人工智能增强发动机维护计划|航空周网络

沃思堡（Fort Worth） - 在发动机维护中使用人工智能（AI）的“在石器时代”仍然是“在石器时代”，但是使用其预测能力可以带来对未来舰队及其服务计划的大量节省，Aviation Week的Aero的小组成员 - 发动机美洲会议同意。

GA Teleiss的数字创新集团总裁Jason Reed在1月28日在这里的活动中说：“我们正处于AI的开始。”Delta Techops在其各个零件清单中的运营副总裁Mike McBride补充说。他说，如果做得正确，并且随着周转时间的改善，航空公司可以“花费数亿美元为同一时间花费数亿美元”。

但是，通过人工智能的采用仍然面临着重大障碍，主要是公司的文化变化，以信任这些利益，并减轻其使用将导致失业的担忧。数据仍然无法以标准化的数字形式普遍存在，因此很难共享信息。此外，该行业需要找出一种新的商业模型，该模型除其他外，谁能节省AI应用程序。麦克布赖德说：“这总是出现。”“双方都可以节省。对于OEM来说，知道未来的需求将是一件非常有价值的事情。这是一个持续的讨论。现在是纸牌游戏。”

里德（Reed）说，GA Teleasis已分为八到九年的数据科学，并从供应链和维护建模开始。他说：“我们现在将其提升到一个新的水平。”

里德说：“生成的AI帮助我们赢得了竞标，在正确的时刻将正确的股票在正确的位置拥有合适的股票一直是转型。”“这需要很长时间，但是一旦您破解了代码，便可以推动不同水平的采购能力和销售能力。”在GA Teleasis，一个“ WOW时刻”是一个使用AI的项目显示3200万美元的收益。

租赁臂也有益。里德说：“人工智能可以在几秒钟内为您提供租赁飞机的回报列表，您会从飞机中获得更多的使用情况。”过渡可能需要几个月的时间，具体取决于文档的可用性以及必须投入多少工作。

自从大流行以来，Delta Techops一直在加速AI在维护方面的使用，因为Delta Air Lines Fleet暂时闲置了。麦克布赖德说：“我们从预测性维护和废料预测建模开始。”“您作为运营商有很多数据。”

Delta围绕Pratt＆Whitney PW2000发动机维护程序建立了AI模型的概念证明，并将其与原始的非AI基础时间表进行了比较。麦克布赖德说：“新车型击败了旧车型，耗资2000万美元。”达美航空还将采购范围从六个月扩展到18个月，能够向供应商提前通知。

GE Aerospace的车队支持总监David Harper强调，AI是“数据共享的好方法”。每个人都受益。”该公司现在将其带入工作场所，并且每天看到2500种使用。