欧洲两大MRO企业的大数据技术应用实践

也许大数据技术在某些行业中仍停留于热议话题这一层面，但有两家欧洲航空公司下属的维修企业已经开始将大数据技术应用于维修实践中，而且大数据技术工具已帮助维修企业开展了一些预测性维修工作。

汉莎技术公司开发了一款大数据分析工具Condition Analytics，该工具将状态监控与预测性维修整合在一个单独的软件平台上，可适用于混合机队。这一工具的设计目标是使飞机部件获得最大化的可靠性、可用性和安全性，且已划入了汉莎技术保障合同中。汉莎技术公司专门组建了由工程师、数据分析师和数据架构师组成的信息管理团队，通过识别各类运行数据之间的关联因果关系，为运营商节约成本。该公司力图通过这一工具，逐渐以预测性维修工作替代原来以故障排除和状态监控为主导的维修方式。

相比于其他状态监控工具所使用的振动数据分析法，Condition Analytics这一“高智能平台”与众不同之处是引入了航空公司的运营数据和专业工程知识，而且结合了实际案例。例如，Condition Analytics工具通过识别飞机飞行控制系统没有或无需被触发，为运营商节约了1%的燃油消耗。此外，Condition Analytics工具还可识别关于飞机高度传感器的异常数据，避免自动着陆系统发生失效，成功帮助运营商减少了25%的航班技术延误。该工具的数据分析结果甚至还可识别出哪些传感器即将发生故障，以便于通过及时更换故障件提高飞机可靠性。汉莎技术认为技术难度并非大数据应用过程中所面临的主要问题，最大的问题其实是什么样的大数据技术能够像Condition Analytics工具那样给用户带来附加值。

汉莎技术认为，大数据和预测性维修都将成为维修业的“流行语”。而且当前汉莎技术已经在通过将状态监控与预测性维修技术相结合，解读飞机目前的甚至未来一段时间内的技术状态。

无独有偶，法荷航维修工程公司（AFI KLM E&M）也在使用作为法荷航维修工程公司MRO Lab项目的一部分的Prognos工具。该工具是由一系列从飞机各系统挖掘数据的软件解决方案组成，通过利用大数据技术提前识别出即将发生故障的部件，为运营商降低成本。

法荷航维修工程公司认为Prognos工具是一项重要的新产品。随着其技术能力的更新，Prognos正在带来新的商业机遇。这是因为未来的维修方式将会逐渐向预测性维修方式转变，而并非以往的预防性维修。帮助法荷航维修工程公司实现预测性维修的Prognos工具同样也将成为该公司为客户所提供的基础保障服务中的一部分，使其他飞机运营商受益。例如，当Prognos工具的预测结果显示某一未达到预期寿命的部件即将发生故障，需要提前进行更换，这对于运营商来说绝对是一个好消息，因为这意味着可成功避免一起可能导致航班延误或AOG抢修的运营事件。

Prognos工具的首个用户其实是法荷航集团，即法荷航维修工程公司的母公司。当前，法荷航集团正在测试Prognos中关于发动机健康监控（EHM）的产品，以及针对A380飞机的Prognos应用，其中A380飞机的数据来源于空客公司的大数据系统。EHM平台拥有对发动机数据进行统计分析的功能，使用法荷航机队的预警系统对故障进行监控和预测。此外，法荷航维修工程公司表示目前还正在开发用于监控波音787飞机系统和部件的类似软件。

（蓝楠，编译自AW&ST Inside MRO）