Utnyttja AI, Digital Twins och AR/VR för förbättrat flygplansunderhåll och reparation

Ledande flygplanstillverkare har varit under intensiv press sedan början av januari, då en panel blåste av en helt ny Alaska Airlines 737 Max mellanflygning. Även om denna fråga var i centrum för en tillverkare specifikt, har evenemanget lyft fram en lång rad säkerhets- och tillverkningsproblem som har hopat sig för branschen under åren. Dessa händelser har satt traditionella underhålls- och reparationsprocedurer i fokus och har intensifierat behovet av att utnyttja ny teknik för att förbättra procedurerna.

Integrationen av avancerad teknik som artificiell intelligens (AI), digitala tvillingar, och Augmented Reality/Virtual Reality (AR/VR) förändrar drastiskt dessa traditionella metoder för underhåll och reparation av flygplan. Flygbolag och rymdtillverkare vänder sig alltmer till dessa innovativa lösningar för att optimera underhållsprocedurer, förbättra säkerhetsprotokollen och minska driftskostnaderna.

Flyg-, försvars- och andra industrisektorer har ett uppdrag att modernisera sin infrastruktur för att förbättra den operativa effektiviteten genom att använda digital tvillingteknologi. De befintliga processerna för drift, utbildning och underhåll är starkt beroende av tvådimensionella pappersbaserade manualer med minimal digital modellering tillgänglig.

Bristen på befintliga digitala modeller hämmar allvarligt operativ effektivitet, uppdragsplanering och flygplansberedskap. Digitala tvillingar revolutionerar nu sättet vi designar, bygger, driver och reparerar fysiska objekt och system. Den digitala omvandlingen av industriella processer kräver att den införlivar digital tvillingteknologi som hjälper till att tillhandahålla de bästa möjliga verktygen för decennier framöver.

Flygtillverkarna står fortfarande inför en mängd utmaningar, inklusive en brist på omfattande 3D CAD-modeller. För äldre flygplan är mycket begränsade 3D-modeller tillgängliga, och de flesta av modellerna, kraven och specifikationerna är i 2D-form. Att generera exakta 3D-modeller med dedikerade skannrar och digitala modifieringar baserade på 2D-data med traditionella metoder är mycket dyrt och tidskrävande. Dessutom håller de flesta 3D-skanningsprogram modellerna i proprietära format, vilket avsevärt begränsar användbarheten av modellerna på grund av begränsad interoperabilitet.

Ytterligare utmaningar inkluderar möjligheten att integrera de genererade 3D-modellerna i befintliga SysML arbetsflöden och/eller skapa flexibla arbetsflöden som inte är knutna till egna modeller och system. För att simulera det fristående beteendet för varje modell och delsystem, såväl som interaktionen mellan olika delsystem, måste tillverkare införliva 3D-modellen och deras fysiska beteende i en systemsimuleringsmodell med SysML. Detta kräver att man skapar ett ramverk för att införa alla individuella och kombinerade systemkrav i ett SysML-arbetsflöde, parametrisering av modellkonfigurationer, simulering och övervakning av beteendet hos enskilda komponenter samt deras interaktioner.

AI-drivet prediktivt underhåll

Flygplansunderhåll har traditionellt förlitat sig på schemalagda kontroller och reaktiva reparationer baserat på rapporterade problem. Men AI-drivet prediktivt underhåll förändrar nu detta tillvägagångssätt genom att utnyttja dataanalys och maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga potentiella fel innan de inträffar. Flygbolag använder AI för att övervaka stora mängder data som samlas in från sensorer inbäddade i flygplanskomponenter, motorer och system. Dessa realtidsdata analyseras för att upptäcka subtila mönster som tyder på förestående funktionsfel eller prestandaförsämring.

AI-algoritmer kan upptäcka anomalier i datamönster, som t.ex motortemperaturfluktuationer eller oregelbundna vibrationssignaturer, vilket kan indikera underliggande problem. Genom att kontinuerligt övervaka och analysera dessa data kan AI exakt förutsäga när specifika komponenter kan kräva underhåll eller utbyte, vilket gör det möjligt för flygbolagen att proaktivt schemalägga reparationer under rutinunderhållsintervaller. Denna övergång från reaktivt till förutsägande underhåll ökar inte bara säkerheten genom att minska risken för oväntade fel utan optimerar också drifteffektiviteten och minimerar stilleståndstiden.

Digitala tvillingars roll

Digitala tvillingar är virtuella representationer av fysiska tillgångar, såsom flygplan, skapade med hjälp av realtidsdata som samlats in från sensorer, historiska underhållsregister och operativa indata. Denna teknik gör det möjligt för flygtillverkare och flygbolag att simulera och visualisera prestandan hos flygplanskomponenter och system i en virtuell miljö. Genom att integrera AI-algoritmer i digitala tvillingmodeller kan operatörer få värdefulla insikter om hälsa och driftstatus för enskilda flygplan och deras komponenter.

För flygplansunderhåll erbjuder digitala tvillingar ett transformativt tillvägagångssätt genom att ge en omfattande förståelse för ett flygplans tillstånd och beteende. Underhållspersonal kan använda digitala tvillingar för att simulera olika operationsscenarier och bedöma den potentiella inverkan på flygplanets prestanda och underhållskrav. Detta möjliggör mer exakt planering av underhållsaktiviteter, optimerad reservdelslagerhantering och förbättrat beslutsfattande baserat på prediktiv analys.

Digitala tvillingar underlättar också fjärrövervakning och diagnostik, vilket gör det möjligt för underhållsteam att identifiera problem utan fysisk inspektion. Genom att till exempel använda realtidsdata från digitala tvillingar kan AI-algoritmer rekommendera specifika underhållsåtgärder baserat på det aktuella tillståndet för kritiska komponenter, och därigenom minska behovet av manuella inspektioner och förbättra den totala underhållseffektiviteten.

Inkorporerar 3D-teknik i digitala tvillingar

Ledande leverantörer av digitala tvillinglösningar omformar idag hur industrisektorer använder AI och rumslig beräkning för digitala tvillingar, automation och robotapplikationer. Dessa leverantörer utnyttjar framstegen inom uppslukande XR-gränssnitt, AI och molnteknik för att tillhandahålla en öppen, modulär, högprecision och skalbar AI-driven molnplattform för snabb, exakt och kostnadseffektiv 3D digital tvillingskapande som ökar effektivitet, automatisering och produktivitet inom tillverkning, drift, utbildning och underhåll.

Med spridningen av högkvalitativa sensorer, nämligen högupplösta färgkameror, djupsensorer (som LIDAR), rörelsesensorer och eye-trackers, inbyggda i dessa COTS-enheter – har leverantörer tillgång till mycket högkvalitativ rumslig data för att generera exakta rumsliga 3D-kartor i nästan realtid. Företag begränsas främst av beräkningen och kraften (batteriet) hos dessa mobila enheter. Dagens plattformar effektiviserar 3D-skanning och digitala tvillingarbetsflöden samtidigt som de använder cloud computing för att göra det möjligt för prisvärd konsumenthårdvara att överträffa standardkapaciteten.

Dessa lösningar övervinner mobila enheters begränsningar i batterilivslängd och beräkning genom att bearbeta data i molnet (i lokaler/luftgap eller på distans som AWS GovCloud). Detta möjliggör snabb generering av detaljerade 3D-modeller med millimeters noggrannhet från sensorer i mobiltelefoner, surfplattor och XR-headset med full tilltro till modellen och ingen märkbar fördröjning.

Genom att flytta de mest intensiva bearbetningsuppgifterna till molnet, producerar AI-driven programvara högkvalitativa punktmoln från billiga COTS-enheter. Detta påskyndar avsevärt skapande av digitala tvillingar jämfört med traditionella metoder. Dagens nyare kommersiella lösningar möjliggör snabb och exakt 3D-punktmolngenerering med hjälp av ett XR-headset som infångningsenhet, samtidigt som all data bearbetas på en serverdator.

AR/VR-applikationer inom underhåll och utbildning

Teknikerna Augmented Reality (AR) och Virtual Reality (VR) omformar underhållsprocedurer för flygplan och utbildningsprogram för tekniker. AR överlagrar digital information till teknikerns synfält och ger vägledning och instruktioner i realtid under underhållsuppgifter. Till exempel kan AR lägga över scheman, checklistor eller diagnostiska data på fysiska flygplanskomponenter, vilket gör att tekniker kan utföra komplexa reparationer mer exakt och effektivt.

VR, å andra sidan, revolutionerar teknikerutbildningen genom att erbjuda uppslukande och interaktiva simuleringar av underhållsprocedurer i en virtuell miljö. Praktikanter kan öva på komplexa uppgifter, såsom demontering av motor eller reparationer av kablar, utan behov av fysisk tillgång till flygplan. VR-simuleringar kan replikera olika flygplansmodeller och scenarier, vilket ger praktisk erfarenhet i en säker och kontrollerad miljö.

Fördelar och framtidsutsikter

Integrationen av AI, 3D-spatiala digitala tvillingar och AR/VR-tekniker i flygplansunderhåll och reparationsfunktioner erbjuder en mängd fördelar för flygbolag och flygtillverkare. Förbättrade funktioner för prediktivt underhåll minskar driftstörningar, förlänger flygplanens livslängd och optimerar underhållskostnaderna. Digitala tvillingar ger en helhetssyn på flygplanens hälsa, vilket möjliggör proaktivt beslutsfattande och strömlinjeformade underhållsprocesser. AR/VR-teknologier förbättrar teknikernas effektivitet och skicklighet, vilket i slutändan förbättrar den övergripande säkerheten och tillförlitligheten. Med dessa teknologier i framkant kan flygtillverkare och flygbolag avsevärt förbättra processen för underhåll och reparation av flygplan.