تحول صنعت تعمیر و نگهداری هواپیماها با نوآوری‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) منظر مناقشه‌‌ی نگهداری، تعمیر و بازسازی (MRO) در صنعت هواپیمایی را تحول می‌دهد، و کارشناسان بر اهمیت شفافیت و تعیین انتظارات واقع‌بینانه تأکید می‌کنند. از طریق مجموعه‌ای از موارد استفاده تست شده، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قوی برای کمک در وظایف مهندسی و نگهداری در اقسام مختلف صنعت تأکیدی واجد است.

شرکت‌های وارد بازار، ای‌ام‌آرو‌ها، شرکت‌های هواپیمایی و مراکز تحقیقات به صورت همکارانه راه‌اندازی می‌کنند تا راه‌حل‌های مبتنی بر AI را که هدفشند به منظور ارتقاء بازرگانی و موتورهای هواپیما، بررسی‌های هواپیما و موتور را هوشمند کنند، دوپیکری دیجیتال از دارایی‌ها ایجاد کنند و ورودی و تکنیک‌های لازم برای ترمیم را به صورت خودکار داشته باشد. از جمله نوآوران این محصول‌ها، شرکت Amygda است؛ یک شرکت با پایگاه در انگلستان که توسط مهندسین سابق رولزرویس تأسیس شده است. Amygda در زمینه یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی تولیدی مانند ChatGPT تخصص دارد که برای عمل به عنوان هم‌ران مراقبت از مهندسی و تیم‌های نگهداری طراحی شده است و بر اساس متن ساده پرس‌وجو‌ها را پردازش می‌کند و در یک حالت قابل تفسیر شده، بینش‌هایی ارایه می‌کند.

شرکت دیگری که در انقلاب AI شریک به‌شمار می‌رود، LexX Technologies می‌باشد، با تکمیل برنامه Aerospace Xelerated، و پس از افزایش مشتری‌پذیری از ChatGPT. این شرکت استرالیایی پلتفرمی مشابه بازیابی بومی شرکت آپل است که داده‌ها به‌صورت خودکار جذب کرده و پاسخ‌های مفیدی به تکنسین‌ها ارایه می‌دهد.

شرکت آمریکن ایرلاینز در تحقیقات خود برای استفاده از پردازش زبان‌طبیعی (NLP) در عملیات نگهداری خود، پتانسیل ثبت و طبقه‌بندی داده‌های نگهداری را توسط کلمات گفته شده ظرف زمان بررسی می‌نماید. مشابه، آزمایشگاه MRO AFI KLM از هوش مصنوعی برای ساده‌نویسی اسناد استفاده می‌کند، این امر به تکنسین‌ها این امکان را می‌دهد که به روش‌های ایمنی و شماره‌های قطعات بیشتری دسترسی داشته باشند و همچنین مدل پیش‌بینی نگهداری Prognos خود را درون هوش مصنوعی یکپارچه کرده است.

همتا استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در بخش MRO یک گام بزرگ در جهت کارایی، بهینه‌سازی منابع و ارتقاء استانداردهای ایمنی در صنعت هوانوردی است.

سوالات و پاسخ‌های مهم:

1. چه مزایا اساسی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بخش MRO وجود دارد؟
ابزارهای مبتنی بر AI در MRO هواپیما می‌تواند به پیش‌بینی بهتر و شناسایی خرابی‌های احتمالی منجر شود و از جلوگیری از آن‌ها پیش از وقوع جلوگیری ببخشد. این قابلیت نگهداری پیش‌بینی‌ای می‌تواند منجر به کاهش تعداد تعمیرات بدون نوبت و کاهش زمان توقف هواپیما شود. هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند MRO را با اتوماسیون اسناد، بهینه‌سازی برنامه‌ریزی نگهداری و کمک در تخصیصمنابع ساده‌سازی نمایند. همچنین می‌تواند ایمنی را افزایش دهد، با اطمینان از این که روش‌های نگهداری به طور دقیق و مداوم پیگیری می‌شود.

2. چالش‌های اصلی اجرای هوش مصنوعی در صنعت هوانوردی MRO چیست؟
یکی از بزرگترین چالش‌ها هزینه اولیه و پیچیدگی یکپارچه‌سازی فناوری AI با سیستم‌های موجود MRO است. به‌علاوه، نیاز به مجموعه‌داده‌های بزرگ برای آموزش موثر مدل‌های AI وجود دارد، و این مجموعه‌داده‌ها باید با کیفیت بالا و مرتبط با سیستم‌ها و تجهیزات خاصی که نگهداری می‌شوند، باشد. همچنین یک چالش با پذیرش و اعتماد به پیشنهادات AI توسط تکنسین‌های انسانی وجود دارد، به‌علاوه قابلیت کاهش تخصص انسانی وجود دارد زمانی که هوش مصنوعی شروع به اتوماسیون وظایف روتینی‌تری نماید.

3. آیا اختلافاتی مربوط به هوش مصنوعی در بخش MRO هواپیمایی وجود دارد؟
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده با افزایش استفاده از هوش مصنوعی بوجود می‌آید، زیرا داده‌های حساس هواپیما و نگهداری برای آموزش مدل‌های AI استفاده می‌شوند. علاوه بر این، ممکن است نگرانی‌هایی درباره از دست دادن شغل به‌عنوان فناوری‌های AIی که وظایفی را که پیش از این توسط انسان‌ها انجام داده می‌شد اتوماسیون نمایند، ظاهر شود.

مزایا و معایب:

مزایا:
– افزایش پیش‌بینی و جلوگیری از خرابی‌های هواپیما.
– کاهش زمان توقف و هزینه‌های نگهداری.
– ساده‌سازی وظایف مانند اسناد و برنامه‌ریزی.
– افزایش ایمنی با اطمینان از پیروی از روش‌های نگهداری.
– تسهیل دسترسی و به‌اشتراک‌گذاری اطلاعات بین کارکنان فنی و نگهداری.

معایب:
– هزینه‌های بالای پیاده‌سازی اولیه و پیچیدگی.
– نیاز به مجموعه‌داده‌های بزرگ و با کیفیت برای آموزش موثر.
– مقاومت کارگر در برابر تکنولوژی AI و مسائل اعتماد.
– نگرانی‌های امنیت و حریم خصوصی داده‌ها.
– ریسک‌های از دست دادن شغل زمانی که وظایف اتوماتیک شوند.

اگرچه آدرس‌های وب‌سایت خاصی مانند شرکت Amygda یا LexX Technologies ارایه نشده‌اند، انتقال‌های مربوط در این زمینه می‌تواند شامل نهادهای بزرگ یا سازمان‌هایی در صنعت هوانوردی مرتبط با پیشرفت MRO از طریق هوش مصنوعی باشد، به عنوان مثال:
– انجمن بین‌المللی حمل‌ونقل هوایی (IATA): IATA
– اداره فدرال هواپیمان‌رانی (FAA): FAA
– آژانس اروپایی ایمنی هوایی (EASA): EASA

این نهادها اغلب راهنمایی، چارچوب‌های سیاست و تحقیقات در زمینه ایمنی و نوآوری هوانوردی را فراهم می‌کنند که ممکن است شامل استفاده از هوش مصنوعی در MRO هواپیما باشد.

The source of the article is from the blog be3.sk