人工智能在民航维修中的融合路径与前景展望

1 引言

机务维修是保障航空器安全运行的基础环节。随着机型多样化和航线密集化的发展，传统依赖人工经验的维修方式难以满足现代化航空运营对安全性、效率与经济性的综合要求。与此同时，人工智能技术的快速发展为机务维修领域带来了新的变革契机。AI 通过融合传感器数据、图像识别、自然语言处理和智能优化算法，不仅能够提升故障诊断和维修决策的准确性，还可重构维修管理体系，推动行业向数字化、智能化方向升级。

国外诸如通用电气（GE）、空客、IBM 等企业已率先布局智能维修平台，国内中国商飞、南航、华夏航空等亦开展了相关试点，取得初步成效。尽管当前 AI 在维修中的应用仍处于发展阶段，但其趋势已不可逆转。本文将系统梳理 AI 在民航维修中的技术路径与实践成效，深入剖析面临的瓶颈与挑战，探索我国民航机务维修智能化的可行路径。

2 AI 在民航维修[8] 中的典型应用

2.1 预测性维护

通过部署在飞机上的大量传感器，实时采集发动机、液压系统、供电系统等关键部件的运行数据，结合 AI 算法建立设备健康评估模型，提前识别潜在故障，实现“以状态维修”替代“以时间维修”。

2.2 智能图像识别与表面检查

借助深度学习模型识别图像特征，AI 系统可自动检测机身划痕、腐蚀、掉漆、油渍等表面缺陷，部分替代人工巡检。结合无人机平台使用，检测效率与覆盖面大幅提升。

2.3 自然语言处理与维修知识图谱构建

AI 可对海量维修手册（如 AMM、CMM 等）、适航指令、维修记录等进行语义处理，实现智能检索、推理与问答，提高工程师获取维修信息的速度与准确性。

2.4 维修资源调度与排程优化

基于历史维修数据、航班运行计划、维修人员技能矩阵等信息，AI 通过优化算法自动生成维修排程，提升维修资源利用效率，缩短飞机停场时间。

3 中外典型案例对比分析

3.1 GE Predix 平台 vs 中国商飞 IHMS 系统

GE推出的Predix[1]平台通过采集CF6和GE90等发动机全生命周期数据，借助机器学习模型分析健康趋势，已帮助多家航司实现非计划维修次数下降 20% 以上。中国商飞开发的“智能健康管理系统（IHMS[2]）”则专注于国产 ARJ21 机型健康管理，已实现对发动机、液压、气源等多个系统的状态监控与预警。

3.2 空客 S.M.A.R.T 系统 vs 南航 AI 外观检测系统

空客“S.M.A.R.T[3]”系统利用无人机与 AI^[4] 视觉算法，在 15 分钟内完成飞机表面全景扫描，并自动识别裂纹、油渍等缺陷。南航则联合中科院开发了基于国产图像识别模型的检测系统，已在 A330 机型试点使用，缺陷识别准确率超 90% ，较人工检查效率提升约 40% 。

3.3 IBM 智能问答系统 vs 华夏航空 AI 知识助手

IBM Watson[6] 通过语义识别将工程师的自然语言提问与维修文档中的知识点匹配，辅助快速判断故障原因。华夏航空开发的 AI 助手 [5] 可基于语音或文字查询MEL、AMM 条目，有效提升地面放行效率。

4 AI 技术在维修中的优势与挑战

4.1 优势分析

1. 效率提升：AI 系统可全天候运行，极大缩短维修诊断与调度时间；2.  成本优化：预测性维护减少航班延误与非计划停场，降低维修与调配成本；

3. 安全保障增强：通过趋势识别与早期预警，提前防范故障发生；

4. 知识数字化沉淀：维修经验可借助AI 系统结构化存储，实现知识传承；

5.  辅助决策能力强：AI 可处理大量变量和历史记录，辅助工程师作出更准确决策。

4.2 挑战分析

1. 数据来源分散、格式不统一：航电系统数据格式各异，标准尚未统一，模型训练困难；

2. AI 系统通用性差：不同机型差异大，AI 方案需大量定制开发；

3. 法规缺失：AI 辅助诊断结果尚未纳入民航适航法规；

4.  人机协同尚未成熟：维修人员缺乏 AI 背景，AI 工程师对航空维修场景认知不足；

5.  高可靠性要求：AI 算法“黑箱”特性不利于在高安全领域中建立信任机制。

5 我国智能维修发展路径建议

5.1 加快维修数据平台建设

建议以民航局牵头，建立跨航司、跨机型的维修数据共享平台，推动设备健康数据、维修记录与工程指令结构化，构建国家级“维修大脑”。

5.2 完善智能维修[7] 适航法规

应制定 AI 系统在维修诊断、决策支持等环节的适航准则和审核机制，明确其辅助角色及法律责任，消除行业顾虑。

5.3 推动 ⁶⁶AI⁺ 机务”人才培养

可依托航空院校与科研机构设立复合型学科方向，引导机务人员掌握AI 工具使用，同时吸引计算机人才了解航空维修业务。

5.4 加强本土算法与平台自主研发

在引进国外先进平台经验的基础上，推动国产 AI 平台与国产机型深度融合，提升关键系统自主可控水平，构建具有自主知识产权的智能维修解决方案。

6 结论与展望

人工智能技术为民航维修行业带来了前所未有的机遇。无论是在提升效率、优化成本，还是在保障飞行安全方面，AI 均展现出显著价值。未来，随着算法进步、法规完善和人才融合，AI 将在民航维修中扮演越来越核心的角色。中国民航应抓住数字化转型契机，加快构建具有自主能力的智能维修体系，助力我国从航空大国向航空强国迈进。

参考文献：

[1]通 用 电 气 （GE）. Predix 平 台 产 品 介 绍 [OL]. https：//www.ge.com/digital， 2022.

[2]中国商飞 . 智能健康管理系统技术白皮书 [R]. 上海 ： 中国商用飞机有限责任公司， 2023.

[3]AIRBUS. S.M.A.R.T 无人机检测系统应用概述 [EB/OL]. https：// www.airbus.com/， 2022.

[4]南方航空公司. 基于AI 的图像识别技术在机体检测中的应用[J].航空维修工程 ， 2023（6）：45-48.

[5]华夏航空. 维修知识图谱与AI 问答系统试点总结[R]. 贵阳： 华夏航空公司技术部， 2023.

[6]IBM Research. AI in Aviation Maintenance Support Systems[EB/OL]. https：//www.ibm.com/， 2021.

[7]中国民用航空局. 关于推进智能维修体系建设的指导意见[Z]. 北京 ， 2021.

[8]王立军 ， 周文 . 人工智能在飞机维修中的典型应用 [J]. 航空制造技术 ， 2022（10）： 25-30.