大數據技術在飛機維修中的應用研究

張慶暉

摘 ?要：近年來，大數據技術已經被廣泛應用在各行各業中，并取得了良好的應用成果。而對于飛機維修作業來說，通過應用大數據技術能夠有效提高維修工作的效率，保證維修工作的質量。基于此，本文主要針對大數據技術在飛機維修中的應用進行深入分析和研究。

關鍵詞：大數據技術;飛機維修;應用

引言

在飛機維修過程中，維修信息是維修管理的基礎。現代維修管理的主要特點就是按照維修信息進行管理。要是管理人員不能掌握準確的維修信息，對于維修活動的實際情況沒有足夠的了解，就會失去控制維修活動的主動權。因此，在飛機維修過程中，對于大數據技術的應用具有非常重要的現實意義，它可以進一步提高飛機維修工作的效率。

1 大數據技術概述

大數據，也能夠被稱作巨量資料，它主要就是指所包含的數據信息已經遠遠超出了當前主流轉件工具可以獲得、加工、分析、處理的數據規模。大數據不但具有信息量大的特點，而且信息的多樣化、復雜化程度也都非常高。只有使用創新的處理模式才可以有效發揮大數據強大的洞察力與決策力，從而進一步優化大數據的處理流程。大數據擁有五大基本特性，即價值性、真實性、多樣性、轉化速度屬性以及數量屬性。在互聯網時代的大背景下，每天都會有海量的數據產生，使用大數據技術不但能夠收集這些海量的數據資源，而且能夠對這些數據資源進行合理地加工與處理，從而使其中包含的有效數據都得到合理利用，并給社會經濟的發展創造更大的價值。

從技術角度來說，大數據技術的開發和利用離不開云計算技術。對于大數據的處理需要使用分布式架構計算機展開，只有這樣才可以實現對海量數據信息的分布式挖掘。而分布式架構的實現需要依靠云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲、虛擬化技術、大規模并行處理數據庫、數據挖掘電網、互聯網以及可擴展的存儲系統。

2 飛機維修大數據的特征

2.1 價值密度低

維修大數據的價值密度相對較低，單一的數據并沒有太大的價值，但是將這些單一數據融合起來卻能夠產生巨大的價值。例如，每個航段中系統都會記錄數小時的發動機EGT參數，但是其中包含的有價值信息可能只有一兩秒鐘。

2.2 多類型

維修大數據包含結構化數據、非結構化數據、半結構化數據等多種不同的類型。在飛機維修過程中，飛機通信尋址與報告系統收集了人的維修行為以及飛機運行過程中的各種數據，而快速存取記錄器則記錄了傳感器的各類數據。

2.3 大容量

維修生產活動產生大量的維修生產數據，隨著快速存取記錄器數據下載能力的加強和飛機通信尋址與報告系統應用范圍的擴大，單一數據集的規模范圍已經擴大到從100G到數TB不等。此外，在維修生產信息化程度不斷加深的過程中，非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，其數據量大大超過結構化數據【1】。

2.4 快速率

在飛機運行過程中，快速存取記錄器以及飛機通信尋址與報告系統會實時收集飛機系統的運行參數。而維修活動也會在24小時內不簡單進行，所以，維修生產的數據也可以實現實時、快速的收集。

3 大數據技術在飛機維修中的應用

3.1 飛機維修大數據平臺的應用策略

第一，數據源層：指的就是收集源頭數據的地方。通過DataX、Dbsync、Timetunel等可以準時將信息傳到計算層。多類型的數據庫可以通過Big分析平臺進行接口。非結構化數據無法深度計算和統計，比如文本、照片通過掃描可分析轉化為結構化數據。第二，計算層：又叫“云梯”，根據產品進行有針對性的集群計算，淘寶使用的是Hadoop集群，具有可靠、高效、成本低、終端親民化等優點，飛機維修行業可以使用類似的平臺搭接，然后對數據源進行各種產品的Mapreduce計算。第三，存儲層：由于數據的用途不同，比如控制類飛機維修工作可以使用Hadoop的管理工具Ambari實現快捷監控、管理集群、快速部署的效果，維修記錄的存儲可以采用MyFox分布式關系數據集群，或是NoSQL集群的存儲方式。第四，指令層：根據職能需要主動下達操作指令，如篩選、查詢、統計、報表、各類動作觸發等。第五，產品層：產品層并沒有結束而是將維修工作的結果再周而復始的向后傳遞，從而給下一指令需求的計算提供數據基礎。該技術對飛機維修企業的管理和產品的特點包括自動、智能以及可視化【2】。

3.2 大數據技術對飛機維修作業的影響

近年來，飛機維修市場的競爭日益激烈，因此，在飛機維修過程中，相關維修人員也應該及時更新各種數據，掌握大數據技術，以此來提高維修工作的整體質量和水平。從目前來看，我國各飛機維修企業已經具備各自的數據庫，數據庫的規模也十分龐大，稍加完善便可通過大數據技術將這些數據資料用于飛機維修工作當中。飛機維修的數據包括結構化和非結構化兩種，結構化的數據可以直接用于計算和分析，而非結構化數據不便用于直接分析，如有需要也可通過機器識別或人工轉化成結構化數據用于維修工作。飛機維修數據采集形式包括很多種，既可通過人工輸入的形式，也可通過機載設備信息如 ACARS 等進行輸入。技術采集終端也沒有限制，移動通訊設備或者固定的電腦都可以。目前國內飛機維修作業直接應用的飛機機載設備飛行數據除發動機監控數據之外，其他的并不廣泛，因此，可以開發大數據平臺將其他數據用于排故、CAMP 修正、可靠性分析、系統健康性預防等工作。此外，隨著科技的發展，大數據技術對飛機維修作業的影響會持續加大。紙質工卡的施工說明和維修記錄將會消失，取而代之的是先進的可穿戴設備、會自動傳輸工作任務以及施工說明，維修工人在工作時會自動提示技術要求和質量要求，完工后由設備自動存檔反饋，維修記錄也可以保存成視頻、音頻、文本多種類型，真實還原維修過程，從而大大提高飛機維修作業的效率。

4 結束語

總之，在大數據時代，飛機維修工作中也應該加強對大數據技術的應用，并在此基礎上制定合理的維修策略，只有這樣才能夠進一步提高飛機維修工作的效率。

參考文獻

[1] ?郎榮玲，潘磊，呂永樂.基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統[M].北京：國防工業出版社，2014：147.

[2] ?張彌.“大數據”時代數字化飛機維修展望[J].科技經濟市場，2016（05）：102.