RMF и DO-326A/ED-202A для обеспечения безопасности летной годности.
4. Общая стоимость владения (TCO) и измеримые показатели рентабельности инвестиций: заранее необходимо определить четкие показатели успеха: например, процентное сокращение незапланированных изъятий авиационных счетчиков для дронов , увеличение среднего времени наработки на отказ (MTBF) или сокращение затрат на хранение запасов. Стоимость подписки/внедрения решения ИИ должна быть оправдана этой ощутимой экономией.
5. Сотрудничество человека и искусственного интеллекта и поддержка управления изменениями. В сфере закупок ценятся поставщики, которые предоставляют не только программное обеспечение, но и поддержку в обучении и управлении изменениями для бригад технического обслуживания. Решение должно дополнять, а не заменять человеческий опыт, предоставляя четкую и действенную информацию, которую технические специалисты могут использовать для принятия окончательных решений.

Подход YM: интеграция искусственного интеллекта в услуги по проектированию и поддержке компонентов

Мы активно внедряем интеллект в наши продукты и услуги. Наши заводские масштабы и оборудование создают богатый набор данных, используемый для обучения наших собственных моделей искусственного интеллекта. Анализируя данные производственных испытаний тысяч авиационных датчиков и реле, мы можем выявить микротенденции, которые коррелируют с долгосрочной надежностью. Это позволяет нам предлагать прогнозы надежности с помощью искусственного интеллекта для конкретных партий или приложений, предоставляя клиентам более глубокое понимание их ожидаемых потребностей в техническом обслуживании.

Эта возможность обеспечивается нашей командой исследований и разработок и инновациями в области науки о данных и встроенных системах. Мы разработали алгоритмы периферийного искусственного интеллекта , которые могут работать непосредственно на наших более интеллектуальных компонентах, таких как военное авиационное реле следующего поколения, которое может локально анализировать собственную характеристику тока катушки для обнаружения ранних признаков механического замыкания. Кроме того, наша облачная служба Predictive Health Analytics объединяет полевые данные от подписанных компонентов для предоставления аналитических сведений о состоянии всего парка техники и уведомлений раннего предупреждения.

Шаг за шагом: реализация программы обслуживания компонентов на основе искусственного интеллекта

Организации могут внедрить искусственный интеллект в обслуживании посредством поэтапного подхода, ориентированного на данные:

1. Этап 1: Основание данных и оценка готовности:
   • Аудит доступных источников данных: серийные номера компонентов, журналы технического обслуживания, данные датчиков, данные полета.
   • Очистите, пометьте и систематизируйте исторические данные об отказах и обслуживании, чтобы создать качественный набор обучающих данных.
2. Этап 2: Выбор пилотного проекта и разработка модели:
   • Выберите для пилота дорогостоящий компонент с высокой стоимостью отказов (например, конкретный привод клапана авиационного двигателя или генератор энергии).
   • Сотрудничайте с поставщиком решений или внутренней командой по обработке данных, чтобы разработать и обучить целевую модель искусственного интеллекта для RUL этого компонента или обнаружения аномалий.
3. Этап 3: Интеграция и проверка:
   1. Интегрируйте результаты модели ИИ в существующий рабочий процесс обслуживания (например, в виде оповещения на панели управления CBM).
   2. Запустите модель параллельно с традиционными методами в течение определенного периода, чтобы проверить ее точность и завоевать доверие технических специалистов.
4. Этап 4. Масштабирование и оптимизация. Расширьте программу, включив в нее другие семейства компонентов, постоянно переобучая модели с использованием новых данных. Используйте данные ИИ для оптимизации запасов запасных частей и уточнения руководств по техническому обслуживанию на основе реальных моделей отказов, выявленных ИИ.

Отраслевые стандарты и эволюция регулирования использования искусственного интеллекта в техническом обслуживании

Создание основы для надежного ИИ

Нормативно-правовая база в области ИИ при техническом обслуживании находится в стадии активного развития, опираясь на развивающуюся структуру:

• Дорожная карта EASA по искусственному интеллекту и инициативы ФАУ. Регулирующие органы публикуют дорожные карты и ищут информацию от отрасли для определения приемлемых средств обеспечения соответствия ИИ/МО в авиации, уделяя особое внимание безопасности, объяснимости и непрерывному обучению.
• SAE G-34 / EUROCAE WG-114: Отраслевые комитеты, занимающиеся разработкой стандартов искусственного интеллекта в авиации, включая этику, проверку и валидацию.
• DO-178C и DO-254 (адаптированные): в отношении программного и аппаратного обеспечения их принципы обеспечения безопасности проектирования, проверки и управления конфигурацией применяются к разработке моделей AI/ML, связанных с безопасностью.
• ISO 55000 (Управление активами) и ISO 13374 (Мониторинг состояния): обеспечивают фундаментальную основу для управления активами на основе данных, в которую должны интегрироваться решения искусственного интеллекта.
• Внутренние процессы обеспечения качества. Ведущие поставщики внедряют строгие внутренние процессы обеспечения качества моделей искусственного интеллекта для разработки, тестирования и мониторинга, чтобы обеспечить надежность и завоевать доверие клиентов, опережая формальные правила.

Анализ отраслевых тенденций: цифровые двойники, федеративное обучение и автономная диагностика

Конвергенция ИИ с другими технологиями создает новые мощные тенденции: интеграция ИИ с высокоточными цифровыми двойниками позволяет сверхточно моделировать деградацию компонентов при различных сценариях. Федеративное обучение позволяет обучать модели ИИ на данных нескольких организаций (например, разных авиакомпаний) без обмена необработанными конфиденциальными данными, что преодолевает серьезное препятствие для совместной работы над данными. Наконец, на горизонте не за горами переход к полностью автономной диагностике и рекомендациям по ремонту для некоторых сменных блоков (LRU), где система искусственного интеллекта сможет диагностировать неисправность на панели реле военной авиации и автоматически генерировать рабочий заказ со списком деталей и инструкциями по ремонту.

Часто задаваемые вопросы (FAQ) для групп технического обслуживания и закупок

Ссылки и технические источники

• Агентство авиационной безопасности Европейского Союза (EASA). (2023). Дорожная карта искусственного интеллекта 2.0 .
• Ассоциация стандартов IEEE. (2021). IEEE P2802, Стандарт системы концепций прогнозирования и управления работоспособностью систем [в разработке].
• САЭ Интернешнл. (2023). AIRXXXX, Рекомендации по использованию машинного обучения в аэрокосмической прогностике и управлении здравоохранением [в разработке].
• Жардин А.К., Лин Д. и Баневич Д. (2006). «Обзор диагностики и прогнозирования оборудования, реализующего техническое обслуживание по состоянию». Механические системы и обработка сигналов , 20 (7), 1483–1510. (Основные концепции PHM).