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预测性维护如何革新飞机可靠性

2025年4月23日 12:00 33 Comments
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描述：通过AI驱动的预测维护，削减未定的停机时间，提高FAA的合规性，并通过实时的智能，更安全的车队管理来使操作员有能力，从而发现非常可靠性的可靠性如何改变航空。

来源:Veryon博客
描述：通过AI驱动的预测维护，削减未定的停机时间，提高FAA的合规性，并通过实时的智能，更安全的车队管理来使操作员有能力，从而发现非常可靠性的可靠性如何改变航空。  在航空中，每一分钟都需要：为什么预测性维护是航空中的未来，扎根的飞机不仅是机械问题，而且是一场财务和后勤的噩梦。一个计划外的维护活动可以级联延迟延误，错过的联系，成本上升和沮丧的乘客。这并不夸张：单个AOG（地面上的飞机）可能会破坏整天。根据行业的估计，计划外的停机时间未计划在全球航空部门每年损失超过330亿美元。这是一个巨大的打击 - 尤其是在要求运营商交付更多的时候，利润率更高，资源较少，零空间的错误空间。值得注意的是，根据IATA，FAA和FlightStat的数据，这些中断中多达20％（每年有66亿美元）与维护延迟和零件无法获得直接相关。这是预测维护步骤。更多的操作员正在抛弃反应性工作流程，以抛弃反应性工作流程，以支持AI，实时数据，实用数据，机器和计算机和机器，并为AI，Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine和Machine Learning提供了支持。目标？在它破裂之前修复它 - 并在您的情况下节省一笔财富。问题：维护消防演习仍然是最大的机队仍然依赖传统的维护模型，这些维护模型基于由时间，周期或制造商建议确定的固定间隔。这是一个不错的起点，但它并不能反映出现实世界中的压力剂飞机每天面对面。  结果？维护团队通常会盲目飞行，只有在发生故障时就会对失败做出反应。这些意外的故障触发了AOG事件，争夺时间表和进食时间，尤其是当团队被埋葬在电子表格中时，只是试图保持符合FAA的目的。 这是一个反应性周期，不再适合快速移动的数据ri
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