人工智能可以提高飞机的战备状态 降低维护成本

2018年4月，西班牙罗塔的一架空军KC-135加油机的一个液压泵出现故障。基地里没有备件，所以加油机坐在停机坪上等待维修五天，而不是执行任务。

在过去的四年里，同样的情况——涉及同一个泵——重复了20次，空军估计，涉及单个部件故障的停机成本达到660万美元。

这是一个官员认为他们可以开始使用商业航空公司已经使用了十年的做法的问题：基于条件的维护(CBM)。航空公司发现，他们可以高精度地预测故障，并在维护对运营最有意义的时候解决问题，而不是在故障后更换零件或依赖固定的时间表。

空军和国防部将他们的变体命名为“CBM”。它仍处于起步阶段，但官员们对如何降低维护成本和提高飞机准备状态寄予厚望。空军的计划至少在一个主要方面不同于启发它的商业计划：许多由该服务运营的军用机身已经有几十年的历史，并且没有配备相同数量和质量的传感器，这些传感器将发出详细的数据。哪些组件即将到期。

因此，在空中机动司令部，大约80%的CBM计划将依赖于官方所谓的增强可靠性中心维护(ERCM)。该算法将不再依赖于单个飞机传感器的数据馈送，而是通过空军掌握的关于历史上特定部件在整个机队和特定飞机上是如何执行的详细记录来确定更换或维修的理想时间。

当组件需要从飞机上卸载时，我们可以提前两年预测，”AMC维护和创新部门负责人托德唐斯(Todd Downs)说ERCM允许我们做的是观察正在发生的事情，给我们一个更准确的图像，然后再次调整我们对那里实际发生的事情的删除预测，而不是仅仅使用一般平均值。"

分析这些数据的AI算法主要由空军生命周期管理中心开发。AFLCMC还致力于研究空军如何利用其配备更先进传感器的新机身的性能数据。

唐斯说，传感器数据将用于单独的工作——另20%的煤层气方法——称为预测算法开发(PAD)。

“我们专注于ERCM，只是因为它会给我们带来最大的投资回报，但最终我们会回到PAD，因为它改善了对CBM的整体看法，”他说。“但对于那些没有机载诊断功能的飞机来说，这将是非常具有挑战性的。比如KC-135是50年代中期造的，所以飞机上没有太多花哨。但是我们能做的就是看看通常用于安全调查的飞行数据记录器。我们正在寻找与维护相关的东西。”

即使在一些配备传感器的新平台上，他们收集的数据通常由原始设备制造商编码或加密，因为空军在签署这些系统的采购协议时没有考虑CBM。

但现在，该服务开始更好地处理哪些类型的数据对维护有用，并开始使用这些课程在收购过程的前端告知其知识产权政策。

唐斯说：“现在我们正在与B-21项目进行一些重要的对话，讨论他们需要在合同中写些什么，因为这架飞机的开发是为了吸取所有这些教训。“当我们通过一些其他平台时，随着我们的OEM合作伙伴续签合同，我们也在进行同样的对话，以确保我们能够通过CBM走上坡路和下坡路，并在未来几年走向成熟。

空军逐渐转向基于条件的维护也对其供应链产生了重大影响。

一方面，政府和行业系统以及向需要的地方交付零件的过程必须适应节奏，并确保它们在故障前准备好安装。

但如果一切按计划进行，这也意味着空军和国防后勤局将能够减少手头的备件总数，以防止出现意外问题。

“我们的数据点是达美航空公司，”布里格斯说。AMC物流、工程和电力保护总监史蒂文布莱迈尔将军。“通过更好地预测故障和减少‘以防万一’库存，他们可以减少或减少5亿美元的供应库存。因此，我们希望在空军供应系统中看到类似的结果，因为我们可以在必要时找到我们需要的零件。

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