摘要：随着航空工业的发展，科技水平的不断提高，作为保障飞行安全的重要组成部分的航空维护工作效率与质量亟待提高。但是，传统的航空维护方式存在着诸多问题，如：人为因素造成的误操作，造成安全事故；维修队伍素质参差不齐，很难保证维修质量；现场环境复杂、信息量大，对维护人员的判断、决策等提出了更高的要求。因此，如何提高航空维修工作的效率与质量已成为民航业界迫切需要解决的课题。随着人工智能技术的不断发展和应用，航空维修技术向智能化和自动化方向发展，成为航空维修领域的重要基础技术条件。在这样的背景下，对航空维护与人工智能相结合进行深入研究，是一项非常有意义的工作。

关键词：人工智能技术；航空维修；应用

1.人工智能在航空维修中的应用现状

人工智能利用机器学习、神经网络等技术对航空器故障数据进行分析和处理，快速准确地诊断出故障原因，并预测未来可能发生的故障。最近，空客公司与帕兰蒂尔技术公司（PalantirTechologies）合作推出了其Skywise平台，该平台通过分析数据来预测飞机技术问题。这项技术受到成本敏感而又相对缺乏维修资源的低成本航空公司的青睐。例如，英国易捷航空公司（EasyJet）已经使用了该平台，并减少了意外维护导致的延误。

在国内，南航河南飞机维修厂巴翔高技能人才创新工作室在人工智能维修方面取得了不错的成绩。工作室结合AR、人工智能、知识图谱等多种先进技术，赋予机务维修业全新的工作和管理视野。2021年，工作室尝试通过AI技术对飞机关键部件状态进行识别，经过半年的攻关，团队成功开发了飞机关键部件的图像识别模型，对图片快速进行处理，及时发现裂纹，变形，断裂等情况。现如今，AI图像识别技术已较为成熟，但在飞机维修领域，使用该技术实现落地的项目并不多。2022年，工作室又与中国民航大学工程技术学院合作，开展发动机性能基线的研究，将大数据和人工智能算法的研究成果应用到发动机性能监控工作中，模拟数据集用以测量涡轮喷气发动机的发动机部件疲劳老化程度，通过将输入的各项发动机参数集成到模型中，显示根据不同参数计算得到的发动机温度、燃油消耗、振动或燃油与氧气的混合物的传感器值，从而可以预测发动机故障是否将会发生，实现了发动机的预见性维修。

2.人工智能在航空维修应用中的问题

一是对数据准确性的要求高。人工智能的应用需要大量的数据支持，数据的准确性和完整性对人工智能的应用效果有着至关重要的影响。因此，对数据的准确性和完整性要求高，目前的航空器维修水平尚未达到要求。二是虽然人工智能技术已经在航空维修中得到了广泛地应用，但是仍然存在一些技术难题，如深度学习算法的不稳定性、数据缺乏等问题，需要继续研究和解决。

3.提高人工智能技术在航空维修中应用的解决方案

3.1.广泛应用数据挖掘技术

数据挖掘技术在航空维修中具有广泛的应用，可以通过对大量的数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的信息和规律，帮助航空器维修团队优化维修流程，提高维修效率和准确性。通过对飞机的传感器数据进行分析，识别出机械故障的特征，提供最佳的维修方案和策略，帮助维修人员快速定位和解决故障问题。数据挖掘技术还可以通过对历史维修记录和飞机传感器数据的分析，预测出未来可能出现的维修需求，提前做好维修计划。自动化地制定维修流程和维修计划，分配维修资源和任务，优化维修效率和质量。通过对维修记录和维修流程数据的挖掘，可以发现维修过程中的瓶颈问题，进而优化维修计划，提高维修效率和质量。在航空公司的供应商数据、生产数据、维修数据等方面，通过数据挖掘技术可以发现制造和维修过程中存在的问题和缺陷，以便进行改进和优化，提高航空器的质量可靠性。通过对飞行数据和气象数据的挖掘，可以发现飞机性能的变化和趋势，优化飞行计划和机型设计，提高飞机的燃油效率和运营效益。

3.2.重视机器学习技术

在航空维修企业的维护实践中，AmazonSageMaker托管式机器学习服务提供的MDL图纸解析能力，航空维修企业可以将维修过程中的复杂大型图纸进行精准识别和拆解，并自动生成小颗粒度的工卡，优化改装作业分工，简化改装复杂度并优化排程与计划。通过机器学习技术，将图纸拆解分离出其中的子图，并且生成出顺序执行的详细工卡。员工点击每个子卡链接，即可打开思维导图的读图器，以更直观的方式了解母图、子图的图层关系，并通过思维导图轻松地追踪和回溯。这样将复杂图纸化解成易于读取和操作的分解子图，大幅提升作业精准度，同时也降低了员工的培训和读图成本。机器学习技术相对于航材数量庞大并且管理复杂的问题提供了更高效率的解决方案。通过建立大数据动态计算的缓存区，帮助航空维修企业在有限的维修机库空间内更好地管理和使用航材，提升现场作业实施效率。机器学习技术在航材管理上的应用使得一线作业人员能够借助手持设备更精准、动态地识别和定位，并结合图解工卡信息实现改装件的追踪与管理。与云平台互联的智能立体货柜也能更加充分地利用机库空间，减少了人为差错。航空维修企业通过客改货（P2F）智能数字化管理系统，在A330型飞机客改货实践过程中将工程理论和实践以数字化的方式进行了优化，实现了业务模式的创新。在成本方面，由机器学习技术所驱动的客改货（P2F）智能数字化管理系统预估可帮助航空公司在每架飞机的改装过程中实现约一百万元的成本节省，同时可以让改装交付周期由7个月缩短到5个月，这些优势能够让航空维修企业保持自身在航空维修领域的先进性和竞争力。

4.结束语

综上所述，航空维修作为航空行业的重要组成部分，呈现出多元化的发展趋势，以适应新技术、新需求，推动产业发展。在未来，随着航空产业的持续发展和新技术的不断涌现，航空维修行业将继续向数字化、自动化、智能化方向发展，同时也需要更多的人才加入，不断提升航空维修的效率与质量。

参考文献：

[1]卢新来，杜子亮，许赟.航空人工智能概念与应用发展综述[J].航空学报，2021，42（04）：251-264.

[2]杨奕烨，樊重俊，安艾芝.人工智能在智慧民航建设中的应用研究[J].智能计算机与应用，2020，10（12）：214-215+219.

[3]何晓骁，姚呈康.人工智能等新技术在航空训练中的应用研究[J].航空科学技术，2020，31（10）：7-11.