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随着每一代民用飞机产生更多的在翼数据，机队逐渐与地面建立更紧密的联系，可以发现更多机会来提高维护、维修和大修 (MRO) 操作的效率。数据正成为飞机运营商的宝贵资产。传感器以更高的采样率测量和记录数千个参数。然而，数据本身并没有任何用途。只有分析才能释放它们的价值。数据分析方法可以很简单，利用可视化，也可以更复杂，利用复杂的统计和人工智能算法。每个问题都需要用最合适、最不复杂的方法来解决。在 MRO 操作中，可以确定两大类在翼数据分析问题。第一类需要识别模式，从而对不同的维护和大修过程进行分类和优化。第二类问题需要识别罕见事件，例如零件的意外故障。这类问题依赖于在大型数据集中检测有意义的异常值。这里可以提出不同的机器学习方法，例如孤立森林和逻辑回归。总体而言，数据分析在维护或故障预测中的应用是一个潜力巨大的科学领域。由于其复杂性，航空数据分析在 MRO 运营中的机会很多。随着 MRO 服务越来越注重长期合同，拥有正确预测方法的维护组织将具有优势。数据可访问性和数据质量是两个关键因素。同时，与数据传输和数据处理相关的众多技术发展可以为未来带来希望。
MRO 运营中的航空数据分析
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