AI đang chuyển đổi hoạt động bảo trì hàng không từ phản ứng sang dự đoán, tạo ra hàng triệu đô la tiền tiết kiệm và cải thiện đáng kể an toàn chuyến bay.
Hàng không thương mại đang trải qua một cuộc cách mạng thầm lặng thực sự. Trong khi hành khách tập trung vào sự thoải mái và đúng giờ, thì đằng sau hậu trường, trí tuệ nhân tạo đang viết lại các quy tắc bảo dưỡng máy bay, biến một ngành công nghiệp truyền thống vốn chỉ phản ứng thành một hệ sinh thái có khả năng dự đoán và chủ động.
Trong nhiều thập kỷ, ngành hàng không đã vận hành theo hai mô hình cơ bản: bảo trì phản ứng (sửa chữa sau khi hỏng hóc) hoặc bảo trì phòng ngừa (thay thế linh kiện theo lịch trình cố định). Cả hai phương pháp đều gây ra chi phí khổng lồ và kém hiệu quả về mặt hệ thống.
Bảo trì phản ứng tạo ra cái mà ngành công nghiệp gọi là "Máy bay trên mặt đất" (AOG) - tình huống máy bay phải nằm im trên mặt đất do sự cố bất ngờ. Theo Airlines for America, mỗi phút chậm trễ gây thiệt hại cho các hãng hàng không khoảng 100 đô la , với tổng tác động kinh tế vượt quá 34 tỷ đô la mỗi năm chỉ riêng tại Hoa Kỳ.
Mặt khác, bảo trì phòng ngừa, mặc dù đảm bảo an toàn, lại tạo ra lượng chất thải khổng lồ do phải thay thế các bộ phận đang hoạt động hoàn hảo chỉ vì chúng đã đạt đến số giờ bay theo lịch trình.
Trường hợp điển hình nhất về sự chuyển đổi do AI thúc đẩy trong bảo trì máy bay đến từ Delta Airlines , hãng đã triển khai hệ thống APEX (Công cụ dự đoán tiên tiến) với kết quả có vẻ giống như khoa học viễn tưởng.
Dữ liệu của Delta kể một câu chuyện đáng chú ý:
Đây là một trong những chuyển đổi mạnh mẽ nhất từng được ghi nhận trong ngành hàng không thương mại, mang lại khoản tiết kiệm hàng năm lên tới tám con số cho công ty.
Cốt lõi của cuộc cách mạng Delta là một hệ thống biến mọi máy bay thành một nguồn dữ liệu thông minh liên tục :
Delta đã thành lập một đội gồm tám nhà phân tích chuyên ngành , theo dõi dữ liệu từ gần 900 máy bay 24/7. Các chuyên gia này có thể đưa ra những quyết định quan trọng, chẳng hạn như vận chuyển động cơ thay thế bằng xe tải đến địa điểm mà họ dự đoán có khả năng hỏng hóc sắp xảy ra.
Một ví dụ cụ thể: Khi một chiếc Boeing 777 bay từ Atlanta đến Thượng Hải có dấu hiệu bị căng thẳng ở tua-bin, Delta đã ngay lập tức điều một máy bay đuổi theo đến Thượng Hải với động cơ thay thế, tránh được sự chậm trễ đáng kể và các vấn đề an toàn tiềm ẩn.
Delta sử dụng nền tảng GE Digital SmartSignal để tạo ra một giao diện thống nhất, giám sát động cơ từ nhiều nhà sản xuất (GE, Pratt & Whitney, Rolls-Royce). Phương pháp này cung cấp:
Sự hợp tác giữa Delta và Airbus Skywise là một ví dụ điển hình cho việc tích hợp AI vào ngành hàng không. Nền tảng Skywise thu thập và phân tích hàng ngàn thông số vận hành của máy bay để:
Southwest đã triển khai các thuật toán AI để:
Tập đoàn châu Âu đã phát triển bản sao kỹ thuật số - bản sao ảo của máy bay và động cơ được cung cấp năng lượng bởi dữ liệu trực tiếp - để dự đoán mức độ hao mòn của linh kiện và tuổi thọ còn lại với độ chính xác chưa từng có.
Bộ phận MRO của Lufthansa sử dụng máy học để tối ưu hóa lịch trình bảo trì, cân bằng giữa an toàn, chi phí và khả năng sẵn sàng của đội bay.
Delta đã đặt ra thuật ngữ "Dải ruy băng cuộc sống số" để mô tả lịch sử số hóa liên tục của mỗi máy bay. Khung thống nhất này:
Các thuật toán được sử dụng trong ngành hàng không kết hợp nhiều kỹ thuật:
Một chiếc Boeing 787 Dreamliner tạo ra trung bình 500 GB dữ liệu hệ thống mỗi chuyến bay. Thách thức không phải là thu thập dữ liệu này, mà là chuyển đổi chúng thành những thông tin hữu ích thông qua:
Việc triển khai AI trong bảo trì máy bay đang tạo ra:
Ngoài việc tiết kiệm kinh tế, AI trong bảo trì còn mang lại:
Việc áp dụng AI dự đoán phải đối mặt với một số thách thức:
Tích hợp kế thừa : Hệ thống AI phải tích hợp với cơ sở hạ tầng CNTT đã được phát triển trong nhiều thập kỷ, thường dựa trên kiến trúc không tương thích.
Chứng nhận theo quy định : Các cơ quan như FAA và EASA hoạt động theo khuôn khổ được thiết kế cho các hệ thống xác định, trong khi AI mang tính xác suất và tự học.
Quản lý thay đổi : Việc chuyển đổi từ các quy trình thủ công đã có sang các hệ thống do AI điều khiển đòi hỏi phải đào tạo chuyên sâu và thay đổi văn hóa.
Quyền sở hữu dữ liệu : Câu hỏi về việc ai sở hữu và kiểm soát dữ liệu hoạt động vẫn còn phức tạp, khi các nhà sản xuất máy bay, hãng hàng không và nhà cung cấp MRO tuyên bố nắm giữ các phần thông tin khác nhau.
Tương lai của bảo trì dự đoán bằng AI trong ngành hàng không bao gồm:
Bảo trì dự đoán hỗ trợ bởi AI không chỉ đơn thuần là tối ưu hóa hoạt động: đó là sự thay đổi mô hình đang định nghĩa lại chính các khái niệm về an toàn và độ tin cậy trong ngành hàng không.
Trong khi các hãng hàng không tiên phong như Delta, Southwest và Lufthansa đang gặt hái được lợi ích từ các khoản đầu tư có tầm nhìn xa, toàn bộ ngành công nghiệp này đang hướng tới một tương lai mà các sự cố bất ngờ sẽ ngày càng hiếm gặp, chi phí vận hành sẽ giảm đáng kể và độ an toàn sẽ đạt đến mức chưa từng có.
Đối với các công ty cung cấp giải pháp AI, ngành hàng không đại diện cho một thị trường phát triển bùng nổ —từ 1,02 tỷ đô la vào năm 2024 lên mức dự báo là 32,5 tỷ đô la vào năm 2033—với ROI đã được chứng minh và các trường hợp sử dụng thực tế đã được triển khai.
Tương lai của ngành hàng không có thể dự đoán được, thông minh hơn và ngày càng an toàn hơn nhờ trí tuệ nhân tạo.
A: Việc triển khai đầy đủ thường mất 18-36 tháng, bao gồm thu thập dữ liệu, đào tạo thuật toán, thử nghiệm và triển khai theo từng giai đoạn. Delta bắt đầu hành trình của mình vào năm 2015 và đạt được những kết quả đáng kể vào năm 2018.
A: Khoản đầu tư ban đầu dao động từ 5-50 triệu đô la tùy thuộc vào quy mô đội tàu, nhưng ROI thường đạt được trong vòng 18-24 tháng do tiết kiệm được chi phí vận hành.
A: Không, AI tăng cường khả năng của con người nhưng không thay thế được kinh nghiệm và khả năng phán đoán của các kỹ sư. Hệ thống AI đưa ra các khuyến nghị luôn được các chuyên gia được chứng nhận xác thực trước khi triển khai.
A: Các hệ thống AI hiện đang hoạt động ở chế độ "tư vấn", trong đó một kỹ sư được chứng nhận luôn đưa ra quyết định cuối cùng. Chứng nhận theo quy định yêu cầu kiểm tra an toàn và độ tin cậy rộng rãi trước khi phê duyệt.
A: Các hệ thống phân tích dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến: nhiệt độ, độ rung, áp suất, mức tiêu thụ nhiên liệu, thông số động cơ, điều kiện thời tiết và lịch sử hoạt động của máy bay.
A: Có, thông qua quan hệ đối tác với các nhà cung cấp MRO chuyên biệt hoặc nền tảng đám mây cung cấp các giải pháp có khả năng mở rộng ngay cả đối với các đội xe nhỏ hơn.
Nguồn và tài liệu tham khảo:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)