Надаючи інформацію про здоров'я літаків, прогностичний моніторинг здоров'я (PHM) революціонує операційну ефективність, безпеку та надійність для комерційної авіаційної галузі. По суті, ця технологія використовує вдосконалені датчики, аналітику даних та алгоритми прогнозного штучного інтелекту (AI) або машинного навчання (ML) для моніторингу та прогнозування стану критичних систем літаків. Виявляючи потенційні збої до їх виникнення, PHM дозволяє проактивні стратегії технічного обслуговування, мінімізувати незапланований час простою, підвищує загальну продуктивність флоту та сприяє більш пов'язаній авіаційній екосистемі для авіакомпаній.
Незважаючи на те, що це може здатися новаторським інноваціям, концепція моніторингу літаків для раннього виявлення несправностей має коріння, що тягнеться назад десятиліттями. У 1970 -х роках авіакомпанії, такі як British Airways, Air France та Tap Air Portugals, перенесені першими програмами моніторингу даних польотів (FDM). Ці ініціативи проаналізували дані польоту для підвищення оперативних тенденцій безпеки та виявлення продуктивності, встановлюючи підґрунтя для сьогоднішніх підключених та складних систем PHM.
Еволюція цієї технології значно просунулася з 1980 -х до 2020 -х років, позначена винаходом системи звернення та звітування літаків (ACAR) та її інтеграція з повідомленнями системи моніторингу стану літаків (ACMS) від ARINC. Ця інноваційна автоматизована система зв'язку DataSalink революціонізувала комерційну авіацію шляхом безперешкодного передачі критичних даних з літака в центри операцій авіакомпанії, не вимагаючи механічного втручання.
Комерційна авіаційна індустрія пройшла довгий шлях, що розвивається від виправлення проблем лише тоді, коли вони виникають до проведення проактивних інспекцій, щоб запобігти невдачам. Тепер наступним великим стрибком вперед є прогнозне обслуговування …
Крім того, розробка пристроїв AI/ML, розширених хмарних обчислень та пристроїв бездротового реєстратора доступу (QAR)-пристрій, який збирає та зберігає дані польоту з літака та може надсилати ці дані до хмари-на винному винаході пристрою інтерфейсу літака (допомога), критичний інструмент для об'єднання даних авіоніки для наземних систем PHM, що дістається надійним і безперервним рішенням. Разом ці інновації переробляли, як приймаються технічні та операційні рішення, що відзначають ключове просування в галузі комерційної авіації шляхом підвищення безпеки, підвищення ефективності експлуатації та забезпечення стратегій прогнозування.
За останні п’ять десятиліть еволюція PHM Solutions сприяла комерційній авіаційній галузі до безпрецедентного рівня оперативної ефективності, але подорож ще далеко не закінчена. Залишаються можливості для подальшого підвищення зв’язку та інтеграції, прокладаючи шлях до ще більш розумної та пов'язаної з авіаційною екосистемою.
Всього п'ятдесят років тому пілоти та авіакомпанії спиралися на основні коди несправностей – конкретні номери для виявлення несправностей літаків – які пропонували лише обмежений знімок проблеми. Сьогодні, завдяки просуванню в системах PHM, персонал авіакомпанії має доступ до комплексних даних польотів, що охоплюють всю польоту. Хоча це величезний крок вперед для індустрії комерційної авіації, невикористані можливості для подальшого розширення потенціалу PHM.
Ось дві можливості в PHM, які існують сьогодні:
Закриття розриву AI/ML
Розрив у грамотності між інженерами -механіками та комп'ютерними програмістами в царині AI/ML PHM -рішень представляє значну проблему в галузі комерційної авіації. Маючи роки спеціалізованої освіти та практичного досвіду, інженери-механіки переважають у розумінні систем літальних апаратів та діагностиці фізичних проблем. Тим часом комп'ютерні програмісти присвячують свій досвід кодуванню складних алгоритмів та розробці розширених інструментів аналітики даних. Рідко ці дисципліни сходяться в одній людині, оскільки оволодіння обома дисциплінами зазвичай вимагає значного додаткового дослідження
Історично це призвело до того, що комп'ютерні програмісти створюють складний код для програмування складних алгоритмів або розширеної аналітики для прогнозування проблем з технічним обслуговуванням. Це має велику залежність від співпраці між програмістами та інженерами, що часто призводить до того, що інженери чекають тривалого процесу технічного обслуговування та ремонту літаків, перш ніж літак зможе повернутися в повітря.
Однак існують нові технології для подолання цієї прогалини. Завдяки рішенню PHM з низьким кодом/без коду, такими як послуги Ascentia Collins Aerospace Ascentia Analytics, інженери можуть використовувати студію аналітичного розробника для створення спеціальних порогових сповіщень для виявлення та прогнозування проблем з технічним обслуговуванням до їх виникнення. Ця інновація виключає залежність від спеціалізованих навичок кодування, що дозволяє інженерам виявляти та прогнозувати проблеми з технічним обслуговуванням у режимі реального часу, значно впорядковуючи операції та довше утримувати літаки в повітрі.
Темні системи
У комерційній авіації “Темні системи” – Системи з відсутними параметрами або недостатньо використаними можливостями – підсвічують значні невикористані можливості в PHM. У той час як персонал авіакомпаній в даний час отримує доступ до тисяч аналітичних кодів та подачі даних з літальних апаратів, в літаку існує багато компонентів та систем, які або не мають датчиків, або дані датчиків яких залишаються безцінними для аналізу.
Залишаються можливості для подальшого підвищення зв’язку та інтеграції, прокладаючи шлях до ще більш розумної та пов'язаної з авіаційною екосистемою.
Наприклад, сучасні дані про польоти записують літак з частотою 1 Гц без агрегації, але більшість бортових систем спілкуються на набагато більш високих частотах, таких як 40 Гц. Інші системи – включаючи посадкову передачу, вантажні системи, водні та відходи – можуть взагалі не спілкуватися.
Як результат, існує безліч даних та аналітичних каналів – дотично сотні тисяч додаткових точок даних – призначені в межах сьогоднішнього літака, чекаючи, що його використовують. І більше можна ввести, додавши датчики до систем, які зараз без них.
Інтегруючи більш вдосконалені датчики всередині сьогоднішнього літака та навколо нього, авіакомпанії можуть розблокувати ці спокійні уявлення, що дозволяє виявити тонкі аномалії, коли вони відбуваються, масштабуючи прогнозне обслуговування до нових висот, розширюючи збору даних та досягнення трансформаційних оперативних ефективних ефективності, що раніше вважаються непорушними.
Комерційна авіаційна індустрія пройшла довгий шлях, що розвивається від виправлення проблем лише тоді, коли вони виникають до проведення проактивних інспекцій, щоб запобігти невдачам. Тепер наступним головним стрибком вперед є прогнозне обслуговування, де дані стають ключовим фактором для виявлення проблем до їх виникнення – доцентно усунення потреби в ручних перевірок. Ця зміна пропонує значні переваги, включаючи зменшені експлуатаційні витрати, здатність виявляти проблеми раніше, ніж можуть інспекції людини, покращити точність усунення несправностей та підвищену безпеку.
З PHM на передньому плані цієї еволюції, майбутнє авіації готово досягти безпрецедентних рівнів ефективності, надійності та зв’язку.
Щоб дізнатися більше про PHM та про те, як він може допомогти авіакомпаніям досягти безпрецедентної оперативної ефективності, натисніть тут.