Lindsay Bjerregaard

2022 年，ChatGPT 橫空出世，人工智能熱潮席卷全球各行各業(yè)。企業(yè)家們都在認(rèn)真思考如何利用這項新技術(shù)提高效率，提升經(jīng)營利潤。在MRO 領(lǐng)域，許多初創(chuàng)公司、MRO 服務(wù)供應(yīng)商、航空公司以及行業(yè)研究機構(gòu)也在探索AI 的應(yīng)用，但專業(yè)人士認(rèn)為，該技術(shù)只有經(jīng)過充分實踐檢驗，才能被認(rèn)可并獲得廣泛推廣。更重要的是，從業(yè)人員要管理好對這項技術(shù)應(yīng)用的期望。

近些年來，在售后維修領(lǐng)域中，人工智能備受關(guān)注。初創(chuàng)公司、MRO 服務(wù)供應(yīng)商、航空公司以及行業(yè)研究機構(gòu)均致力于研究開發(fā)基于人工智能技術(shù)的新業(yè)務(wù)模式，不斷提高飛機維護水平。其中包括開發(fā)飛機和發(fā)動機檢修新方式、創(chuàng)建智能化的維修機庫、構(gòu)建航空資產(chǎn)的數(shù)字孿生系統(tǒng)，提高維修記錄的自動化水平，提升工程技術(shù)人員的排故能力等。

1 部分先鋒實踐

波音公司支持的技術(shù)加速器項目Aerospace Xelated，一直與許多人工智能初創(chuàng)企業(yè)合作，評估行業(yè)應(yīng)用案例，積極加強與創(chuàng)新型公司的聯(lián)系。Amygda是一家總部位于英國的初創(chuàng)公司，由羅羅公司的前技術(shù)工程師創(chuàng)立，該公司開發(fā)了一種“生成式人工智能”(Gen-AI) 的應(yīng)用程序，被視為MRO 中的ChatGPT。

全球范圍內(nèi)多家先鋒企業(yè)都在探索AI 技術(shù)在MRO 領(lǐng)域的應(yīng)用，但專家建議應(yīng)用的透明度和現(xiàn)實預(yù)期才是關(guān)鍵。

Amygda 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Faizan Patankar 先生表示，這項技術(shù)將成為飛機維修工程技術(shù)人員的得力助手。該系統(tǒng)采取純文本輸入查詢的方式，自動生成易于理解的方案輸出。Patankar 表示，技術(shù)人員可以通過該應(yīng)用程序，根據(jù)數(shù)據(jù)(如維護日志、飛行時間、飛行員報告和傳感器數(shù)據(jù)等)找到“假設(shè)”場景中的解決方案。例如，技術(shù)人員可以與人工智能交談，查看系統(tǒng)上生成的故障警報，提出有關(guān)問題，如發(fā)生故障警示的潛在原因是什么。此外，Amygda 公司開發(fā)的人工智能應(yīng)用技術(shù)還可以執(zhí)行邏輯運算。例如，評估時壽件的剩余使用循環(huán)。Patankar 先生強調(diào)，這是該系統(tǒng)內(nèi)置的獨特功能之一。Amygda 公司認(rèn)為，目前ChatGPT 或其他語言學(xué)習(xí)模型無法進行細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域的分析，所以Amygda 公司致力于為MRO 專門開發(fā)這一功能。

LexX Technologies 公司是另一家Aerospace Xelated 加速器項目中的初創(chuàng)公司。隨著ChatGPT 的廣泛宣傳，人們對LexX 技術(shù)公司充滿興趣。該公司運營主管Mike Harris 先生表示，其研發(fā)的人工智能平臺就像蘋果公司的Siri 虛擬助手和《星球大戰(zhàn)》（Star Wars）中的C-3PO 機器人的混合體，可以自動分析數(shù)據(jù)并向技術(shù)人員提供解決方案。凡是被它采集數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都可以針對性提供可閱讀、可理解的信息輸出，它幾乎可以回答任何專業(yè)領(lǐng)域中的問題。就航空業(yè)而言，需要大量的數(shù)據(jù)積累和專業(yè)化知識的特征十分明顯。LexX 平臺應(yīng)運而生，能夠顯著降低對人的依賴。LexX 技術(shù)公司認(rèn)為，我們今天所處的時代充滿了數(shù)據(jù)，人類智慧是多年積累形成的，面對航空運行中隨時出現(xiàn)的各種情況，人工智能的作用將非常重要。以緊急安全通告為例，盡管員工能夠懷著良好的意愿閱讀安全通告，但這些信息在人的意識中通常不會持久保留。然而，LexX 平臺可以識別不同場景，有針對性地向技術(shù)工程人員實時提供相關(guān)警示信息。例如，針對某些技術(shù)人員容易受傷的工作任務(wù)進行及時的提示。

來源：LexX 技術(shù)公司AI 初創(chuàng)公司正在建立各種專注于MRO 的ChatGPT 平臺。

LexX 技術(shù)公司強調(diào)，該公司的人工智能技術(shù)擁有自我學(xué)習(xí)進化功能，因此技術(shù)人員可以快速、輕松地從中受益。例如，有一名飛行員向維修服務(wù)供應(yīng)商描述飛機故障，然后該維修服務(wù)供應(yīng)商派出兩名技術(shù)人員根據(jù)描述情況開展排故工作，其中一名技術(shù)員僅有6 個月的工作經(jīng)驗，另一名則擁有30 年的經(jīng)驗。在排故過程中，經(jīng)驗少的維修人員人會按照工作清單一步步地排查故障原因；而另一位經(jīng)驗豐富的維修人員可能一眼就看出這是一個曾經(jīng)遇到過的問題，馬上找到故障點，很快就能完成修復(fù)工作。在這樣的場景中，LexX 平臺可以將維修技術(shù)人員的工作經(jīng)驗通過生成式學(xué)習(xí)傳授給整個維修團隊，可明顯縮短維修技術(shù)人員的成長時間。

美國航空正在探索在飛機維護操作中使用自然語言處理(NLP)技術(shù)，NLP是實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的一種人工智能方法。該航空公司正在研究如何使用NLP 通過語音即時記錄和編譯維護信息，以確定應(yīng)該使用哪些ATA 代碼對故障進行分類，并簡化搜索排故措施的過程。

法荷航工程維修公司（AFI KLM E&M）的MRO 實驗室也在探索人工智能在飛機維修領(lǐng)域中的應(yīng)用。該公司表示，MRO 供應(yīng)商正在使用NLP 和計算機視覺技術(shù)簡化文檔處理，使技術(shù)人員能夠更快捷地訪問技術(shù)文檔和安全工作流程，迅速找到所需的零件編號。該公司還將人工智能技術(shù)應(yīng)用于Prognos 預(yù)測性維護平臺。

新加坡科學(xué)技術(shù)研究機構(gòu)(A*STAR)的航空航天計劃項目開發(fā)了一種應(yīng)用于文本識別和缺陷檢測的機器學(xué)習(xí)算法。該算法使用由1600 多個數(shù)據(jù)點組成的數(shù)據(jù)集，通過機器生成和手寫文本的方式測試算法。A*STAR 項目負(fù)責(zé)人Ric Parker 表示，該機構(gòu)正在進一步探索Gen-AI 工具如何在MRO 行業(yè)中使用，這些工具可以根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進行主動學(xué)習(xí)并生成有效輸出。該項目還與新加坡航空公司和新航工程公司等進行合作，開展人工智能解決方案和提高制造能力的若干項研究，如基于人工智能技術(shù)的生產(chǎn)車間提升項目。

目前，一個致力于提升航空航天制造和維修水平的人工智能平臺——Basetwo AI，入選為Aerospace Xelated加速器項目。該平臺連接數(shù)據(jù)源，如飛機部件傳感器和維護日志，并通過這些數(shù)據(jù)建立飛機關(guān)鍵部件的仿真模型，該模型能夠?qū)︼w機部件的使用狀態(tài)進行有效預(yù)判。

Basetwo AI 的首席執(zhí)行官Thouheed Abdul Gaffoor 先生表示，該功能將主要用于優(yōu)化維修計劃，以及延長飛機資產(chǎn)的生命周期并提高利用率。他指出，目前應(yīng)用前景非常明確的領(lǐng)域主要涉及發(fā)動機和飛機運行控制系統(tǒng)的維護。

另外一些初創(chuàng)公司則通過將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)相結(jié)合，致力于打造更智能化的維修機庫。Fyve By 公司開發(fā)出一個應(yīng)用于機庫場景中的實時監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)將攝像頭、傳感器與軟件配對，創(chuàng)建機庫的3D 模型，提供飛機、貨物、工具和人員的實時視覺跟蹤，用于監(jiān)控設(shè)備和人員運行狀態(tài)，減少工作現(xiàn)場的潛在安全風(fēng)險。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人Preston LaVangie 先生稱，這項技術(shù)類似于360°全景監(jiān)控，如同汽車上的倒車攝像頭。該系統(tǒng)能夠幫助MRO 最大化利用機庫資源，更高效地安排飛機停場。

英國克蘭菲爾德大學(xué)（Cranfield University）的數(shù)字航空研究與技術(shù)中心正在開展一項關(guān)于如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于飛機維修從而獲商得商業(yè)價值的研究。克蘭菲爾德大學(xué)人工智能MRO 項目負(fù)責(zé)人Ip-Shing Fan 先生介紹，目前項目組在MRO 領(lǐng)域開展的各項測試技術(shù)都屬于人工智能的范疇，其中基于文本的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)無紙化，物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動了機器人和傳感器技術(shù)，自動圖像處理技術(shù)為圖形篩檢提供了支持。

克蘭菲爾德大學(xué)的智能機庫正在開展基于圖像技術(shù)的檢查測試。該測試系統(tǒng)由安裝在機庫基礎(chǔ)設(shè)施上的視覺攝像機和熱傳感器、用于機翼上方檢查的無人機和安裝在地面檢查機器人上的攝像機組成。通過這套系統(tǒng)，每一顆鉚釘?shù)臓顟B(tài)都?xì)v歷可見。通過自動化工作流程，可以讓機器人和人一起協(xié)調(diào)，在遵守各項法規(guī)和飛機維修手冊的前提下，極大地提高工作效率和準(zhǔn)確度。

在發(fā)動機檢測工作中，人工智能技術(shù)的表現(xiàn)也非常不錯。2023 年初，GE 旗下的OC Robotic 公司推出了一款人工智能驅(qū)動的先進葉片檢測工具，能夠大幅提高GEnx 發(fā)動機的在翼檢測效率，利用人工智能改進熒光滲透檢測水平。針對CFM56 型發(fā)動機，研發(fā)出基于機器人技術(shù)驅(qū)動的檢測方案。與此同時，人工智能技術(shù)在提高發(fā)動機孔探的效率和準(zhǔn)確性方面也取得了進展。GE 公司最近與無損檢測專業(yè)公司W(wǎng)aygate Technologies 合作，探索使用機器學(xué)習(xí)和人工智能提高檢測的可靠性和一致性。Waygate 與荷蘭初創(chuàng)公司Aiir Innovations 合作，開展人工智能檢測發(fā)動機缺陷并完成自動分析的研究。

荷蘭航空航天中心(NLR)采用攝像頭、機器人技術(shù)的集成化系統(tǒng)，開展對直升機旋翼葉片進行自動化探傷的研究項目。NLR 的維修與工程負(fù)責(zé)人Arjan de Jong 先生表示，機器人技術(shù)能夠基于設(shè)定規(guī)則的算法測量和比較數(shù)據(jù)，如距離和閾值等，對缺損檢測進行量化評估；下一步，研究中心將開展人工智能實施缺陷檢測的適航資格研究，并開展應(yīng)用型推廣。此外，NLR 還開展使用人工智能改進維護計劃的研究，促進飛機可靠性的有效提升。de Jong 先生表示，通過Gen-AI 系統(tǒng)可以自動化完成大量工卡的編制工作，人工智能能夠?qū)m航指令(AD)或服務(wù)通告（SB）進行自動響應(yīng)，并對現(xiàn)行維修手冊進行更新修訂，更高效地做好維修計劃。

2 人工智能的潛在風(fēng)險

如前所述，眾多企業(yè)和機構(gòu)都在積極開展人工智能的應(yīng)用研究。但業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，該技術(shù)只有經(jīng)過充分實踐檢驗，才能被認(rèn)可并獲得廣泛推廣。

總部位于阿姆斯特丹的Aiir Innovations 的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Bart Vredebregt 先生強調(diào)，只有把人工智能嵌入到恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用軟件中，其真正價值才會顯現(xiàn)出來，這些軟件需要融入已經(jīng)存在的生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)與現(xiàn)有工具的連接。目前，這家初創(chuàng)公司正在與波音公司合作，探索在業(yè)務(wù)部門的流程中嵌入人工智能技術(shù)。

克蘭菲爾德大學(xué)的Ip-Shing 先生表示，人工智能技術(shù)已然成為吸引外部投資的標(biāo)簽，但過度宣傳人工智能技術(shù)的作用會導(dǎo)致不切實際的期望和失敗的投資結(jié)果。目前，人工智能領(lǐng)域中的一些人士可能有些夸大其詞，實際中，人工智能只有與工程專業(yè)知識深度結(jié)合，才能為MRO 提供有力幫助。

Vredebregt 先 生 指 出，MRO 行業(yè)應(yīng)小心避免“人工智能冬天”（AI Winter），即由于開發(fā)者過度承諾結(jié)果和用戶不切實際的高期望而導(dǎo)致無法兌現(xiàn)承諾。人工智能不是萬能的，關(guān)鍵是要以一種明智的方式處理問題。作為人工智能公司，最大的責(zé)任是確保從第一天起就管理好人們的期望，不要過度承諾，而是專注于交付。

來源：克蘭菲爾德大學(xué)克蘭菲爾德的智能機庫正在綜合利用各種先進技術(shù)實現(xiàn)飛機的自動檢查。

來源：NLR荷蘭航空航天中心正在研究使用人工智能實現(xiàn)機器人部件檢查的自動化。

Amygda 公司的Patankar 指出，期望人工智能具有完美的準(zhǔn)確性本身是一種錯誤的想法。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，檢測癌癥的人工智能既沒有100%的準(zhǔn)確率，也沒有100%的檢出率，然而，一旦發(fā)現(xiàn)一個額外的病例，就可能挽救一個鮮活的生命。航空航天領(lǐng)域的人工智能也是如此。減少一次發(fā)動機故障，減少一次航班取消，減少一次AOG 等等，都值得應(yīng)用一個沒有100%檢驗率的人工智能系統(tǒng)。

在準(zhǔn)確性這方面，Aiir Innovations也非常認(rèn)同。該公司認(rèn)為，人類本身并沒有完美的準(zhǔn)確性，研究表明人類的準(zhǔn)確率約為70%，據(jù)新西蘭坎特伯雷大學(xué)2022 年的一項研究，該研究針對不同類型發(fā)動機的MRO 檢查中，操作人員的表現(xiàn)與圖像處理、人工智能軟件和3D掃描進行了比較，研究發(fā)現(xiàn)，與人工操作相比較，基于人工智能的系統(tǒng)在檢查速度、一致性和減少差錯率方面表現(xiàn)得非常出色。

盡管這項研究的結(jié)果令人鼓舞，但NLR 的de Jong 先生表示，應(yīng)用人工智能最大的風(fēng)險之一是難以證明人工智能產(chǎn)生100%正確的結(jié)果。de Jong 先生表示，把大量數(shù)據(jù)放在算法面前，然后得到結(jié)果，但并不能清楚說出中間過程中發(fā)生了什么，也不能證明是否獲得了可靠的數(shù)據(jù)。因此，需要用某種方式證明得出的結(jié)果有一定的有效性，是可靠和值得信賴的。同時他認(rèn)為，應(yīng)對風(fēng)險的關(guān)鍵是通過建立透明化的人工智能系統(tǒng)，幫助人工智能用戶理解并解釋清楚技術(shù)是如何做出預(yù)判的。NLR 一直在探索開發(fā)可解釋人工智能技術(shù)，并遵循歐洲航空安全局(EASA)等監(jiān)管機構(gòu)的倡議，制定關(guān)于如何認(rèn)證人工智能用于航空領(lǐng)域的指導(dǎo)方針。

Basetwo AI 平臺的Gaffoor 先生表示，該公司正在積極應(yīng)用可解釋人工智能技術(shù)，正是由于航空受高度嚴(yán)格監(jiān)管的行業(yè)特點，這種更高水平的人工智能技術(shù)將大有作為。他介紹道，通過將特定領(lǐng)域中的專業(yè)知識與海量數(shù)據(jù)相融合，有助于工程師隨時查看數(shù)據(jù)運算背后的理論原理。例如，當(dāng)模擬發(fā)動機運行時，人工智能系統(tǒng)整合了有關(guān)的熱力學(xué)方程和控制原理，這個模型完全值得信賴。

埃森哲的數(shù)據(jù)顯示，80%的航空航天和國防高管都認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理需要在控制和透明度之間取得平衡。

但是，如果人工智能能夠超越人類，其運行結(jié)果足夠透明和可靠，這是否意味著技術(shù)人員將被人工智能取代。Gaffoor 先生認(rèn)為，這種擔(dān)心是完全沒有必要的，人工智能并沒有真正取代任何人，它只是取代了舊的工作方法和流程，人工智能的真正意義在于，作為支持性工具，以專業(yè)知識為底座，通過改善工作方式，顯著提高工作效率。

荷蘭皇家航空公司的Chun 先生認(rèn)為，人工智能可以創(chuàng)造新的就業(yè)機會。人類在專業(yè)領(lǐng)域的知識與技能積累是人工智能取得充分應(yīng)用的關(guān)鍵因素。因此，MRO 需要雇傭或培養(yǎng)出更多專家型人才。Amygda 公司的Patankar 先生同樣認(rèn)為，隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，將徹底顛覆一些現(xiàn)有的工作崗位，與此同時，未來也將有更多不同性質(zhì)的工作崗位涌現(xiàn)出來，因為事實上任何人工智能技術(shù)都是被人類創(chuàng)造出來的。

當(dāng)前，MRO 存在的勞動力短缺的現(xiàn)狀，為人工智能應(yīng)用創(chuàng)造了廣闊發(fā)展空間。因為人工智能的大量應(yīng)用將會加速促使消滅一些低技能要求的工作崗位。airxpert 公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Any Hakes 先生表示，盡管行業(yè)內(nèi)很多人擔(dān)心人工智能會完全取代人力，但是其實行業(yè)內(nèi)更多的人是希望能盡快解決人力短缺的問題，人力短缺對整個行業(yè)來說是非常痛苦的，并在整個行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)生了連鎖負(fù)面反應(yīng)。airxpert 公司的數(shù)字化平臺可以自動收集和處理飛機維修中的相關(guān)數(shù)據(jù)，目的是不斷縮短維修周期，降低資源消耗。airxpert 公司認(rèn)為，人工智能和自動化的結(jié)合只是用來填補空缺，不會導(dǎo)致人員的凈流失。而且在MRO 領(lǐng)域中，人工智能并不是萬能的，大多數(shù)情況下，完全可以通過優(yōu)化結(jié)構(gòu)性流程解決生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題，而不是一股腦地涌入人工智能領(lǐng)域。