على الصعيد العالمي، أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة محركًا قويًا للنمو الاقتصادي، حيث تضخ قوة التغيير في جميع مناحي الحياة. في صناعة الطيران المدني، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه جيل جديد من "المحركات غير المرئية" التي تعزز تطوير الصناعة - حيث أصبحت تلك البيانات الضخمة غير المرئية "وقودًا" جديدًا يقود الناس إلى أن يصبحوا أذكياء وبدء سفر أفضل. وفي مجال المحركات الفضائية على وجه الخصوص، يقود الذكاء الاصطناعي، "أجنحة الحكمة"، موجة التغيير بسرعة غير مسبوقة، ويظهر إمكانات غير محدودة.
وفقًا لخبراء الصناعة، فإن تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال محركات الطائرات يتوسع ليشمل دورة الحياة بأكملها بدءًا من التصميم والاختبار وحتى التصنيع والتشغيل والصيانة، ومع تسريع عملية البحث والتطوير في محركات الطائرات، فإنه يتيح أيضًا التعاون بين سلاسل الصناعة الأولية والمصب.
تصميم طائرة أكثر قوة "القلب"
باعتباره "قلب" الطائرة، يدمج محرك الطائرة عددًا كبيرًا من التقنيات والمواد والعمليات المتقدمة، وهو مكون رئيسي للطائرة، ويتطلب متطلبات عالية للغاية من حيث الدقة والاستقرار والموثوقية في التصميم والتصنيع والاستخدام.
وقال شياو هونغ، الأستاذ في جامعة نورث وسترن للفنون التطبيقية، إن خصائص محركات الطائرات يمكن تلخيصها في "ثلاثة ارتفاعات وواحد طويل". من حيث الأداء، تتميز المحركات الهوائية بخصائص غلاف الطيران العالي، ونسبة الدفع العالية (القوة) إلى الوزن، والموثوقية العالية وعمر الخدمة الطويل. حاليًا، يصل أطول عمر لمحرك طائرة عالميًا إلى 50 ألف ساعة. فيما يتعلق ببيئة التشغيل، تواجه المحركات الفضائية تحديات الضغط العالي والسرعة العالية ودرجة الحرارة المرتفعة ودورة الحياة الطويلة. من الناحية الاقتصادية، تعد محركات الطيران منتجات ذات استثمارات عالية، وعتبة عالية، وعائدات عالية، ودورة طويلة. وقال شياو هونغ إن تطوير محرك فضائي نموذجي يستغرق من 10 إلى 20 عامًا، ولكن بعد الانتهاء منه، يكون العائد على الاستثمار مرتفعًا للغاية بسبب عمر الخدمة الطويل.
في الوقت الحاضر، مع "الانضمام" إلى تقنية الذكاء الاصطناعي، دخل هذا التشغيل الدقيق للغاية للمعدات أيضًا إلى عصر ذكي أكثر أمانًا وكفاءة. يمكن إرجاع تأثير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على محركات الطيران إلى "المصدر". بمعنى آخر، في عملية تصميم المنتج، تساهم تقنية الذكاء الاصطناعي بالفعل في بناء نموذجها. كما نعلم جميعًا، يعد محرك الطائرات تعبيرًا مركزًا عن الحكمة البشرية والقوة التكنولوجية، وتتضمن عملية تصميمه الميكانيكا الهيكلية وميكانيكا الموائع والديناميكا الهوائية والاحتراق وغيرها من العلوم الهندسية، وتعتمد بشكل كبير على المعادلات الأساسية والنماذج الأساسية وطرق الحساب. في مجال العلوم الهندسية، أخذت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي زمام المبادرة في تحقيق التطبيق على نطاق واسع، ومع التعلم الآلي المتطور بشكل متزايد (التعلم الآلي)، فقد حسنت بشكل كبير كفاءة العمل ودقة الصناعات ذات الصلة.
كجزء من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يسمح التعلم الآلي لأنظمة الكمبيوتر بالعثور على أنماط في كميات كبيرة من البيانات من خلال التعلم من الخبرات والبيانات الحالية، وتعزيز تطوير الأتمتة، وصنع القرار القائم على البيانات، والأنظمة الذكية. بالمقارنة مع النماذج التقليدية، تتمتع النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام أساليب التعلم الآلي بقدرات فعالة وشاملة لوصف الميزات المادية، ولها مزايا محتملة في دقة الحساب والكفاءة. هذه القدرة مهمة جدًا لبناء نماذج محركات الطائرات.
بالإضافة إلى بناء النماذج، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تلعب دورًا في التنبؤ بأداء محركات الطائرات، وتحسين نماذج التصميم، والتحقق من الاختبار، وجوانب أخرى. خذ اختبار محركات الطيران كمثال. ذكر ليو دا شيانغ، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة، ذات مرة في خطاب عام أن نوعًا معينًا من محركات الطيران يتطلب آلاف أو حتى عشرات الآلاف من ساعات الاختبار بدءًا من التصميم وحتى الانتهاء، والتي يمكن أن تستمر لمدة تصل إلى 10 سنوات. مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يحاول الناس نقل بعض التجارب إلى الفضاء الرقمي، حيث يتم تطوير محركات رقمية ذات أداء مطابق واحد لواحد من خلال تقنية التوأم الرقمي، ويتم إجراء التجارب على المحركات الرقمية. لتوفير القوى البشرية والموارد المادية والموارد المالية بشكل كبير، وتسريع عملية التنمية.
إن تحسين كفاءة البحث والتطوير لمحركات الطيران من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أمنية طيبة للدوائر الأكاديمية، فقد انضمت العديد من الشركات بالفعل إلى استكشاف هذا المجال المتطور. على سبيل المثال، قامت شركة GE Aerospace في الولايات المتحدة بتطوير أداة تصميم تعتمد على الذكاء الاصطناعي - DT4D (الخيط الرقمي للتصميم). هذا هو نظام خيط رقمي يغطي دورة حياة المنتج بأكملها ويهدف إلى توحيد بيانات محركات الطيران من التصميم النظري إلى التشغيل الفعلي من خلال ربط روابط متعددة مثل التصميم والتصنيع وسلسلة التوريد والخدمة، مما يجعل عملية البحث والتطوير والتصنيع بأكملها. أكثر كفاءة وشفافية. لا يسمح النظام للمهندسين والمصنعين وسلسلة التوريد وأصحاب المصلحة الآخرين بالوصول إلى أحدث بيانات تصميم المنتج والأداء في الوقت الفعلي فحسب، بل يدمج أيضًا بيانات المحاكاة والتصميم والتصنيع في نفس نظام الخيط الرقمي، مما يقلل بشكل فعال من الاحتكاك في تطوير المنتج إن العمل المتكرر وأخطاء نقل البيانات اليدوية لا تقلل من تكاليف المنتج فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين موثوقية المنتج مع تسريع تطوير المنتج.
كسر الاختناقات التي تحد من الكفاءة
التصميم الجيد يتطلب مستوى عال من الإنتاج لتحقيقه.
وفي عملية التصنيع، أثبتت تقنية الذكاء الاصطناعي قدراتها وقيمتها في العديد من الصناعات. على سبيل المثال، في مجال تصنيع السيارات، قدمت مجموعة BMW في يونيو من هذا العام الروبوت متعدد الأغراض الشكل 01 في مصنعها في سبارتنبرغ في ولاية كارولينا الجنوبية بالولايات المتحدة الأمريكية. يتم تشغيل هذا الروبوت بواسطة نموذج رؤية الذكاء الاصطناعي ويمكنه وضع الأجزاء المعدنية بدقة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا أثناء التنفيذ من خلال تعلم الشبكة العصبية. وفي مجال تصنيع الطيران، قامت شركة إيرباص بدمج تقنية الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الرؤية الحاسوبية في عملية الإنتاج الخاصة بها، مما أدى إلى تحسين دقة تجميع الطائرات بشكل كبير. وفي الوقت نفسه، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أيضًا تسجيل تثبيت المكونات الرئيسية تلقائيًا من خلال تحليل بيانات الفيديو واكتشاف ما إذا كانت هناك مشكلات في التثبيت.
على الرغم من أن روبوتات الذكاء الاصطناعي هذه لا تزال في المرحلة الاستكشافية، فمن وجهة نظر بعض المديرين التنفيذيين لشركات التصنيع المتطورة، فإن تركيز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المستقبلية ليس ما إذا كان سيتم استخدامها، ولكن كيفية استخدامها. سيناريو التطبيق الأوسع لتقنية الذكاء الاصطناعي في عملية التصنيع هو المراقبة الذكية لخط الإنتاج والتحكم الذكي في جودة المنتج. ومن خلال استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لمراقبة عملية الإنتاج، يمكن لشركات التصنيع تحسين معلمات العملية وضبط حالة تشغيل خط الإنتاج في الوقت الفعلي. عندما يتم استخدام تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي لفحص المنتج ومراقبة الجودة، يمكن اكتشاف بعض عيوب الإنتاج البسيطة في الوقت المناسب، وبالتالي تحسين دقة المنتج، لذلك فهي أكثر ملاءمة لتصنيع الرقائق وإنتاج قطع غيار الطيران وما إلى ذلك صناعة متطلبات دقة عالية للغاية.
تتميز مكونات المحركات الهوائية بهياكل معقدة وتتطلب متطلبات عالية لدقة الإنتاج. الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة مثل الروبوتات الصناعية، والتوائم الرقمية، والواقع الافتراضي (VR)، والواقع المعزز (AR)، والتصنيع الإضافي (الطباعة ثلاثية الأبعاد)، والبيانات. يمكن أن يؤدي تكامل البرامج الصناعية مثل أنظمة مراقبة التجميع وتنفيذ الإنتاج (MES) إلى تقليل المشاركة البشرية في البيئات المعقدة والقاسية، وتحسين دقة وكفاءة الإنتاج في عملية تنفيذ التصنيع، وبالتالي تحسين جودة المنتج. وفي هذا الصدد، تستكشف الشركة المصنعة للمحركات رولز رويس بنشاط استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في تصميم المحرك وتصنيعه للتنبؤ بالمشكلات المحتملة وحلها في عملية الإنتاج لضمان قدرة كل مكون على تلبية متطلبات الدقة الصارمة.
في الوقت الحاضر، تتمثل بعض الاستكشافات الأكثر روعة في الجمع بين تكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لاختراق عنق الزجاجة في مجال التصنيع في مجال الطيران. في مجال محركات الطيران، يتوسع تطبيق تكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد تدريجياً. وباعتبارها مجال محركات الطيران الذي يستخدم حاليًا تكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد على نطاق واسع، استخدمت GE Aerospace أكثر من 300 جزء من تكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد في تطوير محرك GE9X. من خلال الاستخدام المرن لمجموعة متنوعة من المواد الجديدة، لا تعمل تقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد على تحسين دقة إنتاج الأجزاء المعقدة فحسب، بل تعمل أيضًا على تقليل وزن الأجزاء بشكل فعال وتقصير دورة الإنتاج بشكل كبير. ومع ذلك، على الرغم من أن تكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد مفضلة لدى شركات تصنيع المحركات، إلا أنها لا تزال مقيدة بكفاءة الطباعة. وفي هذا الصدد، اقترحت بعض شركات التكنولوجيا أنه من المتوقع أن يؤدي الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الطباعة ثلاثية الأبعاد إلى تقليل وقت البحث عن المواد بشكل كبير وتحسين كفاءة تصنيع أجزاء المحرك.
"مصباح جراحي يعمل بالذكاء الاصطناعي" بمثابة "طبيب الطائرة"
في رابط ضمان الخدمة، من خلال استشعار حالة استخدام المنتج في الوقت الفعلي، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي صياغة خطط الصيانة والإصلاح بسرعة، وبناء التنبؤ بقطع الغيار ونماذج التكوين الأمثل، وتحقيق الصيانة التنبؤية للمحركات الهوائية، وتحسين قدرات ضمان الخدمة. في الوقت الحاضر، استخدمت العديد من شركات تصنيع الطيران الكبرى تقنية الذكاء الاصطناعي كأداة لفحص شفرات محركات الطائرات، مما أدى إلى تقصير وقت الفحص الأصلي من 3 إلى 4 ساعات إلى 30 إلى 45 دقيقة، مما يمكن أن يوفر للشركات مئات الملايين من تكاليف الفحص.
في الواقع، لا تعمل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تمكين المؤسسات الكبيرة فحسب. أثناء صيانة محركات الطيران في الموقع، تساعد أدوات الكشف المدعومة بتقنية الذكاء الاصطناعي في توحيد العمليات وتحسين كفاءة عمل الموظفين وجودة العمل وتقليل وقت الصيانة والإصلاح. وقد بدأ بعض "أطباء الطائرات" الذين يهتمون بالتقنيات الجديدة، أي موظفي صيانة الطائرات، في بناء "أضواء جراحية تعمل بالذكاء الاصطناعي" خاصة بهم.
في مطار قوانغتشو باييون، استخدم لو تشينغ قونغ، أحد موظفي الصيانة "لما بعد التسعينيات" في شركة قوانغتشو لهندسة صيانة الطائرات المحدودة (GAMECO)، أول منصة للتعلم العميق على المستوى الصناعي في الصين "Flying Paddle" لإنشاء " "المجداف الطائر" لموظفي الصيانة. "الضوء الجراحي بتقنية الذكاء الاصطناعي" - نموذج للتعرف على عيوب الطائرات. في عملية بناء هذا النموذج، يعد تدريب النموذج هو الخطوة الأولى، الأمر الذي يتطلب استيراد كمية كبيرة من البيانات والصور المجمعة إلى النظام لمساعدته على أداء التعلم الآلي.
في العمل التقليدي بعد الرحلة، يحتاج موظفو صيانة الطائرات إلى قضاء حوالي ساعة في فحص الطائرة بصريًا للتأكد من أن جميع المرافق والمعدات، بما في ذلك محرك الطائرة، طبيعية وتفي بمتطلبات التشغيل. بعد الانتهاء من التدريب على نموذج تحديد عيوب الطائرة، بدأ Luo Cheng في اختبار ما إذا كان بإمكانه تحسين كفاءة ودقة عمليات الفحص البصري في العمل الفعلي. وأظهرت النتائج أن النموذج نجح في تحديد أن المسمار الموجود في الطائرة كان مفككًا وأصدر صوت "ديدي"، مما يشير إلى أن تقنية الذكاء الاصطناعي تتمتع أيضًا بإمكانات كبيرة في العمل في الخطوط الأمامية.
أشارت شركة ماكينزي آند كومباني في تقريرها "فرص الذكاء الاصطناعي المولد في صيانة الطيران" الذي صدر في أغسطس من هذا العام إلى أنه بدون خدمات صيانة الطائرات وإصلاحها وتجديدها (MRO) التي تعمل خلف الكواليس، لن تتمكن صناعة الطيران المدني من إكمال أعمالها بشكل آمن. النقل حول العالم كل يوم إنه إنجاز مذهل حيث نقلت ما يقرب من 10 ملايين مسافر وطارت أكثر من 20 مليار كيلومتر. لكن الصناعة اليوم تواجه تحديات غير مسبوقة. أدى النمو السريع في الطلب على سفر طيران رجال الأعمال، والنقص العالمي في الطائرات، وتراكم أعمال الصيانة الناجم عن وباء كوفيد-19، إلى زيادة طلب شركات الطيران على خدمات الصيانة والإصلاح والعمرة. في حين تسعى شركات الطيران جاهدة لتلبية الطلب المتزايد على سفر الركاب عندما يكون المعروض من الطائرات الجديدة محدودا، يجب على صناعة الصيانة والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح والإصلاح، ضمان توافر وموثوقية الطائرات الحالية وإطالة عمر خدمتها. ومع التطور السريع للعلوم والتكنولوجيا، فإن مفتاح حل هذه المشاكل واغتنام هذه الفرص يشير إلى الذكاء الاصطناعي.
مع استمرار نضوج تقنية الذكاء الاصطناعي، سيصبح تطبيقها في مجال محركات الطيران أكثر شمولاً وتعمقًا. بدءًا من الصيانة التنبؤية وحتى تحسين كفاءة استهلاك الوقود وحتى التشخيص الذكي للأخطاء، يوفر ابتكار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي دعمًا قويًا لتحسين الأداء والموثوقية التشغيلية للمحركات الهوائية. وبالنظر إلى المستقبل، وبدعم من التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي، سوف تتطور محركات الطائرات في اتجاه أكثر ذكاءً وصديقة للبيئة وكفاءة، مما لا يضع الأساس للتنمية المستدامة لصناعة الطيران فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين السلامة. والاقتصاد في صناعة الطيران العالمية تحقيق اختراقات جديدة. (الصين مراسل أخبار الطيران المدني وانغ Yichao)
يتحدث الخبراء
ستكون دورة الحياة الكاملة لصناعة الطيران مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالبيانات
ليو يي
تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تمكين تصنيع الطيران وتحسين دورة الحياة الكاملة لـ "التصميم والتصنيع والصيانة". وهو موضوع متطور ومظهر مهم لتوسيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران الرقمي. ومن وجهة النظر الحالية، فإن تأثير تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على صناعة الطيران ينعكس بشكل أساسي في ثلاث روابط.
في عملية التصميم، يتمتع الجيل الجديد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بالقدرة على التكامل بشكل أكبر مع CAD (التصميم بمساعدة الكمبيوتر) / CAE (الهندسة بمساعدة الكمبيوتر)، وهذا في الأساس انتقال من "النموذج الثالث (علم الكمبيوتر) إلى النموذج الثالث". النموذج الرابع (علم مكثف البيانات) "التحول. على سبيل المثال، في تحليل محاكاة النماذج الرقمية ذات المجالات المادية المتعددة مثل القوة الهيكلية، وضوضاء الاهتزاز، واقتران التدفق الحراري، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تمكين تدفق وتكامل المعرفة والبيانات المتعلقة بتصميم الطائرات عبر الزمان والمكان والمجالات والوحدات. ، ويتم استخدامه لإنشاء نماذج شبكية عالية الجودة تلقائيًا لتحسين إعدادات معلمات الحل وتحسين كفاءة المحاكاة ودقتها.
إن "ترويكا" الجيل الجديد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ــ قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات ــ كلها تدفع الإبداع في الإنتاجية في مجال تصميم الطائرات. من بينها، النمو السريع لقوة الحوسبة يلبي متطلبات الأداء للحسابات الرقمية واسعة النطاق في محاكاة التصميم من ناحية تمكن التصميم من التكيف مع أبعاد أعلى ومتغيرات أكثر، ومن ناحية أخرى تؤدي إلى ظهور العلاقة بين التصميم الاحترافي والتصميم التوليدي: حالة جديدة من التكامل، والقدرة الأساسية للنماذج الكبيرة على معالجة وفهم وإنشاء كميات كبيرة من معلومات البيانات تلبي تمامًا احتياجات معالجة البيانات المجزأة للغاية والاحترافية في تصنيع الطيران.
في عملية التصنيع، تتمتع صناعة الطيران بمتطلبات عالية للغاية فيما يتعلق بدقة التصنيع وجودة المعالجة، وبالمقارنة مع نظام مراقبة الجودة الإحصائية التقليدي بعد أخذ العينات، يمكن للجيل الجديد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تلبية متطلبات مراقبة الجودة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن للقدرات متعددة الوسائط المستندة إلى تقنية الذكاء الاصطناعي دمج بيانات أجهزة الاستشعار المختلفة للتحكم في عملية الإنتاج وتحسينها في الوقت الفعلي؛ وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على كل رابط فحص للإنتاج والتصنيع، واستخدام مجموعات المعرفة والبيانات الخاصة بخبراء المجال التدريب، الذي يمكن أن يكون قابلاً للتكيف ويمكنه التعلم بشكل مستمر من بيانات الاستشعار المختلفة ومعلومات التعليقات لتحسين دقة الكشف عن عيوب المنتج، ولتلبية احتياجات التصنيع الذكية الشخصية والمرنة، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تتعلم وتفهم باستمرار أنماط وخصائص بيانات الإنتاج والتصنيع في البيئة الحالية، ثم قم بتوفير تطوير خطط التنفيذ لمهام محددة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تمكين الروبوتات من قدرات الإدراك والتحليل واتخاذ القرار، مثل فهم التعليمات البشرية بناءً على نماذج معالجة اللغة الطبيعية، والحكم على معلومات الموقع بناءً على نماذج الرؤية الآلية، وتحقيق تخطيط مسار المعالجة بناءً على القرار الذكي. تكرار الخوارزميات جزئيًا يؤدي إلى تقليل القوى العاملة بشكل كبير في السيناريوهات شديدة الحساسية أو الموحدة أو عالية المخاطر، وتنسيق الموظفين بكفاءة لتنفيذ العمل.
في عملية الصيانة، ستعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تحسين الرابط الأساسي لصيانة الطائرات بكفاءة من "الأدلة" إلى "أوامر العمل"، أي تحقيق الأتمتة والذكاء من "قاعدة المعرفة المهنية" إلى "قائمة العمل". عندما تتعطل طائرة ما، يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على النظام الخبير لتشخيص الأخطاء وتقنية الرسم البياني المعرفي تحليل ظاهرة العطل وبيانات التشغيل بذكاء، وتحديد سبب العطل بسرعة، وإنشاء خطط الصيانة واقتراحات اتخاذ القرار مباشرة، وتوجيه موظفي الصيانة إلى إجراء صيانة دقيقة واستبدال المكونات ويمكن أيضًا إعادة ملء معرفة الصيانة في قاعدة المعرفة لتحسين نموذج التشخيص وتحسينه بشكل مستمر. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية العميقة وشبكات الذاكرة طويلة المدى، لإجراء استخراج الميزات والتعرف على الأنماط في معرفة صيانة الطائرات وبيانات التشغيل، يمكننا بناء نماذج تنبؤية لتدهور المعدات وتطور الأخطاء من خلال التدريب النموذجي التحقق، يمكننا التنبؤ بدقة بعمر الخدمة المتبقي للمعدات ومخاطر الفشل المحتملة لتحقيق الصيانة التنبؤية الاستباقية وتحسين الطائرات.
BD (البيانات الضخمة) والذكاء الاصطناعي هما جوهر التقدم التكنولوجي في الإنتاجية الجديدة. في المستقبل، سترتبط دورة الحياة الكاملة لتصميم الطائرات وتصنيعها وصيانتها ارتباطًا وثيقًا بـ BD والذكاء الاصطناعي، الأمر الذي يتطلب جهودًا مشتركة لإدارة بيانات الطيران المدني الأساسية، وتحويل البيانات إلى مجال المعرفة، وأبحاث سيناريوهات التطبيقات الرأسية الذكية. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن نلاحظ أنه من ناحية، يتميز مشهد تصنيع الطيران بالتعقيد والكفاءة المهنية والديناميكيات. إن قابلية التفسير والسلامة للجيل الجديد الحالي من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هي قضايا تحتاج إلى حل للإنتاج على نطاق واسع من ناحية أخرى، مع تعميق التحول الذكي، ستظهر المزيد والمزيد من السيناريوهات غير المأهولة، ويجب اتخاذ القرارات بناءً على دراسة شاملة لعوامل مثل الكفاءة والتكلفة، وما هي المهام التي يجب إكمالها بواسطة الآلات وأيها يجب أن يتم تنفيذها؛ أكملها البشر. إن هذه عملية تعاون بين الإنسان والآلة، وقد يؤدي السعي الأعمى إلى تحييد التكنولوجيا غير المأهولة عن أصل التصنيع الذكي. (المؤلف هو مدير قسم البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في إدارة الطيران المدني في الصين والمدير التنفيذي للمختبر الرئيسي لإدارة البيانات وتحسين القرار في إدارة الطيران المدني في الصين)