基于大数据技术在飞机维修中的应用分析

基于大数据技术在飞机维修中的应用分析

北京飞机维修工程有限公司西南航线中心四川成都610041

摘要:大数据技术应用于物流管理决策可以提高物品流通速度,降低物流成本。尤其对一些特定产品来说,对时间、安全性的要求很高,如航材。发展现代航空维修航材物流业,关键是能够充分运用专业的运输工具及时、安全地将所需航材运往飞机维修现场,而我国物流企业的大数据技术框架可以对此提供有力的技术支撑。文章通过对飞机维修航材物流发展中存在的问题进行初步探讨,提出一些自己的看法。

关键词:大数据技术;飞机维修;应用

引言

在飞机维修作业中,维修数据的采集及利用,可有效提升飞机维修效率。基于此,本文分析了大数据技术在飞机维修中的应用,从飞机维修数据应用、建立智能信息分析系统、QAR飞机技术数据应用、建立智能专家排故系统等方面进行了探析。

1大数据技术概述

大数据技术是根源于信息时代海量大数据而产生的一种现代化技术,大数据本身指的是很难在较短的时间片段完成信息收集及有效分析处理的数据组合,但是其本身却具有极大的潜在价值,经由新技术及处理之后,简化了相应的算法程序,从而客观上提高了人对于信息的把控能力,将海量的数据信息转化为可以为行业或经济发展服务的重要资产。一般来看,在信息爆炸的时代,大数据的范围也呈现出极其广泛的状态,例如,网购记录、社交媒体发布内容等均可以成为大数据的构成部分。同时,其来源的广泛性也决定了大数据形式的多样性,其绝非仅仅局限与特定的“数字”信息,而是涵盖图片、音频、视频等多类数据信息。与传统的数据处理技术相比,大数据技术除了本身基于庞大的数据信息之外,其存储和计算能力均十分突出,打破了传统软件的储存和计算限制。综合来看,近年来大数据技术的发展势头不断加快,已经渗透到了多个行业的关键领域,尤其是在计算机信息系统中应用最为突出、发展时间更长。除此之外,必须要注意的是,大数据技术庞大的数据信息为分析某一特定趋势提供了更加丰富的参考,但是也可能使得其在应用过程中出现分辨困难、难以精准筛选有效信息等问题。

2建立智能信息分析系统

2.1系统设计

探析智能信息分析系统的功能,应包括数据自动处理、数据分析、数据诊断等功能。同时,针对各类结构化及非结构化数据,该系统可利用多样化的数学算法,自动判断飞机维修状况,并为各类数学算法提供数据支撑。在飞机维修作业中,该系统针对维修生产及微修活动,可计算两者之间的相关性。由此,依据维修活动相关性,可不断研究改进实际维修程序,并有效提升维修生产效率。在飞机维修作业中,该系统可依托相关数据,进行维修人力分配的判定、维修风险指数的判定、维修人员收入判定。

2.2系统判定

在飞机维修作业中,针对维修人力分配,该系统可判定其合理性。在具体维修作业中,依据长期的维修数据,可判定当天维修工作量,并设置合理的维修人力分配方案。同时,依据各类专业故障数据,该系统可判定专业维修人员配置的合理性。在飞机维修作业中,针对以往维修的差错数据、风险数据、维修工作量、维修工作难度等,该系统可针对具体的维修作业,划分维修风险难度等级,并设置维修风险指数。在飞机维修作业中,依据维修数据,该系统可分析维修员工的实际工时及维修工作价值,进行维修人员收入合理性的分析。

2.3维修评估

在飞机维修作业中,探析飞机的设计品质,维修性及可靠性同等重要。在飞机可靠性工程中,科学的飞机设计,对于飞机维修工作而言,将使该工作具备维修简便、维修经济、维修迅速的重要特征。例如,GE公司利用大数据技术及物联网技术,辅助运营商提高了发动机的可靠性,可有效减少非计划拆换及故障。在飞机维修作业中,针对飞机外场维修性数据的收集及分析,可谓是一种重要的维修手段及途径,可有效提高飞机维修的固有属性。目前,在外场条件下,该系统在收集数据时,尚且存在数据不完整、准确性不高等问题,若在实际维修中,以该类数据为基础,进行相应的维修分析,仍然存在一定难点。在飞机维修作业中,探析平均修复时间的定义,即是在规定条件及时间内,针对任一维修级别及可修复产品,相应的维修总时长与同级别维修产品的故障总数之比。关于平均修复时间,即是定位故障的隔离时间、故障部件拆装时间、装机测试时间等总和。在飞机维修作业中,针对平均修复时间,该系统的统计及计算,可反映外场条件下,飞机维修性的一种客观状况。

3建立智能专家排故系统

3.1系统优势

如今,我国航天事业不断发展,随着机群数量的增加,相应的维修量不断增大。在飞机维修作业中,工程师数量往往难以满足维修需求,所以要提高维修效率。智能专家排故系统,可利用专家经验,有效解决飞机维修问题。探析智能专家排故系统的整体框架,如图2所示。该系统采用案例存储形式,将飞机维修专家的经验存储于案例库中,相应的故障预测及故障诊断,可有效利用专家经验,为维修人员提供切实可行的维修方案。由此,在飞机维修作业中,维修人员可针对实际问题,搜集相应的飞机维修知识,并严格依据机务维修手册的规范,进行飞机维修作业。如此,在智能专家排故系统应用中,维修人员就可利用专家维修经验,使新一代工程师快速成长,解决维修专家数量不足的问题,并在此过程中推广专家经验,提升整体机务维修水平。

3.2系统功能

探析智能专家排故系统,该系统以专家维修知识为基础,对维修人员进行启发式维修操作,使之通过故障问题分析推理,科学采取维修方法。换而言之,依据案例库中的专家知识,该系统可模拟专家的思维决策方法,进而解决复杂的工程问题。在智能专家排故系统应用中,相关人员应致力于开发该系统的系统维护、故障诊断等功能。关于系统维护功能,即是针对系统数据库,应设置专业的维护及管理部门。同时,在知识库维护中,各领域的维修专家应积极参与,并执行相关知识的修改、删减操作。此外,该系统应具备自学功能,不断丰富知识库的知识,为维修人员提供参考。关于故障诊断功能,即是针对飞机的飞行数据,该系统应具备故障诊断功能,可依据数据源,对故障征兆进行提取操作,并利用该系统的专家推理方法,进行故障诊断,随之以故障报告形式,输出故障诊断过程及结果。

3.3制定排故程序

在飞机维修作业中,维修人员可利用排故手册的各项程序,进行故障排除操作。然而,在实际工作中,维修人员若经验不足,就难以保证排故效率。在不同的航空公司,飞机的运行环境有所区别,相应的故障规律及维修大相径庭。因此,在排故手册的制定,并切合航空公司的实际维修情况,从而更好地辅助维修人员进行故障排除作业,进而提升排故效率,并规避排故风险。其一,依据智能专家排故系统的实践经验,并有机融合FIM排故手册,科学制定排故程序。其二,在飞机故障排故作业中,对于该系统存储的成功经验,应不断修订及完善。同时,依据排故经验的有效次数,可致力于提升排故经验的识别度。其三,在实际工作中,依据系统排故经验,应将排故风险数据化,并在排故程序中增加NOTE提示,保证排故工作安全可控。

结语

总之,进入大数据时代以来,我国飞机维修企业面临更多的风险与挑战,只有结合大数据技术,创新物流运行模式,大力借助电子商务平台、顺应市场发展需求,及时完成自身产业结构升级,才能规避市场风险,联合产业链其他企业得到共同发展,为企业自身和客户企业创造更高的经济利益。

参考文献:

[1]俞黎铭.论大数据技术在飞机维修中的应用[J].建筑工程技术与设计,2018(2).

[2]王兼.浅谈大数据技术在飞机维修中的应用[J].中国科技投资,2018(17):303.

[3]张宏杰.浅析飞机维修工程中项目管理的应用[J].通讯世界,2016(08).

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