उन्नत विमान रखरखाव और मरम्मत के लिए एआई, डिजिटल ट्विन्स और एआर/वीआर का लाभ उठाना

अग्रणी विमान निर्माता जनवरी की शुरुआत से ही भारी दबाव में हैं, जब एक पैनल ने एकदम नए अलास्का एयरलाइंस 737 मैक्स को उड़ान के दौरान उड़ा दिया। हालाँकि यह मुद्दा विशेष रूप से एक निर्माता के लिए सामने और केंद्र में था, इस घटना ने सुरक्षा और विनिर्माण समस्याओं की एक लंबी श्रृंखला पर प्रकाश डाला है जो पिछले कुछ वर्षों में उद्योग के लिए ढेर हो गई हैं। इन घटनाओं ने पारंपरिक रखरखाव और मरम्मत प्रक्रियाओं को फोकस में ला दिया है, और प्रक्रियाओं में सुधार के लिए नई प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने की आवश्यकता को तेज कर दिया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जैसी उन्नत प्रौद्योगिकियों का एकीकरण, डिजिटल जुड़वाँ, और संवर्धित वास्तविकता/आभासी वास्तविकता (एआर/वीआर) विमान के रखरखाव और मरम्मत के इन पारंपरिक तरीकों को काफी हद तक बदल रही है। एयरलाइंस और एयरोस्पेस निर्माता रखरखाव प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, सुरक्षा प्रोटोकॉल बढ़ाने और परिचालन लागत को कम करने के लिए इन नवीन समाधानों की ओर तेजी से रुख कर रहे हैं।

एयरोस्पेस, रक्षा और अन्य औद्योगिक क्षेत्रों को डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके परिचालन प्रभावकारिता में सुधार करने के लिए अपने बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाने की मिशन आवश्यकता है। संचालन, प्रशिक्षण और रखरखाव की मौजूदा प्रक्रियाएं बहुत हद तक न्यूनतम डिजिटल मॉडलिंग के साथ द्वि-आयामी कागज-आधारित मैनुअल पर निर्भर करती हैं।

मौजूदा डिजिटल मॉडल की कमी परिचालन दक्षता, मिशन योजना और विमान की तैयारी को गंभीर रूप से प्रभावित करती है। डिजिटल जुड़वाँ अब भौतिक वस्तुओं और प्रणालियों के डिजाइन, निर्माण, संचालन और मरम्मत के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहे हैं। औद्योगिक प्रक्रियाओं के डिजिटल परिवर्तन के लिए डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकियों को शामिल करने की आवश्यकता है जो आने वाले दशकों के लिए सर्वोत्तम संभव उपकरण प्रदान करने में मदद करें।

एयरोस्पेस निर्माताओं को अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, जिसमें व्यापक 3डी सीएडी मॉडल की कमी भी शामिल है। पुराने विमानों के लिए, बहुत सीमित 3D मॉडल उपलब्ध हैं, और अधिकांश मॉडल, आवश्यकताएँ और विशिष्टताएँ 2D रूप में हैं। पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके 3डी डेटा के आधार पर समर्पित स्कैनर और डिजिटल संशोधनों का उपयोग करके सटीक 2डी मॉडल तैयार करना बहुत महंगा और समय लेने वाला है। इसके अतिरिक्त, अधिकांश 3डी स्कैनिंग सॉफ्टवेयर मॉडलों को मालिकाना स्वरूपों में रखते हैं, जिससे प्रतिबंधित अंतरसंचालनीयता के कारण मॉडलों की उपयोगिता काफी सीमित हो जाती है।

अतिरिक्त चुनौतियों में उत्पन्न 3डी मॉडल को मौजूदा में शामिल करने की क्षमता शामिल है एसआईएसएमएल वर्कफ़्लो और/या लचीले वर्कफ़्लो बनाना जो मालिकाना मॉडल और सिस्टम में बंधे नहीं हैं। प्रत्येक मॉडल और उप-प्रणाली के स्टैंडअलोन व्यवहार के साथ-साथ विभिन्न उप-प्रणालियों के बीच बातचीत का अनुकरण करने के लिए, निर्माताओं को SysML का उपयोग करके 3D मॉडल और उनके भौतिक व्यवहार को सिस्टम सिमुलेशन मॉडल में शामिल करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए SysML वर्कफ़्लो में सभी व्यक्तिगत और संयुक्त सिस्टम आवश्यकताओं को शामिल करने, मॉडल कॉन्फ़िगरेशन को पैरामीटराइज़ करने, अनुकरण करने और व्यक्तिगत घटकों के व्यवहार के साथ-साथ उनके इंटरैक्शन की निगरानी करने के लिए एक रूपरेखा बनाने की आवश्यकता होती है।

एआई-संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव

विमान का रखरखाव परंपरागत रूप से रिपोर्ट किए गए मुद्दों के आधार पर निर्धारित जांच और प्रतिक्रियाशील मरम्मत पर निर्भर करता है. हालाँकि, एआई-संचालित भविष्य कहनेवाला रखरखाव अब संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर इस दृष्टिकोण को बदल रहा है। विमान के घटकों, इंजनों और प्रणालियों में लगे सेंसरों से एकत्र किए गए बड़ी मात्रा में डेटा की निगरानी के लिए एयरलाइंस एआई का उपयोग कर रही हैं। इस वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण आसन्न खराबी या प्रदर्शन में गिरावट का संकेत देने वाले सूक्ष्म पैटर्न का पता लगाने के लिए किया जाता है।

एआई एल्गोरिदम डेटा पैटर्न में विसंगतियों का पता लगा सकता है, जैसे इंजन के तापमान में उतार-चढ़ाव या अनियमित कंपन हस्ताक्षर, जो अंतर्निहित समस्याओं का संकेत दे सकते हैं। इस डेटा की लगातार निगरानी और विश्लेषण करके, एआई सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है कि कब विशिष्ट घटकों को रखरखाव या प्रतिस्थापन की आवश्यकता हो सकती है, जिससे एयरलाइंस नियमित रखरखाव अंतराल के दौरान मरम्मत को सक्रिय रूप से शेड्यूल करने में सक्षम हो जाती है। प्रतिक्रियाशील से पूर्वानुमानित रखरखाव की ओर यह बदलाव न केवल अप्रत्याशित विफलताओं के जोखिम को कम करके सुरक्षा बढ़ाता है बल्कि परिचालन दक्षता को भी अनुकूलित करता है और डाउनटाइम को कम करता है।

डिजिटल जुड़वाँ की भूमिका

डिजिटल जुड़वाँ विमान जैसी भौतिक संपत्तियों का आभासी प्रतिनिधित्व है, जो सेंसर, ऐतिहासिक रखरखाव रिकॉर्ड और परिचालन इनपुट से एकत्र किए गए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करके बनाया गया है। यह तकनीक एयरोस्पेस निर्माताओं और एयरलाइंस को आभासी वातावरण में विमान घटकों और प्रणालियों के प्रदर्शन का अनुकरण और कल्पना करने में सक्षम बनाती है। एआई एल्गोरिदम को डिजिटल ट्विन मॉडल में एकीकृत करके, ऑपरेटर व्यक्तिगत विमान और उनके घटकों के स्वास्थ्य और परिचालन स्थिति में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

विमान के रखरखाव के लिए, डिजिटल ट्विन्स विमान की स्थिति और व्यवहार की व्यापक समझ प्रदान करके एक परिवर्तनकारी दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। रखरखाव दल विभिन्न परिचालन परिदृश्यों का अनुकरण करने और विमान के प्रदर्शन और रखरखाव आवश्यकताओं पर संभावित प्रभाव का आकलन करने के लिए डिजिटल ट्विन्स का उपयोग कर सकते हैं। यह रखरखाव गतिविधियों की अधिक सटीक योजना, अनुकूलित स्पेयर पार्ट्स इन्वेंट्री प्रबंधन और पूर्वानुमानित विश्लेषण के आधार पर बेहतर निर्णय लेने की अनुमति देता है।

डिजिटल ट्विन्स दूरस्थ निगरानी और निदान की सुविधा भी प्रदान करते हैं, जिससे रखरखाव टीमों को भौतिक निरीक्षण के बिना मुद्दों की पहचान करने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, डिजिटल ट्विन्स से वास्तविक समय डेटा का उपयोग करके, एआई एल्गोरिदम महत्वपूर्ण घटकों की वर्तमान स्थिति के आधार पर विशिष्ट रखरखाव कार्यों की सिफारिश कर सकता है, जिससे मैन्युअल निरीक्षण की आवश्यकता कम हो जाती है और समग्र रखरखाव दक्षता में सुधार होता है।

डिजिटल ट्विन्स में 3डी तकनीक का समावेश

अग्रणी डिजिटल ट्विन समाधान प्रदाता आज इस बात को नया आकार दे रहे हैं कि औद्योगिक क्षेत्र डिजिटल ट्विन्स, स्वचालन और रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए एआई और स्थानिक कंप्यूटिंग का उपयोग कैसे करते हैं। ये प्रदाता तेज, सटीक और लागत प्रभावी 3डी डिजिटल ट्विन निर्माण के लिए एक खुला, मॉड्यूलर, उच्च परिशुद्धता और स्केलेबल एआई-संचालित क्लाउड प्लेटफॉर्म प्रदान करने के लिए इमर्सिव एक्सआर इंटरफेस, एआई और क्लाउड प्रौद्योगिकियों में प्रगति का लाभ उठाते हैं जो दक्षता, स्वचालन को बढ़ावा देता है। और विनिर्माण, संचालन, प्रशिक्षण और निरंतरता में उत्पादकता।

इन COTS उपकरणों में निर्मित उच्च-गुणवत्ता वाले सेंसर, अर्थात् उच्च-रिज़ॉल्यूशन रंगीन कैमरे, गहराई सेंसर (जैसे LIDARs), मोशन सेंसर और आई-ट्रैकर्स के प्रसार के साथ - प्रदाताओं के पास उत्पन्न करने के लिए बहुत उच्च गुणवत्ता वाले स्थानिक डेटा तक पहुंच है वास्तविक समय में सटीक 3डी स्थानिक मानचित्र। कंपनियाँ मुख्य रूप से इन मोबाइल उपकरणों की गणना और शक्ति (बैटरी) तक सीमित हैं। आज के प्लेटफ़ॉर्म किफायती उपभोक्ता हार्डवेयर को उसकी मानक क्षमता से अधिक सक्षम करने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग करते हुए 3डी स्कैनिंग और डिजिटल ट्विन वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करते हैं।

ये समाधान क्लाउड में डेटा संसाधित करके (परिसर/एयर गैप्ड या दूरस्थ रूप से जैसे AWS GovCloud) बैटरी जीवन और गणना में मोबाइल डिवाइस की सीमाओं को दूर करते हैं। यह मोबाइल फोन, टैबलेट और एक्सआर हेडसेट में सेंसर से मिलीमीटर सटीकता के साथ विस्तृत 3डी मॉडल को तेजी से तैयार करने में सक्षम बनाता है, जिसमें मॉडल की पूरी निष्ठा होती है और कोई ध्यान देने योग्य अंतराल नहीं होता है।

सबसे गहन प्रसंस्करण कार्यों को क्लाउड पर ले जाकर, एआई-संचालित सॉफ्टवेयर सस्ते COTS उपकरणों से उच्च गुणवत्ता वाले पॉइंट क्लाउड का उत्पादन करता है। यह पारंपरिक तरीकों की तुलना में डिजिटल ट्विन निर्माण में काफी तेजी लाता है। आज के नए वाणिज्यिक समाधान एक सर्वर पीसी पर सभी डेटा को संसाधित करते समय, कैप्चर डिवाइस के रूप में एक एक्सआर हेडसेट का उपयोग करके तेज़ और सटीक 3 डी पॉइंट क्लाउड जेनरेशन सक्षम करते हैं।

रखरखाव और प्रशिक्षण में एआर/वीआर अनुप्रयोग

संवर्धित वास्तविकता (एआर) और आभासी वास्तविकता (वीआर) प्रौद्योगिकियां विमान रखरखाव प्रक्रियाओं और तकनीशियन प्रशिक्षण कार्यक्रमों को नया आकार दे रही हैं। एआर तकनीशियन के दृश्य क्षेत्र पर डिजिटल जानकारी को ओवरले करता है, रखरखाव कार्यों के दौरान वास्तविक समय मार्गदर्शन और निर्देश प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एआर भौतिक विमान घटकों पर स्कीमैटिक्स, चेकलिस्ट या डायग्नोस्टिक डेटा को सुपरइम्पोज़ कर सकता है, जिससे तकनीशियनों को जटिल मरम्मत अधिक सटीक और कुशलता से करने की अनुमति मिलती है।

दूसरी ओर, वीआर एक आभासी वातावरण में रखरखाव प्रक्रियाओं के व्यापक और इंटरैक्टिव सिमुलेशन की पेशकश करके तकनीशियन प्रशिक्षण में क्रांति ला रहा है। प्रशिक्षु भौतिक विमान पहुंच की आवश्यकता के बिना, इंजन को अलग करना या तारों की मरम्मत जैसे जटिल कार्यों का अभ्यास कर सकते हैं। वीआर सिमुलेशन विभिन्न विमान मॉडल और परिदृश्यों को दोहरा सकते हैं, जो एक सुरक्षित और नियंत्रित सेटिंग में व्यावहारिक अनुभव प्रदान करते हैं।

लाभ और भविष्य का दृष्टिकोण

विमान के रखरखाव और मरम्मत कार्यों में एआई, 3डी स्थानिक डिजिटल जुड़वां और एआर/वीआर प्रौद्योगिकियों का एकीकरण एयरलाइंस और एयरोस्पेस निर्माताओं के लिए कई लाभ प्रदान करता है। उन्नत पूर्वानुमानित रखरखाव क्षमताएं परिचालन संबंधी व्यवधानों को कम करती हैं, विमान के जीवनकाल को बढ़ाती हैं और रखरखाव लागत को अनुकूलित करती हैं। डिजिटल ट्विन्स विमान के स्वास्थ्य का समग्र दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, सक्रिय निर्णय लेने और सुव्यवस्थित रखरखाव प्रक्रियाओं को सक्षम करते हैं। एआर/वीआर प्रौद्योगिकियां तकनीशियन की दक्षता और दक्षता में सुधार करती हैं, अंततः समग्र सुरक्षा और विश्वसनीयता को बढ़ाती हैं। इन तकनीकों को सबसे आगे रखकर, एयरोस्पेस निर्माता और एयरलाइंस विमान के रखरखाव और मरम्मत की प्रक्रिया में काफी सुधार कर सकते हैं।