任淑霞 宋可為 陳偉

航空維修業(yè)盡管屬于產業(yè)下游端，但它集航空高端制造與精密維修的特點于一身，自其誕生之日起，就與前沿創(chuàng)新科技緊密聯系在一起。其中，受去年以來疫情限制政策和企業(yè)降本增效等因素的驅動，MRO企業(yè)對數字化轉型寄予了很大的希望，希望以數字化引領航空維修技術向智能化發(fā)展，打造智慧維修。

相對于基于人工和手段識別故障并進行排故的傳統(tǒng)MRO來講，智慧維修則是結合增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、3D打印、物聯網、人工智能、無人機、機器人技術等創(chuàng)新技術，對飛機進行故障預測、故障診斷和維護保障，最終實現提高維修效率、降低維修成本。

1 受疫情危機的影響，民航領域IT支出削減60%以上

2020年，民用航空市場受到了新冠疫情帶來的重創(chuàng)，航空公司及MRO企業(yè)的IT創(chuàng)新步伐驟然減慢。據《SITA航空運輸IT觀察》統(tǒng)計，2020年，全球航空公司IT支出從2019年的近500億美元削減至200億美元，削減幅度高達60%；機場IT支出削減幅度也從2019年的近90億美元削減至35億美元，削減幅度高達61%。雖然SITA并未對MRO的IT支出進行統(tǒng)計，但可以肯定的是，其IT支出也存在大幅削減。

2 MRO企業(yè)推動數字化創(chuàng)新的熱情不減

盡管疫情的影響仍在持續(xù)，MRO企業(yè)仍面臨著巨大的成本壓力，但部分MRO企業(yè)在聚焦疫情防控及度過生存危機的同時，已經開始關注企業(yè)遠期發(fā)展趨勢，致力于推動數字化創(chuàng)新的發(fā)展。

2020年下半年，德國漢莎技術公司的Aviatar團隊基于傳感器測量的全部飛行數據，開發(fā)了新的機器學習模型。與原有模型相比，該模型能夠為客戶提供更精準、更強大的預測功能。在綜合考慮各種飛行條件下的正常系統(tǒng)行為基礎上，新的機器學習模型能夠自動提取故障特征。目前，Aviatar團隊正在基于不同的生產環(huán)境，開展對算法的持續(xù)改進。為此，漢莎技術已建立了專用的高度可擴展的最新機器學習平臺，該平臺能夠以較低的成本訓練和部署機器學習模型。此外，該團隊將繼續(xù)對預測性維護進行戰(zhàn)略投資。

另一個數字化創(chuàng)新是AR技術的應用。例如，在疫情之前，AAR公司曾嘗試將AR技術應用于飛機重維修，主要為了縮減停場時間并提高跨職能授權的可見性。而在疫情之后，由于美國聯邦航空管理局（FAA）的現場審核以及與客戶的見面合作受到限制，AAR公司看到了AR技術新的應用領域。因此之后FAA開始使用AR進行實地訪問和審計。目前，AAR公司正在收集有關AR和可穿戴技術如何與AAR公司現有的系統(tǒng)和流程聯結，以期更好地擴展硬件和軟件，實現最佳結合。

此外，AAR公司還計劃利用AR對技術人員開展遠程培訓。但由于當前AR技術還較為分散，AR的推廣應用還存在諸多挑戰(zhàn)。如，解決方案設計或體系結構等很多方面還需要最終用戶或實施者自行解決；硬件或軟件解決方案都受到電池壽命、耐磨性和連接性等諸多因素的制約，等等。AAR預測，AR技術在未來幾年將朝著單一的AR平臺發(fā)展，該平臺能夠為所有應用程序和環(huán)境提供更優(yōu)異的性能。

除探索AR技術外，AAR公司還從事基于無人機的檢查、數字化維護工作以及嵌入其核心業(yè)務的人工智能開發(fā)。AAR公司使用一架Donecle無人機為波音737開展通用目視檢查，與傳統(tǒng)的利用人員和設備檢查相比，無人機的檢查時間至少減少了50%。因此，無人機檢查具有顯著優(yōu)勢。

在中國，廣州飛機維修工程有限公司（GAMECO）持續(xù)加強在AR領域的投入。GAMECO在航線維護中投資并部署了大約12套AR眼鏡，其主要目的是基于AR技術實現對生產的遠程技術支持。同時，疫情期間還與使用AR監(jiān)督飛機維護的客戶合作。在用戶培訓方面，涌現出一批新的技術和工具，如用于機型培訓的二維模擬器和用于發(fā)動機啟動培訓的三維模擬器等，甚至更小的項目也在追求數字化創(chuàng)新。

在MRO行業(yè)，機器人的使用已經從部件移動和某些維修程序的自動化，發(fā)展到具體執(zhí)行實際維修任務。羅羅公司和獨立機器人專家Invert Robotics研制的甲殼蟲“攀爬機器人”，可以開展諸如深入發(fā)動機內部檢查，吸附在飛機外表進行檢查或探測，以及褪噴漆等工作，可極大提高工作效率和危險任務的安全性。

3 軍用MRO企業(yè)數字化創(chuàng)新動作頻頻

數字工程作為大國復雜系統(tǒng)工程競爭的高地，美軍在這方面一直走在世界前列，當前正處于數字化轉型升級的開始階段。2020年12月，美國國會發(fā)布了一份關于軍事航空事故的調查報告，并特別強調美國各軍種和國防部對人工智能和機器學習的利用對改善航空安全、降低運維成本，以及提高部隊戰(zhàn)備水平的重要性。在美國國防部數字化創(chuàng)新的驅動和支持下，相應的軍用MRO企業(yè)紛紛開展數字化創(chuàng)新。

諾格公司建立了數字線索基礎設施來支撐劣品處理決策，通過數字孿生改進了分析流程，在三維環(huán)境中實現快速和精確的自動分析，使得處理F-35戰(zhàn)斗機進氣道加工缺陷的決策時間縮短了33%；洛馬公司和通用電氣公司開發(fā)了基于工業(yè)互聯網的機床狀態(tài)遠程監(jiān)測、在線診斷，以及問題自動預測與自修正、預測性維修分析與動態(tài)安排等技術；2021年2月23日，洛馬公司宣布使用通用分析工具組數據管理器為F-35提供數字化服務。通用分析工具組數據管理器以連接圖形化的方式托管和交付F-35結構工程數據和產品，是可以生成飛機結構化的數字孿生工具，它將有形資產的所有已知數據可視化為數字化的一站式服務方式。其中包括基于運營環(huán)境的材料信息、測試數據、配置和機隊管理等。

4 數字化創(chuàng)新高漲的同時伴隨著風險與挑戰(zhàn)

一是數據安全風險問題。在數字化、信息化的推動下，航空維修領域的發(fā)展趨勢之一是通過分析飛機和發(fā)動機等系統(tǒng)和部件的運營數據、維修數據，實現機隊管理、效率提升、設計優(yōu)化等。疫情危機迫使MRO企業(yè)的工作從線下轉移到線上，遠程工作、視頻會議的增加也隨之帶來了數據安全和風險問題，這是OEM、運營商和MRO企業(yè)都必須面對的挑戰(zhàn)。對于許多MRO企業(yè)來說，加強數據保護、隱私及網絡安全，定期開展風險評估并加以防范變得至關重要。

二是數據的管理和利用問題。數字化創(chuàng)新需要大數據平臺作為底層支撐，在解決了數據安全風險問題后，如何實現對海量數據的管理和利用，是MRO企業(yè)要解決的又一核心問題。大數據來源多方，包括OEM的設計和測試數據、航空公司的運營和飛機性能數據，以及MRO企業(yè)的維修數據，需要認真篩選、甄別不同數據源，根據企業(yè)實際應用場景，開展大數據建模研究和應用工作。

5 啟示建議

一是，數字化創(chuàng)新是一項系統(tǒng)工程，需要產業(yè)鏈各方智慧和力量同步推進。數字化不同于信息化，后者更聚焦企業(yè)內部，而前者更強調產業(yè)鏈協同。如果產業(yè)鏈沒有很好的數字化支撐，那么單個企業(yè)的數字化轉型很難實現。在數字化發(fā)展背景下，推動產業(yè)數字化轉型和智能化升級，需要產業(yè)鏈深度融合、上下游聯動，促進企業(yè)降本增效，實現產業(yè)鏈整體戰(zhàn)略化轉型。

二是，數字化創(chuàng)新需要從戰(zhàn)略層面出發(fā)，通盤考慮業(yè)務、經營、人才、技術等各個方面，讓創(chuàng)新技術真正賦能維修業(yè)務，將數字化創(chuàng)新做到實處。數字化創(chuàng)新不僅僅是技術部門的事，涉及后臺系統(tǒng)、內部流程、機制、人才和組織、端到端的客戶交互模式等各個方面，這不僅意味著企業(yè)商業(yè)模式的“數字化包裝”，更是創(chuàng)新技術與維修技術的結合，數字化變革與維修業(yè)務的深度融合。這要求MRO企業(yè)站在公司戰(zhàn)略高層自上而下推動創(chuàng)新，對公司業(yè)務模式、業(yè)務流程進行再設計，實現戰(zhàn)略整體協同的目標。

三是加強與全球一流的數字化創(chuàng)新MRO企業(yè)的合作，借鑒全球領先實踐，利用優(yōu)秀成果，保證數字化創(chuàng)新的前瞻性和領先性。通過學習借鑒一流MRO企業(yè)在大數據、無人機、機器人技術等領域的創(chuàng)新與應用，重新優(yōu)化現有的維修模式，實現傳統(tǒng)維修方式的變革，推動維修業(yè)向數字化、網絡化、智能化發(fā)展等。

四是，數字化創(chuàng)新是一項長期工作，需久久為功。數字化創(chuàng)新是一個長期過程，其積極效應的釋放也是一個積累的過程，是絕非一朝一夕能夠完成的，也不應該停滯在某個階段。當前，民航MRO企業(yè)應加快數字化創(chuàng)新步伐，讓創(chuàng)新技術更快落地應用，讓用戶數字化新需求得到更大程度釋放，要著眼長遠算大賬，久久為功謀長效。