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中东 MRO：人工智能将整合“MRO 连续体”中的数据，以更好地解决故障
改进的故障解决方案是工业化人工智能在飞机维护中的应用所带来的重大收益之一。中东 MRO 后：人工智能将整合“MRO 连续体”中的数据，以实现更好的故障解决方案，该文章首先出现在《航空商业新闻》上。
来源:航空业务新闻改进的故障解决能力是工业化人工智能在飞机维护中的应用所带来的显着收益之一。
上周在迪拜举行的 MRO 中东贸易展上，OFS 航空航天和国防总裁 Mark Buongiorno 在接受《航空商业新闻》采访时表示，需要整理数据集。
他表示，随着航空公司越来越多地采用预测性方法进行飞机维护，人工智能将能够为主动零件拆卸提供完整的操作环境。
Buongiorno 表示，运营商技术程序中的“嵌入式人工智能核心”可以自动化以前的手动报告，“以提供行业环境中所需的质量结果”。
“我们在行业预测中谈论的很多内容都是在故障发生之前了解故障的特征。
“一旦检测发生，我们就可以在组件的允许因素内查看多参数变化，然后初始化检查。
“您可以启动主动移除零件的操作，也许飞机所在的位置是零件技术人员所在的位置。”
Buongiorno 补充道，在零件移除之后，AI 技术应该能够通过向 OEM 或 MRO 提供可靠性数据包来关闭循环。
“现在，您实际上可以发送给维修店 OEM 的不仅仅是故障结果，您实际上可以发送更完整的包，了解飞机当时的情况。”
Buongiorno 表示，从历史上看，在故障情况下，航空业一直“数据匮乏”，导致工程师在没有正确见解的情况下试图理解背景情况。
这种“动态”数据现已可用，特别是在配备数千个传感器的现代飞机上，关键是跨多个系统利用这些数据。
Buongiorno 表示，IFS 的人工智能工业化方法的核心是整合离散数据集，以提供组件或资产的完整生命周期图景。