Udnyttelse af AI, Digital Twins og AR/VR til forbedret flyvedligeholdelse og reparation

Førende flyproducenter har været under intenst pres siden begyndelsen af ​​januar, hvor et panel blæste en splinterny Alaska Airlines 737 Max midtflyvning af. Mens dette problem var i centrum for en producent specifikt, har begivenheden sat fokus på en lang række sikkerheds- og fremstillingsproblemer, der har hobet sig op for industrien gennem årene. Disse begivenheder har sat traditionelle vedligeholdelses- og reparationsprocedurer i fokus og har intensiveret behovet for at udnytte nye teknologier til at forbedre procedurerne.

Integrationen af ​​avancerede teknologier som kunstig intelligens (AI), digitale tvillinger, og Augmented Reality/Virtual Reality (AR/VR) ændrer drastisk disse traditionelle tilgange til flyvedligeholdelse og reparation. Flyselskaber og rumfartsproducenter henvender sig i stigende grad til disse innovative løsninger for at optimere vedligeholdelsesprocedurer, forbedre sikkerhedsprotokollerne og reducere driftsomkostningerne.

Luftfarts-, forsvars- og andre industrisektorer har et missionsbehov for at modernisere deres infrastruktur for at forbedre den operationelle effektivitet ved at bruge digitale tvillingeteknologier. De eksisterende processer for drift, træning og vedligeholdelse er stærkt afhængige af todimensionelle papirbaserede manualer med minimal digital modellering tilgængelig.

Manglen på eksisterende digitale modeller hæmmer i høj grad operationel effektivitet, missionsplanlægning og flyberedskab. Digitale tvillinger revolutionerer nu den måde, vi designer, bygger, betjener og reparerer fysiske objekter og systemer på. Den digitale transformation af de industrielle processer kræver, at den inkorporerer digitale tvillingeteknologier, der hjælper med at give de bedst mulige værktøjer i de kommende årtier.

Luftfartsproducenter står stadig over for et væld af udfordringer, herunder mangel på omfattende 3D CAD-modeller. For ældre fly er meget begrænsede 3D-modeller tilgængelige, og de fleste modeller, krav og specifikationer er i 2D-form. At generere nøjagtige 3D-modeller ved hjælp af dedikerede scannere og digitale modifikationer baseret på 2D-data ved hjælp af traditionelle metoder er meget dyrt og tidskrævende. Derudover holder de fleste 3D-scanningssoftware modellerne i proprietære formater, hvilket væsentligt begrænser modellernes anvendelighed på grund af begrænset interoperabilitet.

Yderligere udfordringer omfatter evnen til at inkorporere de genererede 3D-modeller i eksisterende SysML arbejdsgange og/eller skabe fleksible arbejdsgange, som ikke er bundet til proprietære modeller og systemer. For at simulere den selvstændige adfærd for hver model og undersystem, samt interaktionen mellem forskellige undersystemer, skal producenterne inkorporere 3D-modellen og deres fysiske adfærd i en systemsimuleringsmodel ved hjælp af SysML. Dette kræver at skabe en ramme for indlæsning af alle de individuelle og kombinerede systemkrav i en SysML-workflow, parametrisering af modelkonfigurationer, simulering og overvågning af individuelle komponenters adfærd samt deres interaktioner.

AI-drevet forudsigelig vedligeholdelse

Vedligeholdelse af fly har traditionelt været afhængig af planlagte kontroller og reaktive reparationer baseret på rapporterede problemer. Imidlertid transformerer AI-drevet forudsigelig vedligeholdelse nu denne tilgang ved at udnytte dataanalyse og maskinlæringsalgoritmer til at forudsige potentielle fejl, før de opstår. Flyselskaber udnytter AI til at overvåge enorme mængder data indsamlet fra sensorer indlejret i flykomponenter, motorer og systemer. Disse realtidsdata analyseres for at detektere subtile mønstre, der indikerer forestående funktionsfejl eller ydeevneforringelse.

AI-algoritmer kan detektere anomalier i datamønstre, som f.eks motortemperaturudsving eller uregelmæssige vibrationssignaturer, som kan indikere underliggende problemer. Ved løbende at overvåge og analysere disse data kan AI præcist forudsige, hvornår specifikke komponenter kan kræve vedligeholdelse eller udskiftning, hvilket gør det muligt for flyselskaber at planlægge reparationer proaktivt under rutinevedligeholdelsesintervaller. Dette skift fra reaktiv til forudsigelig vedligeholdelse øger ikke kun sikkerheden ved at reducere risikoen for uventede fejl, men optimerer også driftseffektiviteten og minimerer nedetiden.

Digitale tvillingers rolle

Digitale tvillinger er virtuelle repræsentationer af fysiske aktiver, såsom fly, skabt ved hjælp af realtidsdata indsamlet fra sensorer, historiske vedligeholdelsesregistreringer og operationelle input. Denne teknologi gør det muligt for luftfartsproducenter og luftfartsselskaber at simulere og visualisere ydeevnen af ​​flykomponenter og -systemer i et virtuelt miljø. Ved at integrere AI-algoritmer i digitale tvillingemodeller kan operatører få værdifuld indsigt i de enkelte flys helbred og operationelle status og deres komponenter.

Til vedligeholdelse af fly tilbyder digitale tvillinger en transformativ tilgang ved at give en omfattende forståelse af et flys tilstand og adfærd. Vedligeholdelsesbesætninger kan bruge digitale tvillinger til at simulere forskellige operationelle scenarier og vurdere den potentielle indvirkning på flyets ydeevne og vedligeholdelseskrav. Dette giver mulighed for mere nøjagtig planlægning af vedligeholdelsesaktiviteter, optimeret reservedelslagerstyring og forbedret beslutningstagning baseret på forudsigende analyser.

Digitale tvillinger letter også fjernovervågning og diagnostik, hvilket gør det muligt for vedligeholdelsesteams at identificere problemer uden fysisk inspektion. Ved at bruge realtidsdata fra digitale tvillinger kan AI-algoritmer for eksempel anbefale specifikke vedligeholdelseshandlinger baseret på den aktuelle tilstand af kritiske komponenter og derved reducere behovet for manuelle inspektioner og forbedre den samlede vedligeholdelseseffektivitet.

Inkorporering af 3D-teknologi i digitale tvillinger

Førende udbydere af digitale tvillingeløsninger omformer i dag, hvordan industrisektorer anvender kunstig intelligens og rumlig databehandling til digitale tvillinger, automatisering og robotapplikationer. Disse udbydere udnytter fremskridtene inden for fordybende XR-grænseflader, AI og cloud-teknologier til at levere en åben, modulær, højpræcision og skalerbar AI-drevet cloud-platform til hurtig, præcis og omkostningseffektiv 3D digital tvillingoprettelse, der booster effektivitet, automatisering og produktivitet i fremstilling, drift, træning og vedligeholdelse.

Med udbredelsen af ​​højkvalitetssensorer, nemlig farvekameraer med høj opløsning, dybdesensorer (såsom LIDAR'er), bevægelsessensorer og eye-trackere, indbygget i disse COTS-enheder – har udbydere adgang til rumlige data af meget høj kvalitet til at generere nøjagtige 3D rumlige kort i næsten realtid. Virksomheder er primært begrænset af disse mobile enheders beregning og strøm (batteri). Nutidens platforme strømliner 3D-scanning og digitale twin-arbejdsgange, mens de bruger cloud computing for at gøre det muligt for overkommelig forbrugerhardware at overgå standardkapaciteten.

Disse løsninger overvinder mobilenheders begrænsninger i batterilevetid og beregning ved at behandle data i skyen (i lokaler/luftgab eller eksternt, såsom AWS GovCloud). Dette muliggør hurtig generering af detaljerede 3D-modeller med millimeters nøjagtighed fra sensorer i mobiltelefoner, tablets og XR-headset med fuld pålidelighed af modellen og uden mærkbar forsinkelse.

Ved at flytte de mest intensive behandlingsopgaver til skyen producerer AI-drevet software punktskyer af høj kvalitet fra billige COTS-enheder. Dette accelererer skabelsen af ​​digitale tvillinger betydeligt sammenlignet med traditionelle metoder. Dagens nyere kommercielle løsninger muliggør hurtig og præcis 3D-punktskygenerering ved hjælp af et XR-headset som optagelsesenhed, mens alle data behandles på en server-pc.

AR/VR-applikationer i vedligeholdelse og træning

Augmented Reality (AR) og Virtual Reality (VR) teknologier omformer flyvedligeholdelsesprocedurer og teknikeruddannelsesprogrammer. AR overlejrer digital information på teknikerens synsfelt og giver vejledning og instruktioner i realtid under vedligeholdelsesopgaver. For eksempel kan AR overlejre skemaer, tjeklister eller diagnostiske data på fysiske flykomponenter, hvilket giver teknikere mulighed for at udføre komplekse reparationer mere præcist og effektivt.

VR revolutionerer på den anden side teknikeruddannelsen ved at tilbyde fordybende og interaktive simuleringer af vedligeholdelsesprocedurer i et virtuelt miljø. Elever kan øve komplekse opgaver, såsom motor adskillelse eller reparation af ledninger, uden behov for fysisk adgang til fly. VR-simuleringer kan replikere forskellige flymodeller og scenarier, hvilket giver praktisk erfaring i sikre og kontrollerede omgivelser.

Fordele og fremtidsudsigter

Integrationen af ​​AI, 3D rumlige digitale tvillinger og AR/VR-teknologier i flyvedligeholdelses- og reparationsfunktioner byder på en lang række fordele for flyselskaber og luftfartsproducenter. Forbedrede forudsigelige vedligeholdelsesfunktioner reducerer driftsforstyrrelser, forlænger flyets levetid og optimerer vedligeholdelsesomkostningerne. Digitale tvillinger giver et holistisk syn på flyets sundhed, hvilket muliggør proaktiv beslutningstagning og strømlinede vedligeholdelsesprocesser. AR/VR-teknologier forbedrer teknikernes effektivitet og færdigheder, hvilket i sidste ende forbedrer den overordnede sikkerhed og pålidelighed. Med disse teknologier på forkant, kan luftfartsproducenter og flyselskaber i høj grad forbedre processen med flyvedligeholdelse og reparation.