Menggunakan AI, Digital Twins, dan AR/VR untuk Pemeliharaan dan Perbaikan Pesawat yang Ditingkatkan

Pembuat pesawat terkemuka telah berada di bawah tekanan yang kuat sejak awal Januari, ketika panel terlepas dari pesawat 737 Max Alaska Airlines yang baru. Meskipun masalah ini berada di pusat perhatian untuk satu pembuat tertentu, peristiwa ini telah memperlihatkan serangkaian masalah keamanan dan manufaktur yang panjang yang telah menumpuk di industri selama bertahun-tahun. Peristiwa ini telah menempatkan prosedur pemeliharaan dan perbaikan tradisional di bawah sorotan, dan telah meningkatkan kebutuhan untuk menggunakan teknologi baru untuk memperbaiki prosedur.

Integrasi teknologi canggih seperti Kecerdasan Buatan (AI), digital twins, dan Realitas Tambah/Virtual (AR/VR) secara drastis mengubah pendekatan tradisional terhadap pemeliharaan dan perbaikan pesawat. Maskapai penerbangan dan pembuat pesawat semakin banyak menggunakan solusi inovatif ini untuk mengoptimalkan prosedur pemeliharaan, meningkatkan protokol keamanan, dan mengurangi biaya operasional.

Sektor aerospace, pertahanan, dan industri lainnya memiliki kebutuhan untuk memodernisasi infrastruktur mereka untuk meningkatkan efisiensi operasional dengan menggunakan teknologi digital twins. Proses operasional, pelatihan, dan pemeliharaan yang ada sangat bergantung pada manual berbasis kertas dua dimensi dengan model digital minimal yang tersedia.

Kurangnya model digital yang ada sangat menghambat efisiensi operasional, perencanaan misi, dan kesiapan pesawat. Digital twins sekarang mengubah cara kita merancang, membangun, mengoperasikan, dan memperbaiki objek dan sistem fisik. Transformasi digital proses industri memerlukan integrasi teknologi digital twins yang membantu menyediakan alat terbaik untuk dekade mendatang.

Pembuat pesawat masih menghadapi sejumlah tantangan, termasuk kurangnya model CAD 3D yang luas. Untuk pesawat warisan, model 3D yang sangat terbatas tersedia, dan sebagian besar model, persyaratan, dan spesifikasi berada dalam bentuk 2D. Menghasilkan model 3D yang akurat menggunakan pemindai khusus dan modifikasi digital berdasarkan data 2D menggunakan metode tradisional sangat mahal dan memakan waktu. Selain itu, sebagian besar perangkat lunak pemindai 3D menyimpan model dalam format proprietary yang signifikan, sehingga membatasi kegunaan model karena interoperabilitas yang terbatas.

Tantangan tambahan termasuk kemampuan untuk mengintegrasikan model 3D yang dihasilkan ke dalam alur kerja SysML yang ada dan/atau membuat alur kerja yang fleksibel yang tidak terikat pada model dan sistem proprietary. Untuk mensimulasikan perilaku mandiri dari setiap model dan sub-sistem, serta interaksi antara sub-sistem yang berbeda, pembuat pesawat perlu mengintegrasikan model 3D dan perilaku fisiknya ke dalam model simulasi sistem menggunakan SysML. Ini memerlukan pembuatan kerangka kerja untuk mengkonsumsi semua persyaratan sistem individu dan gabungan ke dalam alur kerja SysML, memparameterkan konfigurasi model, mensimulasikan, dan memantau perilaku komponen individu serta interaksinya.

Pemeliharaan Prediktif yang Ditenagai AI

Pemeliharaan pesawat telah secara tradisional bergantung pada pemeriksaan terjadwal dan perbaikan reaktif berdasarkan masalah yang dilaporkan. Namun, pemeliharaan prediktif yang ditenagai AI sekarang mengubah pendekatan ini dengan menggunakan analisis data dan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kegagalan potensial sebelum terjadi. Maskapai penerbangan menggunakan AI untuk memantau sejumlah besar data yang dikumpulkan dari sensor yang tertanam dalam komponen, mesin, dan sistem pesawat. Data waktu nyata ini dianalisis untuk mendeteksi pola halus yang menunjukkan kemungkinan kerusakan atau penurunan kinerja.

Algoritma AI dapat mendeteksi anomali dalam pola data, seperti fluktuasi suhu mesin atau tanda getar yang tidak teratur, yang mungkin menunjukkan masalah yang mendasarinya. Dengan terus memantau dan menganalisis data ini, AI dapat memprediksi dengan akurat kapan komponen tertentu mungkin memerlukan pemeliharaan atau penggantian, memungkinkan maskapai penerbangan untuk menjadwalkan perbaikan secara proaktif selama interval pemeliharaan rutin. Perubahan ini dari pemeliharaan reaktif ke pemeliharaan prediktif tidak hanya meningkatkan keamanan dengan mengurangi risiko kegagalan yang tidak terduga, tetapi juga mengoptimalkan efisiensi operasional dan meminimalkan waktu henti.

Peran Digital Twins

Digital twins adalah representasi virtual dari aset fisik, seperti pesawat, yang dibuat menggunakan data waktu nyata yang dikumpulkan dari sensor, catatan pemeliharaan sejarah, dan input operasional. Teknologi ini memungkinkan pembuat pesawat dan maskapai penerbangan untuk mensimulasikan dan memvisualisasikan kinerja komponen dan sistem pesawat dalam lingkungan virtual. Dengan mengintegrasikan algoritma AI ke dalam model digital twins, operator dapat memperoleh wawasan berharga tentang kesehatan dan status operasional pesawat individu dan komponennya.

Untuk pemeliharaan pesawat, digital twins menawarkan pendekatan transformatif dengan menyediakan pemahaman komprehensif tentang kondisi dan perilaku pesawat. Kru pemeliharaan dapat menggunakan digital twins untuk mensimulasikan skenario operasional yang berbeda dan menilai dampak potensial pada kinerja pesawat dan kebutuhan pemeliharaan. Ini memungkinkan perencanaan kegiatan pemeliharaan yang lebih akurat, pengelolaan inventori suku cadang yang dioptimalkan, dan pengambilan keputusan yang ditingkatkan berdasarkan analitik prediktif.

Digital twins juga memfasilitasi pemantauan dan diagnosa jarak jauh, memungkinkan tim pemeliharaan untuk mengidentifikasi masalah tanpa inspeksi fisik. Misalnya, menggunakan data waktu nyata dari digital twins, algoritma AI dapat merekomendasikan tindakan pemeliharaan spesifik berdasarkan kondisi komponen kritis saat ini, sehingga mengurangi kebutuhan untuk inspeksi manual dan meningkatkan efisiensi pemeliharaan secara keseluruhan.

Mengintegrasikan Teknologi 3D ke Dalam Digital Twins

Penyedia solusi digital twins terkemuka saat ini sedang mengubah cara sektor industri menggunakan AI dan komputasi spasial untuk digital twins, otomasi, dan aplikasi robotika. Penyedia ini menggunakan kemajuan dalam antarmuka XR yang imersif, AI, dan teknologi cloud untuk menyediakan platform cloud AI yang terbuka, modular, presisi tinggi, dan skalabel untuk pembuatan digital twins 3D yang cepat, akurat, dan efisien biaya, yang meningkatkan efisiensi, otomasi, dan produktivitas dalam manufaktur, operasi, pelatihan, dan pemeliharaan.

Dengan proliferasi sensor berkualitas tinggi, terutama kamera warna resolusi tinggi, sensor kedalaman (seperti LIDAR), sensor gerak, dan pelacak mata, yang terintegrasi ke dalam perangkat COTS ini – penyedia memiliki akses ke data spasial berkualitas sangat tinggi untuk menghasilkan peta spasial 3D yang akurat dalam waktu nyata. Perusahaan terutama dibatasi oleh komputasi dan daya (baterai) perangkat mobile ini. Platform saat ini mempermudah alur kerja pemindaian 3D dan digital twins sambil menggunakan komputasi cloud untuk memungkinkan perangkat keras konsumen yang terjangkau melebihi kemampuan standar.

Solusi ini mengatasi keterbatasan perangkat mobile dalam hal daya baterai dan komputasi dengan memproses data di cloud (on premises/air gapped atau remote seperti AWS GovCloud). Ini memungkinkan generasi model 3D yang rinci dengan akurasi milimeter dari sensor di ponsel, tablet, dan headset XR dengan fidelitas penuh model dan tanpa lag yang terlihat.

Dengan memindahkan tugas pemrosesan yang paling intensif ke cloud, perangkat lunak yang ditenagai AI menghasilkan awan titik yang berkualitas tinggi dari perangkat COTS yang murah. Ini secara signifikan mempercepat pembuatan digital twins dibandingkan dengan metode tradisional. Solusi komersial terbaru saat ini memungkinkan generasi awan titik 3D yang cepat dan akurat menggunakan headset XR sebagai perangkat pengambilan, sambil memproses semua data di server PC.

Aplikasi AR/VR dalam Pemeliharaan dan Pelatihan

Teknologi Realitas Tambah (AR) dan Realitas Virtual (VR) sedang mengubah prosedur pemeliharaan pesawat dan program pelatihan teknisi. AR menumpangkan informasi digital ke dalam pandangan teknisi, menyediakan panduan dan instruksi waktu nyata selama tugas pemeliharaan. Misalnya, AR dapat menumpangkan skema, daftar periksa, atau data diagnostik ke komponen pesawat fisik, memungkinkan teknisi untuk melakukan perbaikan yang kompleks dengan lebih akurat dan efisien.

VR, di sisi lain, merevolusi pelatihan teknisi dengan menawarkan simulasi imersif dan interaktif dari prosedur pemeliharaan dalam lingkungan virtual. Peserta pelatihan dapat berlatih tugas yang kompleks, seperti pembongkaran mesin atau perbaikan kabel, tanpa memerlukan akses fisik ke pesawat. Simulasi VR dapat mereplikasi berbagai model pesawat dan skenario, menyediakan pengalaman tangan dengan aman dan terkendali.

Manfaat dan Tampilan Masa Depan

Integrasi teknologi AI, digital twins 3D spasial, dan AR/VR dalam fungsi pemeliharaan dan perbaikan pesawat menawarkan sejumlah manfaat bagi maskapai penerbangan dan pembuat pesawat. Kemampuan pemeliharaan prediktif yang ditingkatkan mengurangi gangguan operasional, memperpanjang umur pesawat, dan mengoptimalkan biaya pemeliharaan. Digital twins menyediakan pandangan holistik tentang kesehatan pesawat, memungkinkan pengambilan keputusan proaktif dan proses pemeliharaan yang dioptimalkan. Teknologi AR/VR meningkatkan efisiensi dan kemampuan teknisi, pada akhirnya meningkatkan keselamatan dan keandalan secara keseluruhan. Dengan teknologi ini di garis depan, pembuat pesawat dan maskapai penerbangan dapat sangat memperbaiki proses pemeliharaan dan perbaikan pesawat. Dengan teknologi ini, proses pemeliharaan dan perbaikan pesawat dapat ditingkatkan, sehingga meningkatkan keselamatan dan efisiensi.