כיצד בינה מלאכותית הופכת את תחזוקת התעופה מריאקטיבית לחיזוי, מייצרת חיסכון של מיליוני דולרים ומשפרת באופן דרמטי את בטיחות הטיסה.
תעופה מסחרית עוברת מהפכה שקטה של ממש. בעוד נוסעים מתמקדים בנוחות ובדייקנות, מאחורי הקלעים, בינה מלאכותית כותבת מחדש את כללי תחזוקת המטוסים, והופכת תעשייה מסורתית תגובתית למערכת אקולוגית חיזויה ופרואקטיבית.
במשך עשרות שנים, תעשיית התעופה פעלה לפי שתי פרדיגמות בסיסיות: תחזוקה תגובתית (תיקון לאחר תקלה) או תחזוקה מונעת (החלפת רכיבים לפי לוחות זמנים קבועים). שתי הגישות כרוכות בעלויות עצומות וחוסר יעילות מערכתית.
תחזוקה תגובתית יוצרת את מה שהתעשייה מכנה "מטוסים על הקרקע" (AOG) - מצבים בהם מטוס מקורקע עקב תקלות בלתי צפויות. כל דקת עיכוב עולה לחברות תעופה כ -100 דולר , על פי חברת התעופה איירליינס פור אמריקה, עם השפעה כלכלית כוללת העולה על 34 מיליארד דולר בשנה בארצות הברית בלבד.
מצד שני, תחזוקה מונעת, תוך הבטחת בטיחות, מייצרת בזבוז עצום על ידי החלפת רכיבים תקינים לחלוטין רק משום שהם הגיעו לשעות הטיסה שנקבעו בלוח השנה.
המקרה הסמלי ביותר של טרנספורמציה מונעת על ידי בינה מלאכותית בתחזוקת מטוסים מגיע מחברת התעופה דלתא , אשר יישמה את מערכת APEX (מנוע חיזוי מתקדם) עם תוצאות שנראות כמו מדע בדיוני.
הנתונים של דלתא מספרים סיפור יוצא דופן:
זהו אחד השינויים הדרמטיים ביותר שתועדו אי פעם בתעופה המסחרית, וכתוצאה מכך חיסכון שנתי של שמונה ספרות עבור החברה.
בלב מהפכת דלתא נמצאת מערכת שהופכת כל מטוס למקור מתמשך של נתונים חכמים :
דלתא הקימה צוות של שמונה אנליסטים מומחים אשר עוקבים אחר נתונים מכמעט 900 מטוסים 24/7. מומחים אלה יכולים לקבל החלטות קריטיות, כגון משלוח מנוע חלופי במשאית ליעד בו הם צופים כשל קרוב.
דוגמה קונקרטית: כאשר מטוס בואינג 777 שטס מאטלנטה לשנגחאי הראה סימנים של לחץ בטורבינה, דלתא שלחה מיד מטוס מרדף לשנגחאי עם מנוע חלופי, ובכך נמנעה עיכובים משמעותיים ובעיות בטיחות אפשריות.
דלתא משתמשת בפלטפורמת GE Digital SmartSignal כדי ליצור חלון זכוכית יחיד - ממשק מאוחד המנטר מנועים מיצרנים מרובים (GE, Pratt & Whitney, Rolls-Royce). גישה זו מציעה:
שיתוף הפעולה בין דלתא לאיירבוס סקייווייז מייצג מודל לשילוב בינה מלאכותית בתעשייה. פלטפורמת סקייווייז אוספת ומנתחת אלפי פרמטרים של הפעלה של מטוסים כדי:
סאות'ווסט יישמה אלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי:
הקבוצה האירופית פיתחה תאומים דיגיטליים - עותקים וירטואליים של מטוסים ומנועים המופעלים על ידי נתונים בזמן אמת - כדי לחזות בלאי של רכיבים ואת תוחלת החיים הנותרת שלהם בדיוק חסר תקדים.
חטיבת התחזוקה, ה-MRO (Merro), של לופטהנזה משתמשת בלמידת מכונה כדי לייעל את לוחות הזמנים של תחזוקה, לאזן בין בטיחות, עלויות וזמינות צי מטוסים.
דלתא טבעה את המונח "Digital Life Ribbon" כדי לתאר את ההיסטוריה הדיגיטלית הרציפה של כל מטוס. מסגרת מאוחדת זו:
אלגוריתמים המשמשים בתעופה משלבים מספר טכניקות:
מטוס בואינג 787 דרימליינר מייצר בממוצע 500 ג'יגה-בייט של נתוני מערכת בכל טיסה. האתגר אינו איסוף הנתונים הללו, אלא הפיכתם לתובנות מעשיות באמצעות:
יישומי בינה מלאכותית בתחזוקת מטוסים מייצרים:
בנוסף לחיסכון הכלכלי, בינה מלאכותית בתחזוקה מייצרת:
אימוץ בינה מלאכותית חיזוי עומד בפני מספר אתגרים:
שילוב עם ארכיטקטורות ישנות : מערכות בינה מלאכותית חייבות להשתלב עם תשתיות IT שפותחו במשך עשרות שנים, לרוב על סמך ארכיטקטורות לא תואמות.
הסמכה רגולטורית : רשויות כמו ה-FAA וה-EASA פועלות עם מסגרות שנועדו למערכות דטרמיניסטיות, בעוד שבינה מלאכותית היא הסתברותית ולומדת את עצמה.
ניהול שינויים : מעבר מתהליכים ידניים מבוססים למערכות מונעות בינה מלאכותית דורש הכשרה אינטנסיבית ושינוי תרבותי.
בעלות על נתונים : השאלה מי הבעלים והשליטה על נתונים תפעוליים נותרה מורכבת, כאשר יצרני מטוסים, חברות תעופה וספקי MRO טוענים לחלקים שונים בפאזל המידע.
עתיד תחזוקה ניבויית מבוססת בינה מלאכותית בתעופה כולל:
תחזוקה ניבויית המונעת על ידי בינה מלאכותית מייצגת הרבה יותר מאשר אופטימיזציה תפעולית פשוטה: זהו שינוי פרדיגמה שמגדיר מחדש את מושגי הבטיחות והאמינות בתעופה.
בעוד שחברות תעופה חלוצות כמו דלתא, סאות'ווסט ולופטהנזה כבר קוצרות את פירות ההשקעות החזוניות, התעשייה כולה נעה לעבר עתיד שבו תקלות בלתי צפויות יהפכו לנדירות יותר ויותר, עלויות התפעול יירדו משמעותית והבטיחות תגיע לרמות חסרות תקדים.
עבור חברות המספקות פתרונות בינה מלאכותית, תעשיית התעופה מייצגת שוק שצומח באופן דרמטי - מ-1.02 מיליארד דולר בשנת 2024 לתחזית של 32.5 מיליארד דולר עד 2033 - עם החזר השקעה מוכח ומקרי שימוש בעולם האמיתי שכבר קיימים.
עתיד התעופה הוא ניבוי, חכם ובטוח יותר ויותר, הודות לבינה מלאכותית.
א: יישום מלא אורך בדרך כלל 18-36 חודשים, כולל איסוף נתונים, אימון אלגוריתמים, בדיקות ופריסה הדרגתית. דלתא החלה את דרכה בשנת 2015 והשיגה תוצאות משמעותיות עד שנת 2018.
א: ההשקעות הראשוניות נעות בין 5 ל-50 מיליון דולר בהתאם לגודל הצי, אך החזר ההשקעה מושג בדרך כלל תוך 18-24 חודשים עקב חיסכון תפעולי.
א: לא, בינה מלאכותית משפרת את היכולות האנושיות אך אינה מחליפה את הניסיון והשיקול דעת של מהנדסים. מערכות בינה מלאכותית מספקות המלצות שתמיד עוברות אימות על ידי מומחים מוסמכים לפני היישום.
א: מערכות בינה מלאכותית פועלות כיום במצב "ייעוץ", שבו מהנדס מוסמך תמיד מקבל את ההחלטה הסופית. הסמכה רגולטורית דורשת בדיקות בטיחות ואמינות מקיפות לפני אישור.
א: המערכות מנתחות נתונים מאלפי חיישנים: טמפרטורות, רעידות, לחצים, צריכת דלק, פרמטרי מנוע, תנאי מזג אוויר והיסטוריית הפעולה של המטוס.
א: כן, באמצעות שותפויות עם ספקי MRO ייעודיים או פלטפורמות מבוססות ענן המציעות פתרונות ניתנים להרחבה גם עבור ציי רכב קטנים יותר.
מקורות והפניות:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
