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人工智能传感器数据改变美国海军机队维护认知
2018-10-09
[据外媒(meritalk)网站2018年9月20日报道] 美国海军正在使用人工智能来辅助制定其飞行器的维护检修策略。
美国海军航空系统司令部(Naval Air Systems Command,NAVAIR)正在使用人工智能来改变先前对飞行器维护周期的传统认识,这一尝试在最初使工程部门感到意外和震惊,然而现在这种创新已经能为海军航空机队主要系统何时开始失效提供预警。
NAVAIR航空成熟度与资源分析部主管罗伊•哈里斯在9月19日的预测分析世界政府会议(Predictive Analytics World Government Conference)上表示,人工智能和数据分析对海军航空机队的作用可以比拟加油和空中加油对机队的作用。
NAVAIR使用的预测性维护是一种叫做“佣金型维护”(“commission-based maintenance”)的流程,该流程在飞行器上安装大量传感器,可以记录飞行器在执行任务过程中所经历的各种状况,跟踪飞行器特定部件的状态。通过数据分析和新算法的应用,该流程可以评估飞行器上每一个动态部件的生命周期消耗情况。对于飞行器而言,动态部件由于其时效性而至关重要:在达到预先给定的生命周期后,这些部件应该得到一定程度的维护保养或者被直接替换。
假如没有机队上的传感器数据信息,美国海军在维护方面的前景将向最坏的方向发展。哈里斯表示:“海军飞行器动态部件的维护周期往往是非常保守的,这是由于这些维护周期的制定是确立在飞行器始终在最恶劣的状况下运行的假设之上。这有些故障保险的意味,也是工程界经常采用的风险规避的方法。”
在哈里斯的团队基于传感器数据运行其人工智能平台以及构建分析模型之后,他们开始就飞行器的维护保养问题做出了更为明智的决策。哈里斯表示:“我们已经整合了许多不同的工具集和模型,并且基于此得到了挑战人类认知的结果,这有一点文化变革的意味。安全始终是航空最重要的考虑,然而我们现在的提议不免让人担忧:美国海军可以降低他们的维修作业量或者其机队可以比之前飞得更久。”
“有史以来第一次我们终于能够提取传感器数据来看看这些飞行器在飞行中究竟经历了怎样的历程,并且可以基于这些数据来挑战那些相对保守维护周期”,哈里斯表示,“我们遭受了来自工程界的强大阻力,真的是很强大的阻力!”
哈里斯的团队坚信他们得到的数据的质量,但是对其他人而言这仍需要足够的证据。工程师们在认可任何改变之前,还分解了一些部件,拆散了一些飞行器,并对相关的部件进行了查验。哈里斯表示:“在工程界能够认可这些发现并最终信任分析模型的结果之前,我们必须做出相应的验证工作。”最终,关于延长飞机服役寿命的建议,哈里斯团队得到了来自工程界的支持。这无疑是一种文化变革。
在不增加风险的基础上,哈里斯认为这种新的流程可以在更广的层面上影响飞行安全。“我们正在基于传感器数据来寻找主要子系统开始受损或失效时的迹象,然后就可以基于这些迹象在飞行器出现问题之前对相应的系统进行预测性维护。”(中国航空工业发展研究中心 杜子亮)

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