Iskorištavanje AI, Digital Twins i AR/VR za poboljšano održavanje i popravak zrakoplova

Vodeći proizvođači zrakoplova bili su pod velikim pritiskom od početka siječnja, kada je panel raznio potpuno novi Alaska Airlines 737 Max tijekom leta. Iako je ovo pitanje bilo u središtu pozornosti samo za jednog proizvođača, događaj je istaknuo poduži niz sigurnosnih i proizvodnih problema koji su se gomilali u industriji tijekom godina. Ovi su događaji stavili u fokus tradicionalne postupke održavanja i popravka i pojačali potrebu za iskorištavanjem novih tehnologija za poboljšanje postupaka.

Integracija naprednih tehnologija poput umjetne inteligencije (AI), digitalni blizanci, a proširena stvarnost/virtualna stvarnost (AR/VR) drastično mijenja ove tradicionalne pristupe održavanju i popravku zrakoplova. Zračni prijevoznici i proizvođači zrakoplova sve se više okreću ovim inovativnim rješenjima kako bi optimizirali postupke održavanja, poboljšali sigurnosne protokole i smanjili operativne troškove.

Zrakoplovni, obrambeni i drugi industrijski sektori moraju modernizirati svoju infrastrukturu kako bi poboljšali operativnu učinkovitost korištenjem digitalnih dvostrukih tehnologija. Postojeći procesi rada, obuke i održavanja uvelike se oslanjaju na dvodimenzionalne papirnate priručnike s minimalnim dostupnim digitalnim modeliranjem.

Nedostatak postojećih digitalnih modela ozbiljno ometa operativnu učinkovitost, planiranje misije i spremnost zrakoplova. Digitalni blizanci sada revolucioniraju način na koji projektiramo, gradimo, upravljamo i popravljamo fizičke objekte i sustave. Digitalna transformacija industrijskih procesa zahtijeva uključivanje digitalnih dvostrukih tehnologija koje pomažu u pružanju najboljih mogućih alata za desetljeća koja dolaze.

Proizvođači zrakoplova i dalje se suočavaju s nizom izazova, uključujući nedostatak opsežnih 3D CAD modela. Za stare zrakoplove dostupni su vrlo ograničeni 3D modeli, a većina modela, zahtjeva i specifikacija je u 2D obliku. Generiranje točnih 3D modela korištenjem namjenskih skenera i digitalnih modifikacija na temelju 2D podataka korištenjem tradicionalnih metoda vrlo je skupo i dugotrajno. Dodatno, većina softvera za 3D skeniranje čuva modele u vlasničkim formatima značajno ograničavajući korisnost modela zbog ograničene interoperabilnosti.

Dodatni izazovi uključuju sposobnost ugradnje generiranih 3D modela u postojeće SysML tijekove rada i/ili stvaranje fleksibilnih tijekova rada koji nisu vezani uz vlasničke modele i sustave. Kako bi simulirali samostalno ponašanje svakog modela i podsustava, kao i interakciju između različitih podsustava, proizvođači moraju ugraditi 3D model i njihovo fizičko ponašanje u model simulacije sustava koristeći SysML. To zahtijeva stvaranje okvira za unos svih pojedinačnih i kombiniranih zahtjeva sustava u tijek rada SysML-a, parametrizaciju konfiguracija modela, simulaciju i praćenje ponašanja pojedinačnih komponenti kao i njihove interakcije.

Prediktivno održavanje koje pokreće AI

Održavanje zrakoplova tradicionalno se oslanjalo na planirane provjere i reaktivne popravke na temelju prijavljenih problema. Međutim, prediktivno održavanje potaknuto umjetnom inteligencijom sada transformira ovaj pristup iskorištavanjem analitike podataka i algoritama strojnog učenja za predviđanje potencijalnih kvarova prije nego što se dogode. Zračne tvrtke koriste umjetnu inteligenciju za praćenje golemih količina podataka prikupljenih od senzora ugrađenih u komponente, motore i sustave zrakoplova. Ovi se podaci u stvarnom vremenu analiziraju kako bi se otkrili suptilni obrasci koji ukazuju na predstojeće kvarove ili degradaciju performansi.

AI algoritmi mogu otkriti anomalije u obrascima podataka, kao što su fluktuacije temperature motora ili nepravilne oznake vibracija, što bi moglo ukazivati ​​na probleme u pozadini. Kontinuiranim praćenjem i analizom ovih podataka, umjetna inteligencija može točno predvidjeti kada bi određene komponente mogle zahtijevati održavanje ili zamjenu, omogućujući zrakoplovnim tvrtkama proaktivno planiranje popravaka tijekom intervala rutinskog održavanja. Ovaj prijelaz s reaktivnog na prediktivno održavanje ne samo da povećava sigurnost smanjenjem rizika od neočekivanih kvarova, već također optimizira radnu učinkovitost i smanjuje vrijeme zastoja.

Uloga digitalnih blizanaca

Digitalni blizanci virtualni su prikazi fizičke imovine, poput zrakoplova, stvoreni korištenjem podataka u stvarnom vremenu prikupljenih od senzora, povijesnih zapisa o održavanju i operativnih inputa. Ova tehnologija omogućuje proizvođačima zrakoplova i zrakoplovnim tvrtkama da simuliraju i vizualiziraju performanse komponenti i sustava zrakoplova u virtualnom okruženju. Integracijom AI algoritama u modele digitalnih blizanaca, operateri mogu dobiti dragocjene uvide u zdravstveno i operativno stanje pojedinačnih zrakoplova i njihovih komponenti.

Za održavanje zrakoplova, digitalni blizanci nude transformativni pristup pružanjem sveobuhvatnog razumijevanja stanja i ponašanja zrakoplova. Posade za održavanje mogu koristiti digitalne blizance za simulaciju različitih operativnih scenarija i procjenu potencijalnog utjecaja na performanse zrakoplova i zahtjeve održavanja. To omogućuje točnije planiranje aktivnosti održavanja, optimizirano upravljanje zalihama rezervnih dijelova i poboljšano donošenje odluka na temelju prediktivne analize.

Digitalni blizanci također olakšavaju daljinski nadzor i dijagnostiku, omogućujući timovima za održavanje da identificiraju probleme bez fizičkog pregleda. Na primjer, koristeći podatke u stvarnom vremenu iz digitalnih blizanaca, algoritmi umjetne inteligencije mogu preporučiti specifične akcije održavanja na temelju trenutnog stanja kritičnih komponenti, čime se smanjuje potreba za ručnim pregledima i poboljšava ukupna učinkovitost održavanja.

Uključivanje 3D tehnologije u digitalne blizance

Vodeći pružatelji rješenja digitalnih blizanaca danas preoblikuju način na koji industrijski sektori koriste AI i prostorno računalstvo za digitalne blizance, automatizaciju i robotiku. Ovi pružatelji usluga iskorištavaju napredak u impresivnim XR sučeljima, umjetnoj inteligenciji i tehnologijama u oblaku kako bi pružili otvorenu, modularnu, visoko preciznu i skalabilnu platformu u oblaku pokretanu umjetnom inteligencijom za brzo, precizno i ​​isplativo stvaranje 3D digitalnog blizanca koji povećava učinkovitost, automatizaciju i produktivnost u proizvodnji, operacijama, obuci i održavanju.

S proliferacijom visokokvalitetnih senzora, naime kamera u boji visoke rezolucije, senzora dubine (kao što su LIDAR), senzora pokreta i uređaja za praćenje očiju, ugrađenih u ove COTS uređaje – pružatelji usluga imaju pristup prostornim podacima vrlo visoke kvalitete za generiranje točne 3D prostorne karte u gotovo stvarnom vremenu. Tvrtke su prvenstveno ograničene računalstvom i snagom (baterijom) ovih mobilnih uređaja. Današnje platforme pojednostavljuju 3D skeniranje i digitalne tijekove rada dok koriste računalstvo u oblaku kako bi omogućile pristupačnom potrošačkom hardveru da premaši svoje standardne mogućnosti.

Ova rješenja prevladavaju ograničenja mobilnih uređaja u trajanju baterije i računanju obradom podataka u oblaku (u prostorijama/zrakom ili udaljeno kao što je AWS GovCloud). To omogućuje brzo generiranje detaljnih 3D modela s milimetarskom preciznošću sa senzora u mobilnim telefonima, tabletima i XR slušalicama uz punu vjernost modela i bez zamjetnog kašnjenja.

Premještanjem najintenzivnijih zadataka obrade u oblak, softver vođen umjetnom inteligencijom proizvodi visokokvalitetne oblake točaka iz jeftinih COTS uređaja. Ovo značajno ubrzava stvaranje digitalnih blizanaca u usporedbi s tradicionalnim metodama. Današnja novija komercijalna rješenja omogućuju brzo i precizno generiranje 3D oblaka točaka korištenjem XR slušalica kao uređaja za snimanje, dok se svi podaci obrađuju na računalu poslužitelju.

AR/VR aplikacije u održavanju i obuci

Tehnologije proširene stvarnosti (AR) i virtualne stvarnosti (VR) preoblikuju postupke održavanja zrakoplova i programe obuke tehničara. AR prekriva digitalne informacije u vidnom polju tehničara, pružajući smjernice i upute u stvarnom vremenu tijekom zadataka održavanja. Na primjer, AR može nametnuti sheme, popise za provjeru ili dijagnostičke podatke na fizičke komponente zrakoplova, omogućujući tehničarima točnije i učinkovitije izvođenje složenih popravaka.

VR, s druge strane, revolucionarizira obuku tehničara nudeći sveobuhvatne i interaktivne simulacije postupaka održavanja u virtualnom okruženju. Polaznici mogu vježbati složene zadatke, poput rastavljanja motora ili popravaka ožičenja, bez potrebe za fizičkim pristupom zrakoplovu. VR simulacije mogu replicirati različite modele zrakoplova i scenarije, pružajući praktično iskustvo u sigurnom i kontroliranom okruženju.

Prednosti i budućnost

Integracija AI, 3D prostornih digitalnih blizanaca i AR/VR tehnologija u funkcijama održavanja i popravka zrakoplova nudi mnoštvo prednosti za zrakoplovne tvrtke i proizvođače zrakoplova. Poboljšane mogućnosti prediktivnog održavanja smanjuju operativne smetnje, produžuju životni vijek zrakoplova i optimiziraju troškove održavanja. Digitalni blizanci pružaju holistički pogled na zdravlje zrakoplova, omogućujući proaktivno donošenje odluka i pojednostavljene procese održavanja. AR/VR tehnologije poboljšavaju učinkovitost i stručnost tehničara, u konačnici povećavajući ukupnu sigurnost i pouzdanost. S ovim tehnologijama na čelu, proizvođači zrakoplova i zrakoplovni prijevoznici mogu uvelike poboljšati proces održavanja i popravka zrakoplova.