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    淺談預(yù)測性維修對航空維修業(yè)的影響

    2021-04-12 03:00:07張逸俊
    航空維修與工程 2021年2期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測性計劃性空客

    張逸俊

    1預(yù)測性維修的發(fā)展

    作為當(dāng)前最新的飛機(jī)健康管理理念,預(yù)測性維修是指通過獲取飛機(jī)上每個部件實時的健康數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)流進(jìn)行管理并且持續(xù)整合最新的維護(hù)記錄,通過算法對數(shù)據(jù)分類、分析、整合,以預(yù)測單個或多個部件的故障,實時管控整個機(jī)隊的狀況,從而降低維修成本,提升安全性。

    據(jù)奧緯咨詢統(tǒng)計,過去20年中飛機(jī)健康狀態(tài)管理系統(tǒng)得到了蓬勃發(fā)展。自2001年空客推出AIRMAN后,各類健康狀態(tài)管理系統(tǒng)不斷迭代完善,經(jīng)歷了從預(yù)防性維修、故障數(shù)據(jù)報告、性能監(jiān)控到基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的預(yù)測性維修的過程,如圖1所示。

    2020年2月, 歐洲航空安全局(EASA)發(fā)布了人工智能路線圖(以人為本的AI在航空領(lǐng)域的應(yīng)用方法),更是將基于工業(yè)級應(yīng)用的人工智能技術(shù)上升到整個歐盟的戰(zhàn)略。其中,人工智能(AI)在航空維修中的應(yīng)用是重要組成部分。EASA在報告中指出,通過數(shù)字化,維修體系各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)量正在穩(wěn)步增長。因此,依靠AI處理這些數(shù)據(jù)的需求也在增加?;贏I的預(yù)測性維修在大數(shù)據(jù)的推動下,可以預(yù)測故障并提供相應(yīng)的維修措施,大大提升維修的效果和效率,降低不必要的成本浪費。目前,部分企業(yè)已經(jīng)意識到預(yù)測性維修的價值,率先開發(fā)了預(yù)測性維修平臺,如空客的SKYWISE、漢莎技術(shù)的Aviatar、法荷航工程的PROGNOS等。

    2017年,空客推出SKYWISE平臺,基于空客最新的、最優(yōu)化的機(jī)隊管理理論,為整個航空產(chǎn)業(yè)鏈的用戶提供領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析服務(wù),如圖2所示。通過眾多伙伴間的技術(shù)合作,SKYWISE能夠幫助航空公司提升安全性、可靠性,更好地優(yōu)化內(nèi)部運營流程,降低運營成本,提升航空公司在工程和維護(hù)方面的效率。通過預(yù)測性維修、飛機(jī)健康監(jiān)控和可靠性分析三個模塊交替和循環(huán)使用,形成機(jī)隊管理的閉環(huán)控制,對運行的飛機(jī)進(jìn)行全周期的動態(tài)管理。據(jù)悉,達(dá)美航空公司使用SKYWISE對空客A320與A330機(jī)型進(jìn)行預(yù)測性維修,大幅減少了因突發(fā)故障導(dǎo)致的航班取消次數(shù)。此外,未發(fā)現(xiàn)故障(NFF)的概率也僅為5%。目前,空客和達(dá)美航空公司正在進(jìn)一步合作,研發(fā)新的預(yù)測性維修解決方案用以向其他航空公司提供服務(wù)。據(jù)悉,預(yù)測性維修能夠?qū)⒖照{(diào)、客艙增壓系統(tǒng)、電源系統(tǒng)、起落架、剎車及氣源系統(tǒng)的非計劃事件發(fā)生概率降低10%~50%。

    Aviatar平臺是漢莎技術(shù)基于多年的維修經(jīng)驗、維修能力和大數(shù)據(jù)結(jié)合形成的健康管理平臺。它不僅能夠預(yù)測部件,而且能夠?qū)㈩A(yù)測結(jié)果與實際維修工作相關(guān)聯(lián)。漢莎技術(shù)表示,航空公司可以基于預(yù)測性維修產(chǎn)生的潛在收益獲取競爭優(yōu)勢。潛在收益則取決于部件的工作環(huán)境和航空公司所采用的維修服務(wù)。對某些部件而言,可以將非計劃性拆換次數(shù)減少30%~40%。

    2對現(xiàn)有維修理念和體系的影響

    預(yù)測性維修的發(fā)展將對現(xiàn)有航空維修理念和維修體系造成重大的變革,無論是計劃性維修還是非計劃性維修維修模式都將會發(fā)生改變,維修效率也將有較大的提升,航空器的持續(xù)運行品質(zhì)和安全性也將顯著提高。

    2.1計劃性維修

    2018年4月,國際民航維修審查委員會政策委員會(IMRBPB)發(fā)布了《IP 180 AHM INTEGRATION IN MSG-3》,旨在同意在MSG-3的分析中運用飛機(jī)健康狀態(tài)管理系統(tǒng)(AHM),如圖3所示,以提升飛機(jī)系統(tǒng)的安全性和可靠性,加強(qiáng)航空公司對飛機(jī)狀態(tài)的認(rèn)知,促進(jìn)更有效和更有利的計劃性維修任務(wù),進(jìn)一步提升計劃性維修的經(jīng)濟(jì)性。

    空客在2019年10月舉辦的A350機(jī)型工業(yè)指導(dǎo)委員會(ISC)會議上,向所有運營A350飛機(jī)的航空公司介紹了空客準(zhǔn)備在最新機(jī)型A350維修大綱(MRBR)中增加預(yù)測性維修技術(shù)的運用。預(yù)計新版MRBR(R06版)將在2021年底的ISC會議上提交審批。目前,空客正在積極與EASA和航空公司宣貫、交流、磋商,推進(jìn)項目的實施和開展。

    例如,壓力調(diào)節(jié)器濾芯勤務(wù)的工作,傳統(tǒng)的MSG-3分析方法得出的維修間隔為750FH(飛行小時),而采用AHM狀態(tài)監(jiān)控后,每7天讀取一次壓差數(shù)據(jù),并根據(jù)數(shù)據(jù)的讀取情況進(jìn)行視情更換,可大大提升維修效率和經(jīng)濟(jì)性。

    2.2非計劃性維修

    非計劃性維修指飛機(jī)發(fā)生突發(fā)故障,造成意外的停場維修。目前,包括空客、波音、GE、羅羅等OEM廠商都開發(fā)了相關(guān)的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。例如,空客的AIRMAN,可以通過空地數(shù)據(jù)鏈的傳輸,實時跟蹤飛機(jī)的技術(shù)狀態(tài)。當(dāng)飛機(jī)在空中飛行時,工程師可以通過遠(yuǎn)程趨勢監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)一些潛在的故障,及時與機(jī)組溝通告知操作事項,緊急時可通知機(jī)組預(yù)先做出決策,尋找備降機(jī)場,保證飛機(jī)的安全運行。此外,飛機(jī)落地前AIRMAN也可以提前通知生產(chǎn)準(zhǔn)備和實施維修的各個部門,以便準(zhǔn)備好工裝、航材、排故手冊等維修資料,大大提升了維修效率,減少了飛機(jī)意外停場時間。

    2.3部件預(yù)測性維修

    發(fā)動機(jī)作為整架飛機(jī)價值最高的部件,業(yè)內(nèi)對發(fā)動機(jī)的趨勢監(jiān)控研究已持續(xù)了數(shù)十年。各大發(fā)動機(jī)廠商也都開發(fā)出了性能優(yōu)異的趨勢監(jiān)控軟件,幫助客戶提升發(fā)動機(jī)機(jī)隊管理能力,避免發(fā)動機(jī)突發(fā)故障造成不安全事件,做到“早發(fā)現(xiàn),早排查”。近幾年非發(fā)動機(jī)部件方面的研究也開始興起,伴隨著波音787、空客A350等具有E化(數(shù)字化)能力飛機(jī)的出現(xiàn),飛機(jī)傳感器數(shù)量上升到百萬級,數(shù)據(jù)采集能力大大提升,使之對飛機(jī)機(jī)上各部件進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測性分析成為了可能。

    據(jù)空客介紹曾有一家地區(qū)性航空公司,希望提升客艙運行品質(zhì)。但他們面臨的問題是維護(hù)數(shù)據(jù)、客艙報告和故障信息難以整合,無法精確地掌握客艙維修狀況。而使用SKYWISE后,如圖4所示,該公司將各類信息整合在了一起,識別出了長期存在問題的座椅,建立了優(yōu)先級不同的維修計劃。另外,還建立了每個座位上航電、娛樂系統(tǒng)的健康監(jiān)控趨勢。據(jù)悉,每年減少客艙維護(hù)成本200~400萬美元。

    3發(fā)展障礙和挑戰(zhàn)

    通過上文的論述和分析,不難發(fā)現(xiàn)預(yù)測性維修對整個航空維修體系、航空器的運行安全有著明顯的促進(jìn)作用,但也面臨著許多障礙和挑戰(zhàn)。其中包括傳統(tǒng)飛機(jī)數(shù)據(jù)缺乏、工程技術(shù)能力不足、數(shù)據(jù)使用限制等。有報告指出,預(yù)測性維修發(fā)展的最大障礙是缺乏工程專業(yè)知識,行業(yè)中具備有效實施預(yù)測性維修能力的公司為數(shù)不多,即擁有大型自有機(jī)隊或第三方數(shù)據(jù)且掌握了數(shù)十年的維修經(jīng)驗的公司很少。此外,缺乏數(shù)據(jù)共享、性能更優(yōu)、成本更低的機(jī)載通信服務(wù),這些都在影響預(yù)測性維修技術(shù)的普及。

    1)數(shù)據(jù)缺乏

    預(yù)測性維修的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的主要來源是傳感器。傳統(tǒng)飛機(jī)的傳感器數(shù)量明顯少于最新的機(jī)型。例如,波音777能夠發(fā)出的警告數(shù)據(jù)是波音737 NG的4倍。裝備FOMAX(Flight Ops& MAintenance eXchange)系統(tǒng)的A320飛機(jī)可利用參數(shù)為24000項,每個航段可存儲約12GB的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量是未安裝FOMAX飛機(jī)的數(shù)倍。因此,如果要對傳統(tǒng)機(jī)型進(jìn)行預(yù)測性維修,需要增加相應(yīng)的傳感器或者其他運行數(shù)據(jù)。增設(shè)傳感器又可能涉及物理限制和法規(guī)限制,這都對預(yù)測性維修的開展形成了很大的障礙。此外,盡管航空公司、MRO對傳統(tǒng)飛機(jī)擁有更多的維護(hù)經(jīng)驗,但是由于缺少數(shù)據(jù)采集能力而導(dǎo)致維修數(shù)據(jù)缺乏;相比之下,新型飛機(jī)數(shù)據(jù)量大,且新飛機(jī)可靠性較高,能解決關(guān)鍵故障的預(yù)測,但是維護(hù)實踐經(jīng)驗較少。

    2)數(shù)據(jù)使用限制

    數(shù)據(jù)控制對于預(yù)測性維修技術(shù)的推廣影響很大。預(yù)測性維修極大地改變了航空公司與OEM廠商以及MRO的合作方式。然而,越來越多的OEM廠商因為數(shù)據(jù)保護(hù)等原因被限制訪問航空公司、MRO和其他參與者的運營數(shù)據(jù)。航空公司內(nèi)部系統(tǒng)的整合,數(shù)據(jù)接口問題同樣會妨礙預(yù)測性維修開展。另外,法規(guī)方面的限制也會阻礙了數(shù)據(jù)共享。因此發(fā)展新技術(shù)的同時,航空法規(guī)也需要進(jìn)一步跟進(jìn),監(jiān)管者必須找到適應(yīng)新飛機(jī)維修方式的監(jiān)管方法。

    3)難以匹配用戶的需求

    預(yù)測性維修主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。但是這些算法的可解釋性較差,如何使公司的管理層和專業(yè)的工程師認(rèn)同,成為了難題。此外,見效慢也是一個障礙,航空公司受到運行、監(jiān)管等外界壓力往往想要快速得到結(jié)果,而預(yù)測性維修方案往往需要耗費較長的時間逐步積累數(shù)據(jù),否則校準(zhǔn)模型難以有進(jìn)展。此外,現(xiàn)有的預(yù)測技術(shù)對于業(yè)內(nèi)重大典型的故障預(yù)測效果并沒有展現(xiàn)出優(yōu)勢。許多突發(fā)故障或部件瞬時失效,難以通過預(yù)測發(fā)現(xiàn)。例如,液壓管路裂紋產(chǎn)生的瞬間失效導(dǎo)致液壓油箱漏空,進(jìn)而造成起落架重力放,目前還很難依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析主動發(fā)現(xiàn)。

    4)投入產(chǎn)出比難以計算

    對預(yù)測性維修技術(shù)前期投入是巨大的,哪怕是選擇購買平臺服務(wù)的形式都需要付出高額的成本。但是實際所獲得的收益又卻是難以計算的,可謂是潛在收益,如減少了AOG次數(shù),使得利用率提升,運營收益升高;或者是提前發(fā)現(xiàn)小故障,減少大修成本等。但是這些經(jīng)濟(jì)層面的數(shù)據(jù)較難量化和計算,這也是許多公司在做決策時躊躇的原因。

    5)預(yù)測的準(zhǔn)確性

    目前,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性基本能達(dá)到90%甚至更高。但是對于航空維修業(yè)來說,任何的偏差都有可能造成災(zāi)難性后果或嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此,如何提升算法的準(zhǔn)確度是擺在維修專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家面前的巨大挑戰(zhàn)。

    4有效開展預(yù)測性維修的途徑

    目前,業(yè)內(nèi)關(guān)于預(yù)測性維修的討論非常熱烈。那么,除了加強(qiáng)收集數(shù)據(jù)、研究先進(jìn)算法之外,應(yīng)當(dāng)如何才能有效開展預(yù)測性維修呢?筆者認(rèn)為需要從理念、方法、技術(shù)三個層面去分析。

    4.1理念層面

    公司自上而下需要形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念,思維模式要向數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變。將自身的實際情況、已有的維修經(jīng)驗、維修能力與預(yù)測性維修、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)結(jié)合,對公司管理流程進(jìn)行再造,將運行數(shù)據(jù)盡可能地數(shù)字化,再與技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行深度融合。

    據(jù)悉,國內(nèi)航空公司已著手嘗試各種方式開發(fā)預(yù)測性維修應(yīng)用,以點帶面推動著數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如,廈門航空舉辦了維修數(shù)據(jù)算法大賽,通過競賽的形式激發(fā)員工開發(fā)數(shù)字化應(yīng)用。參賽選手利用發(fā)生故障前后15天的QAR作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),利用Python建立算法模型鎖定故障,預(yù)測故障。又如,春秋航空與空客合作開發(fā)SKYWISE應(yīng)用;山東航空建立監(jiān)控軟件對波音737電子流量活門進(jìn)行監(jiān)控等等。

    4.2方法層面

    1)自動化獲取數(shù)據(jù)。為了在采集數(shù)據(jù)時不給工程師增加額外負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)采集方式應(yīng)盡可能地自動化,如工作單卡中的檢查結(jié)果應(yīng)能自動提取形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),或利用無線射頻識別電子標(biāo)簽(RFID)和3D掃描技術(shù)等。目前,國內(nèi)外都有公司開始嘗試使用無人機(jī)巡檢收集檢測圖像和數(shù)據(jù),工程師則在后臺進(jìn)行圖像分析,并逐步利用機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行圖像識別,確認(rèn)缺陷和失效。無論是航線維修或定檢維修,工程師都能方便地利用移動設(shè)備查詢預(yù)測維修的結(jié)果、工卡、維修手冊等。

    2)增加算法的可解釋性,充分信任預(yù)測結(jié)果。在數(shù)字化時代的工程師必須充分信任診斷的結(jié)論,而不僅僅是憑經(jīng)驗做出判斷。此外,算法工程師應(yīng)盡可能增加算法的可解釋性使工程師更相信預(yù)測結(jié)果。

    3)維修計劃智能化匹配。在制訂維修計劃時,需要利用數(shù)據(jù)確定何時進(jìn)行計劃外的部件拆換;結(jié)合實際的運行環(huán)境和航班情況調(diào)整計劃性維修的實施時間。

    4)供應(yīng)鏈管理應(yīng)為預(yù)測性維修提供支持。對預(yù)測性維修建議做出敏捷快速響應(yīng),確保各個生產(chǎn)要素準(zhǔn)備到位進(jìn)行維修工作。

    5)對基礎(chǔ)框架的改造,增設(shè)傳感器,利用5G技術(shù)加強(qiáng)航空器與后臺服務(wù)器的通信和交互,持續(xù)投入對算法的研發(fā),提升預(yù)測準(zhǔn)確性。

    4.3技術(shù)層面

    在技術(shù)層面,機(jī)器學(xué)習(xí)、AI等技術(shù)與航空維修技術(shù)如何相融合?就目前的經(jīng)驗看,時序算法對部件故障缺陷的預(yù)測是非常有效的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對圖像識別則有更好的適配性。

    例如,對A350飛機(jī)氣體分離組件(ASM)持續(xù)監(jiān)控,如圖5、6所示,提前預(yù)測ASM組件的性能衰退(監(jiān)測值大于6),及時告知工程師和維修人員進(jìn)行更換。

    此外,應(yīng)用開源的數(shù)據(jù)分析平臺也是快速部署預(yù)測性維修應(yīng)用的好手段。微軟ASURE平臺就是很好的例子,如圖7所示,ASURE上設(shè)置了針對航空航天的預(yù)測性方案模板。該模板結(jié)合使用壽命,運行環(huán)境等參數(shù),提供了航空發(fā)動機(jī)的剩余使用壽命 (RUL)計算試驗。用戶可通過注入自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行客戶化的分析。

    經(jīng)過數(shù)據(jù)分析處理后可轉(zhuǎn)入Power BI,工程師可以在這個界面進(jìn)行可視化分析。將機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果與實際工程經(jīng)驗進(jìn)行匹配和融合。隨著政府、企業(yè)和大學(xué)等對AI技術(shù)的投入越來越多,在技術(shù)層面一定會取得快速發(fā)展。

    5結(jié)論與展望

    相信在未來很長一段時間,預(yù)測性維修都會持續(xù)蓬勃發(fā)展,OEM廠商、MRO和航空公司對數(shù)據(jù)的爭奪也會進(jìn)一步升溫,行業(yè)的競爭格局也將從目前群雄逐鹿的狀態(tài)發(fā)展成多寡頭壟斷的格局。合則利,預(yù)測性維修要取得最佳的效果,必需融合設(shè)計數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)。所以多方合作,加強(qiáng)數(shù)據(jù)整合是取得躍進(jìn)式發(fā)展的必由之路。相信在底層框架,傳感器、算法等技術(shù)的不斷發(fā)展下,預(yù)測性維修將在航空維修中扮演越來越重要的角色,持續(xù)保證航空器的運行安全和運行品質(zhì)。國內(nèi)的OEM廠商、航空公司和MRO應(yīng)該把握這一歷史機(jī)遇,加強(qiáng)合作,結(jié)合我國在人工智能領(lǐng)域、5G技術(shù)、語音識別技術(shù)的競爭優(yōu)勢,搶占先機(jī),從而占領(lǐng)預(yù)測性維修市場的制高點。

    參考資料

    [1]ISI 46.26.00016 FOMAX standards- description and roadmap.

    [2]ISI 47.00.00036 IGGS - ACMS report 035.

    [3]IP 180 AHM INTEGRATION IN MSG-3.

    [4] EASA-AI-ROADMAP-V1.0.

    [5]奧緯咨詢 MRO AMERICAS 2019.

    [6]空中客車skywise官網(wǎng):https://www.airbus.com/aircraft/supportservices/skywise.html.

    [7]微軟AZURE官網(wǎng):https:// docs.microsoft.com/zh-cn/azure/appservice/.

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