飛機智慧維修的思考

岳霆 張海林

1 智慧維修的定義

當前，以5G信息技術為代表的新一輪科技革命和產業變革正在改變世界，依托5G大寬帶、廣連接和低時延的特點，人工智能（AI）、區塊鏈（Blockchain）、云計算（Cloud）、大數據（Big Data）、邊緣計算（Edge）等新技術應用不斷在感知、傳輸、存儲、計算、決策等多個維度賦能各垂直行業，智慧交通、智慧制造、智慧社區等概念應時而起且在各細分場景上不斷落地，“云”“網”“端”的一體化服務能力正在形成新的數字化生產力。

新技術的智慧應用在航空工業領域，尤其是產業鏈的上游飛機設計和制造兩個環節都取得了突破性的進步，生產效率得到了大幅提升。對于飛機維修行業，盡管大家已在維修方案的動態調整、檢測內容的自動獲取、評估結果的智能決策、維修過程的可視輔助、生產要素的透明管理、人員資質的虛擬培訓等不同的生產場景上嘗試智慧化應用探索，但尚未達到產業化規模。智慧維修的實現是從信息化到數字化再到智能化的過程，信息化和數字化是基礎，智能化是目標，信息化和數字化的實現需要生產數據和運行數據的識別、獲取和存儲，智能化的實現需要對結構化的數據進行整理、分析和計算，同時對生產組織和管理方式進行重組和再造。

因此，智慧維修指的是物理生產要素和信息生產數據實時交聯的全新的維修工程管理體系，人流、物流和信息流可在虛擬和現實中實現無縫連接和實時互動，飛機的技術狀態可通過數字化平臺全面、實時地掌控，飛機的維修和維護可通過智能化手段高效、高質地完成。智慧維修體系包含智慧終端和智慧管理兩個維度，智慧終端是智慧維修體系中生產和運行信息流入的載體，它通過人工或機器的“終端”，使所有生產要素信息萬物可感知、萬物可互聯；智慧管理是智慧維修體系中業務流程重構的大腦，它通過人工智能、大數據、云計算等新技術手段，實現管理流程可視化和決策過程智能化。

2 智慧終端是智慧維修體系建設的基礎

飛機在運營過程中會積累大量的運行和生產數據，包括飛機引進時的構型數據，運行時的QAR、ACARS和衛星數據，維修過程中的工程指令、維修工卡、航材調配、記錄本信息、孔探錄像、損傷檢測、故障排查等數據，以及維修人員資質、培訓、維修工時等，如圖1所示。這些數據目前都通過人工或機載設備這些“傳統終端”記錄和存儲。隨著國內MRO的信息化建設不斷拓展和深入，在飛機維修產業已初步建立了工程指令評估、生產計劃編排、航材資源保障、維修工作執行的信息化工作流，但是對標智慧維修體系所有生產要素信息互聯互通的全面數字化要求，當前飛機維修的數字化基礎建設仍需進一步完善和升級，傳統終端應向智慧終端逐步進化。

2.1傳統終端的智慧改造

2.1.1傳統終端的拓展應用

QAR參數是基于大數據分析的飛機預測性維修的數據基礎，QAR有效參數的譯碼數據將決定飛機預測性模型的應用范圍和預測質量。作為傳統終端，飛機機載設備中原始QAR數據庫的參數往往不能滿足預測性維修模型建立的需求，而是需要通過對譯碼參數庫進行擴容增加飛機引氣系統、空調系統、燃油系統、起落架系統和液壓系統，以及發動機的IDG滑油溫度、啟動活門壓力和碎屑數量等預測模型所需參數，為預測性模型提供數據基礎。

隨著電子飛行包（EFB）取代紙質資料，電簽工卡逐步替代紙質工卡，電子飛行記錄本也在一些機型上推廣應用，移動終端在飛機上獲得了越來越多的應用。對于飛機維修人員，機庫內可以和后臺管理系統產生信息交聯的移動終端就是手機或平板電腦，若將移動終端的應用拓展，為每位維修人員派發固定移動終端，業務管理上建立從任務派工，到工具、工裝、航材領用，再到電簽工卡和飛機放行的閉環，人員管理上涵蓋人員資質、定位、培訓、工時等內容，每一位維修人員都將成為移動的智慧終端。

2.1.2傳統終端的改裝升級

工具在機庫內主要通過人工借還和系統記錄的方式進行管理，而機上時控件則主要通過人工巡檢的方式進行核查。將工具貼上射頻識別（RFID）標簽并將其關聯維修任務，可實現工具在借還和轉移過程轉移的實時清點，降低工具遺失風險；通過對機上時控件比如救生衣的RFID標簽識別，可在救生衣巡檢過程中實現快速巡檢，節約拆換救生衣時間。工具和航材的RFID改裝使其由傳統終端的功能屬性增加了智慧終端的傳感屬性，進一步完善了智慧維修所需的全面數字化管理基礎。

發動機孔探檢測是防空停的重要措施之一，而孔探錄像的復檢則是提高孔探質量，避免空停風險的雙重保險。但實際生產過程中由于客觀原因，孔探錄像復檢率往往只有20%左右，無法最大限度降低人為原因導致的檢測誤差。通過對孔探檢測設備進行升級改造，借助高傳輸的網絡環境，結合智能識別模型可做實時復檢，傳統孔探設備終端的改造進一步提升了發動機損傷的數字化管理水平。

傳統牽引車在牽引飛機的過程中，由于牽引過程可能遇到的各種復雜環境以及監護不到位等因素導致飛機碰擦事件時有發生。通過對傳統牽引車加裝激光探測儀，同時結合點云計算和航位推算等前沿創新技術，在牽引車和飛機周圍建立防避撞系統，當飛機靠近障礙物時實現分級預警，可在機庫等復雜區域以及機場長距離拖車過程中有效避免飛機碰擦，同時飛機牽引過程的可視化管理對未來機場的數字孿生場景建設提供有效借鑒。

2.2智慧終端的創新應用

2.2.1信息采集智慧終端

維修人員可利用“無人機+工業相機”或手持智能終端，在飛機巡檢過程中自動對焦完成對飛機檢測部位的拍照，在檢修區域全覆蓋的網絡環境下實時圖傳至監控中心并存儲至航司云平臺，為后臺圖像的智能識別提供數據基礎；針對機庫內和機坪上梯架管理，可設計GPS或藍牙定位管理系統，實時掌握生產要素信息，便于資源統一調配；針對機庫內人員的工作時長管理，可制作智能手環，結合維修區域電子圍欄，實時掌握實際工作時長、管理人員疲勞程度，同時為后續機務人員疲勞模型制作提供數據基礎。

2.2.2虛擬交互智慧終端

通過增強現實AR眼鏡等智能終端，利用5G網絡的高速、低時延特性，將虛擬世界與現實世界場景疊加顯示，現場維修人員將第一視角畫面回傳至支援現場，工程師可通過后臺終端為前方維修人員提供即時通信、位置標注和文件交互等可視化的信息支持，實現一對一、一對多等形式的遠程技術支援，同時可對實施過程記錄并形成排故經驗庫，實現維修過程監控及后續復查和回溯；通過AR眼鏡將維修工作相關信息（手冊、工卡、關鍵風險點、操作步驟視頻引導等）和維修現場實際狀態實時交互，幫助員工解放雙手；通過虛擬現實VR眼鏡等設備，可模擬飛機拖機過程中的應急突發情況，訓練人員特情處置能力，打破培訓場地限制，提升培訓效果，如圖2所示。

2.2.3自動運輸智慧終端

通過自動導航裝置（AGV）或其他智慧終端，完成機庫內部分航材、工裝和工具的運輸配送，降低航材排隊領用時間，提高人工時利用率。對于計劃性維修任務，在生產準備階段即完成當日工作所需的航材、工裝或工具的打包，并裝入統一物料箱，由AGV按照指令在固定路線上將其運輸至指定維修位置；對于非計劃性維修任務，設計非固定路線防避撞運輸方案，在任務需求創建后，由AGV小車在固定兩點間完成所需航材、工裝或工具的運輸。由自動運輸智慧終端可進一步提高機庫內航材、工裝和工具的數字化管理水平，逐步由運輸端向上擴展至緩存庫、中心庫，提高機庫內對應生產要素的數字化管理水平。

2.2.4輔助維修智慧終端

通過將自動化設備與智能化識別相結合，設計機輪和剎車的自動化作業系統，完成機輪和剎車的檢查、取用和自動更換的整個作業流程，降低人工更換成本，完成更換數據的在線統計，便于后續機輪和剎車維修數據的核查和統計，為維修包修協議合同的執行提供數據參考；通過研制發動機內部損傷打磨機器人，在內部結構敏感和空間復雜狹小的區域實施深度打磨修理技術，同時結合圖像實時傳輸和模型虛擬設計，提高航線在翼維修能力，降低維修成本。

以上無論是對于傳統終端的智慧化改造，還是對于智慧終端的創新應用，其目的都是補全信息鏈的缺失，擴大信息流的范圍，提升數據質量，構建萬物可感知、萬物可互聯的維修生產要素物聯網，為智慧維修體系建設打下數字化基礎。

3 智慧管理是智慧維修體系建設的目標

未來的MRO一定是智慧MRO（Intelligent MRO，簡稱I-MRO）。I-MRO以物理和信息實現虛擬映射和互聯互通作為底層基礎實現業務流程重構，以VR、AR、AI等智能化應用實現功能模塊進化，I-MRO將“原子”級別的數字化元素有序重組成“分子”，催化不同“分子”級別的數字化元素反應形成新的“分子”，最終形成高質量的維修服務保障供給。I-MRO將生產程序和管理規則數字化和在線化，根據新的數字化生態打破既有的生產程序，根據新生的業務需求快速創建新的管理程序，實現管理流程可視化和決策過程智能化。伴隨“十四五”期間5G等新基建的建設和新技術的應用，I-MRO有著更大的想象空間。

3.1管理流程可視化

3.1.1數字孿生機庫

數字孿生機庫將機庫內飛機、人員、航材、工裝和設施等所有生產要素信息進行連接并在虛擬端映射，實現物理狀態與信息數據的有效集成，如圖3所示。數字孿生機庫可對過去的信息進行歷史回顧，對實時的信息進行智能監管，對未來的信息進行預測分析，實現所有生產要素的可監控、可追蹤、可記錄和可回溯，全面提升機庫內可視化管理水平。

人員管理上，通過超寬帶（UWB）技術或藍牙技術實現人員資質信息管理、定位管理、蹤跡管理、疲勞管理；工裝管理上，通過RFID和紅外傳感技術，實現工裝自助取還管理、定位管理、清點管理及6S管理；生產管理上，通過智能算法，實現維修狀態管理、維修時序管理、自動派工管理、工單保留管理等；在航材管理上，通過智能柜和智能配送工具，實現庫存分配管理、實時管理、航材自動配送等應用。在安全管理上，利用機庫內高清攝像頭實時監控飛機的出入庫狀態，避免飛機在進出庫及機庫內停放過程中與外來物接觸，同時結合智能算法，可在飛機進出庫過程中對機身上表面進行預檢查，輔助人工巡檢。

3.1.2數字孿生飛機

飛機的數字孿生將飛機全生命周期內技術數據和資產數據在虛擬端進行同步映射管控，飛機在引進階段的初始構型管理，持續適航階段的維修方案、工程指令、改裝設計、結構修理等技術狀態管理，退出階段的資產處置評估和退租管理，都將以實時的數字狀態呈現在飛機的三維模型中，每架飛機的數字模型就是該架飛機的全生命周期的全維度數據庫。數字孿生飛機從技術角度上可以實現飛機單機化的適航性管理，從資產角度上可以實現管理會計的精細化切分，此兩點均可為公司的生產運行和經營決策提供科學的數據支撐，如圖4所示。

在技術狀態管理上，結合飛機引進時的客艙布局優化（LOPA）、涂裝文件、裝機設備清單及相應手冊等建立初始飛機模型，實現飛機初始構型的全方位管控；飛機在持續適航階段所執行的維修方案項目、AD/SB指令以及電子飛行記錄本信息可以在孿生飛機上實時顯示，飛機運行過程中的重要改裝和結構修理可以在孿生飛機上精準標記；對于經租飛機，可在飛機退出運營時節省大量的處置飛機文件資料的管理成本。在飛機資產管理上，從飛機引進開始到計劃退出運營前在單架飛機的每一筆成本投入，均按照發生年限匯總于孿生端，對于自購飛機，可根據全生命周期的匯總成本和年均成本結合收益情況，判斷最佳處置時間和處置方式；對于經租飛機，可根據租賃合同要求匹配退租條件，提前介入飛機生命尾端的飛機技術狀態管理，建立預評估機制，有效避免維修和補償成本的浪費。

3.2決策過程智能化

3.2.1飛機故障的智能預測

通過對QAR參數擴容，加入飛機預測性維修模型所需參數，并結合MSAP、EMS等大數據分析平臺，實現QAR數據的解碼和分析，同時結合不斷積累的維修經驗，對機隊中存在的典型問題建立監控模型，并利用云數據統計分析和機器學習等智能手段，與歷史故障航班樣本進行校對，不斷完善和優化監控模型。在飛機運行過程中對于模型監測的故障可提前報警，提前對維修機會和航材工裝進行安排準備，降低非計劃停場時間，對嚴重影響飛機安全的故障進行監控可降低機械類重大不安全事件發生的概率，同時由計劃維修過渡到視情維修，可有利于減少航材計劃拆換，有效降低運營成本。

3.2.2損傷類型的智能判斷

通過歷史積累機身凹坑、掉漆、腐蝕等典型損傷缺陷圖片，標注損傷，建立損傷數據庫和識別模型，并通過不斷學習逐步優化損傷識別的準確率。在“無人機+高清相機”或手持設備采集到損傷圖片后，通過損傷模型進行AI圖像識別，輸出損傷畫像信息，輸出每次檢查的故障評估與統計報告，同時可將評估結果與維修手冊中損傷標準進行關聯，進一步給出是否放行的指令。對于孔探錄像，也可以通過以上方式訓練發動機內部損傷識別模型，首先在發動機孔探錄像復檢上代替人工復檢，繼而在5G網絡高傳輸的幫助下，實現孔探檢測和復檢的同步進行，避免“風險上天”。

3.2.3維修時序的智能管理

通過對飛機不同部位設置標簽，結合工卡任務對各區域工作的進近要求以及各生產要素的準備情況，實現維修工作智能排序。在機庫內各生產要素互聯互通的基礎上，結合飛機各區域的工作特點，同步考慮人力資源、維修資質、航材工裝、維修機會和其他特殊因素，建立智能匹配和決策模型，輸出最優生產計劃，最大限度提高生產組織效率，提高人工時利用率。

3.2.4航材庫存的智能布局

通過分析航材管理歷史數據，結合航線分布、航班計劃、維修項目、維修間隔等，建立航材需求預測模型，根據各站點保障能力要求生成航材計劃。在保障飛機運行的前提下提高航材周轉率，降低庫存資金占用率；同時關聯航材需求預測和計劃模塊、采購和送修模塊、航材配送系統，在一定范圍內實現航材需求觸發航材自動庫補、調配、催貨等業務。在業務發生后，根據需求預測和實際結果的偏差不斷修正預測模型，持續提高需求預測的準確性，優化庫存管理。

3.2.5經營管理的智能決策

在I-MRO中，所有的生產要素信息都實現了透明化和可視化，所有的管控流程都實現了自動化和智能化，進一步融合管理會計理念，在各個模塊和流程上賦予財務維度信息，通過對傳統業務的收入和成本進行精準管控，對新增業務的投入和產出進行預測分析，對業務流程的運轉效率進行監控，同時對業務鏈條的安全閉環進行管理，這樣企業的經營管理可以在數字化的沙盤上進行預測和推演，企業的戰略決策可以在智能化的算法中完成分析和制定。

I-MRO是智慧維修體系建設的重要載體，也是未來MRO發展的主要方向。在未來的智慧維修體系中，維修人員將借助智能終端融入萬物互聯的物聯網中，所有信息觸手可得，所有資源隨取隨用，管理人員將借助智能算法，提前預測研判和智能分析決策，智慧維修體系的建成將革新整個飛機維修業態。

作者簡介

岳霆，東方航空技術有限公司副總經理，民航飛機維修工程技術專家、高級工程師。

張海林，東方航空技術有限公司工程部高級經理，從事新技術應用研發和推廣工作。