随着航空业对于运营效率的要求日益提高，人工智能技术正逐渐成为提升维护管理的重要工具。国际航空集团（IAG）自主研发的智能引擎优化系统，正是这一趋势的典范。该系统目前已在爱尔兰航空试点，并计划今年底推广至集团旗下的英国航空、伊比利亚航空、维京航空和LEVEL航空等多个子公司。
解决繁琐维护调度难题
该系统由IAG在伦敦和巴塞罗那的人工智能实验室开发，旨在应对航空发动机维护中的复杂调度问题。每架飞机的发动机都需要按照严格的规定进行维护，但同时还要确保不影响航班运行、备件供应和维护工作坊的容量。维护调度涉及成千上万个变量：零部件的库存、人员安排、航班时间表等，任何一项出错，都可能导致数月的工作功亏一篑，甚至造成飞机“停飞”。
通过每天模拟数百万个“若干场景”，新系统能够在几分钟内重新规划维护计划，避免飞机因维修不及时而被迫停飞，减少航班延误和乘客不便。同时，它还具有动态调整能力，能在数据不断流入时实时更新维护计划，确保调度的灵活性和科学性。
提升效率，降低成本
据IAG首席人工智能科学家本·迪亚斯介绍，借助先进算法，该系统极大提高了引擎维护的效率，减少了不必要的维修延误，保证了机队的正常运行。他表示：“我们的系统为维护团队提供了更加智能的决策工具，帮助大家更好地协作和规划。”
自主研发独特优势
许多航空企业会购买厂商的预测维护平台，但IAG选择了自主开发，掌握数据和算法的全部控制权。这不仅可以随着企业机队规模和运营需求的变化不断优化，还能避免依赖供应商，从而保证数据的安全和调度的灵活性。系统最初以宽体客机中常用的CFM56发动机为基础进行测试，随后逐步推广到其他机型。
行业应用渐趋多元
除了IAG，业内其他航空公司也在加快人工智能技术的应用步伐。德国汉莎技术公司通过其预测诊断平台“Avia平台”，可以识别反复出现的故障代码，提供维修建议，已被超过百家航空公司采用。美国达美航空利用实时传感器数据构建的引擎健康系统，将零部件需求预测的准确率提升至90%，显著降低了维修成本。法荷航空集团则与谷歌云合作，将生成式人工智能工具整合到其现有的维护和航线规划系统中，以实现更高效的运营决策。
未来前景广阔
IAG强调其系统的预防性优化功能，不仅能预测发动机何时需要维护，更能优化维护时间和停机窗口，最大程度减少飞机空闲时间。这对于年维修、修理和大修（MRO）支出超过百亿美元的行业而言，具有巨大潜力。一项估算显示，到2030年，AI推动的维护技术有望帮助航空公司节省20%的成本，并减少多达一半的非计划维修。
此外，智能调度还能推动航空业的绿色发展。减少临时调机和空驶航班，不仅能降低燃料消耗和碳排放，还帮助航空公司实现环境目标。更高效的维修计划还能减少飞机在不同机场间的调度，从而进一步降低排放水平。
面临挑战与未来方向
然而，AI在航空行业的应用也面临挑战。航空数据繁杂且不一致，比如手工记录和不同系统的命名差异，都需要花费大量时间进行整理。IAG花费几个月时间清理和标准化历史数据，确保模型的准确性。此外，将AI系统融入已有的安全合规流程，也是技术推广的重要难题。
另外，工程师和维护人员对新技术的接受度也是关键。传统的维护计划多依赖手工白板，而算法推荐的维修方案需要取得人员的信任。为此，系统会提供详细的决策依据，允许维护人员质疑和调整，从而逐步建立信任。
未来展望
航空业的人工智能发展还有更广阔的空间。例如，未来不同航空公司可以通过共享匿名化数据，共建联邦学习平台，从而不断优化模型；同时，将飞行运营和人员调度数据融合，提升航班调度和维护的整体效率。这些技术的不断成熟，将让航空维修变得更智能、更高效，也为行业的绿色可持续发展提供强大助力。
航空公司自主研发的人工智能系统，不仅能节省大量成本，还能提升运营效率，推动行业向着更智能、更绿色的未来迈进。