มุ่งเน้นไปที่การบินพลเรือนอัจฉริยะ | ปัญญาประดิษฐ์: "เครื่องยนต์ที่มองไม่เห็น" รุ่นใหม่ที่ส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรมการบินพลเรือน

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั่วโลกกำลังกลายเป็นตัวขับเคลื่อนที่ทรงพลังอย่างรวดเร็วต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ โดยอัดฉีดพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงไปสู่ทุกสาขาอาชีพ ในอุตสาหกรรมการบินพลเรือน AI ถือเป็น "เครื่องมือที่มองไม่เห็น" เจเนอเรชันใหม่ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาของอุตสาหกรรม - ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มองไม่เห็นเหล่านั้นกำลังกลายเป็น "เชื้อเพลิง" ใหม่ที่ทำให้ผู้คนมีความชาญฉลาดและเริ่มต้นการเดินทางที่ดีขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านเครื่องยนต์การบินและอวกาศ AI หรือ "ปีกแห่งปัญญา" กำลังขับเคลื่อนคลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน แสดงศักยภาพที่ไร้ขอบเขต

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมระบุว่า การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในด้านเครื่องยนต์อากาศยานกำลังขยายไปสู่วงจรชีวิตทั้งหมด ตั้งแต่การออกแบบ การทดสอบ การผลิต และการดำเนินงาน และการบำรุงรักษา ขณะเดียวกันก็เร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนาเครื่องยนต์อากาศยาน แต่ยังทำให้เกิดการทำงานร่วมกันอีกด้วย ระหว่างห่วงโซ่อุตสาหกรรมต้นน้ำและปลายน้ำที่เชื่อมต่อกันและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การออกแบบเครื่องบิน “หัวใจ” ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น

ในฐานะ "หัวใจ" ของเครื่องบิน เครื่องยนต์อากาศยานได้ผสมผสานเทคโนโลยี วัสดุ และกระบวนการขั้นสูงจำนวนมาก และเป็นองค์ประกอบสำคัญของเครื่องบิน โดยมีข้อกำหนดที่สูงมากในด้านความแม่นยำ ความเสถียร และความน่าเชื่อถือในการออกแบบ การผลิต และการใช้งาน

เสี่ยว หง ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยสารพัดช่างนอร์ธเวสเทิร์น กล่าวว่าคุณลักษณะของเครื่องยนต์อากาศยานสามารถสรุปได้ว่าเป็น "ค่าสูงสามค่าและค่าหนึ่งค่ายาว" ในแง่ของสมรรถนะ เครื่องยนต์แอโรมีคุณลักษณะของเปลือกการบินที่สูง อัตราส่วนแรงขับ (กำลัง) ต่อน้ำหนักสูง ความน่าเชื่อถือสูง และอายุการใช้งานที่ยาวนาน ปัจจุบัน เครื่องยนต์อากาศยานมีอายุการใช้งานยาวนานที่สุดถึง 50,000 ชั่วโมงทั่วโลก ในแง่ของสภาพแวดล้อมการทำงาน เครื่องยนต์การบินและอวกาศต้องเผชิญกับความท้าทายจากการทำงานที่มีแรงดันสูง ความเร็วสูง อุณหภูมิสูง และอายุการใช้งานที่ยาวนาน ในเชิงเศรษฐกิจ เครื่องยนต์การบินเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีการลงทุนสูง เกณฑ์สูง ผลตอบแทนสูง และมีอายุการใช้งานยาวนาน เสี่ยวหงกล่าวว่าการพัฒนาเครื่องยนต์การบินและอวกาศทั่วไปจะใช้เวลา 10 ถึง 20 ปี แต่หลังจากการสรุปผล ผลตอบแทนจากการลงทุนจะสูงมากเนื่องจากมีอายุการใช้งานยาวนาน

ในปัจจุบัน ด้วยการ "เข้าร่วม" เทคโนโลยี AI การทำงานของอุปกรณ์ที่มีความแม่นยำสูงนี้ยังได้เข้าสู่ยุคอัจฉริยะที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย ผลกระทบของเทคโนโลยี AI ที่มีต่อเครื่องยนต์การบินและอวกาศสามารถสืบย้อนกลับไปยัง “แหล่งที่มา” กล่าวอีกนัยหนึ่ง ในกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์ เทคโนโลยี AI ได้มีส่วนร่วมในการสร้างแบบจำลองแล้ว ดังที่เราทราบกันดีว่าเครื่องยนต์อากาศยานเป็นการแสดงออกถึงภูมิปัญญาของมนุษย์และพลังทางเทคโนโลยี กระบวนการออกแบบประกอบด้วยกลศาสตร์โครงสร้าง กลศาสตร์ของไหล อากาศพลศาสตร์ การเผาไหม้ และวิทยาศาสตร์วิศวกรรมอื่นๆ และอาศัยสมการพื้นฐาน แบบจำลองพื้นฐาน และวิธีการคำนวณเป็นอย่างมาก ในสาขาวิทยาศาสตร์วิศวกรรมศาสตร์ เทคโนโลยี AI เป็นผู้นำในการทำให้เกิดการประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลาย และด้วยการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น (การเรียนรู้ของเครื่อง) ทำให้ประสิทธิภาพในการทำงานและความแม่นยำของอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องดีขึ้นอย่างมาก

ในฐานะส่วนหนึ่งของเทคโนโลยี AI การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์ค้นหารูปแบบในข้อมูลจำนวนมากโดยการเรียนรู้จากประสบการณ์และข้อมูลที่มีอยู่ ส่งเสริมการพัฒนาระบบอัตโนมัติ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และระบบอัจฉริยะ เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลแบบดั้งเดิม โมเดลที่สร้างขึ้นโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องมีความสามารถในการอธิบายคุณลักษณะทางกายภาพที่มีประสิทธิภาพและข้ามสเกล และมีข้อได้เปรียบที่เป็นไปได้ในด้านความแม่นยำและประสิทธิผลในการคำนวณ ความสามารถนี้มีความสำคัญมากสำหรับการสร้างแบบจำลองของเครื่องยนต์อากาศยาน

นอกเหนือจากโมเดลอาคารแล้ว เทคโนโลยี AI ยังสามารถมีบทบาทในการทำนายประสิทธิภาพของเครื่องยนต์อากาศยาน การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการออกแบบ การตรวจสอบการทดสอบ และด้านอื่นๆ อีกด้วย ยกตัวอย่างการทดสอบเครื่องยนต์การบิน Liu Daxiang นักวิชาการของ Chinese Academy of Engineering เคยกล่าวในสุนทรพจน์ต่อสาธารณะว่าเครื่องยนต์การบินและอวกาศบางประเภทต้องใช้เวลาหลายพันหรือหลายหมื่นชั่วโมงในการทดสอบตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงขั้นสุดท้าย ซึ่งอาจใช้เวลานานถึง 10 ปี ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยี AI ผู้คนกำลังพยายามถ่ายโอนการทดลองบางอย่างไปยังพื้นที่ดิจิทัล ในพื้นที่ดิจิทัล กลไกดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพที่สอดคล้องกันแบบหนึ่งต่อหนึ่งได้รับการพัฒนาผ่านเทคโนโลยีแฝดดิจิทัล และการทดลองจะดำเนินการกับกลไกดิจิทัล เพื่อประหยัดกำลังคนและทรัพยากรวัสดุ ทรัพยากรทางการเงิน และเร่งกระบวนการพัฒนาอย่างมาก

การปรับปรุงประสิทธิภาพการวิจัยและพัฒนาเครื่องยนต์การบินและอวกาศผ่านเทคโนโลยี AI ไม่ใช่แค่ความปรารถนาดีของแวดวงวิชาการเท่านั้น บริษัทหลายแห่งได้เข้าร่วมในการสำรวจสาขาที่ล้ำสมัยนี้แล้ว ตัวอย่างเช่น GE Aerospace ในสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาเครื่องมือออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั่นคือ DT4D (Digital Thread for Design) นี่คือระบบเกลียวดิจิทัลที่ครอบคลุมวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ทั้งหมด โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อรวมข้อมูลของเครื่องยนต์การบินและอวกาศตั้งแต่การออกแบบแนวความคิดไปจนถึงการทำงานจริงโดยการเชื่อมต่อหลายลิงก์ เช่น การออกแบบ การผลิต ห่วงโซ่อุปทาน และการบริการ ทำให้การวิจัยและพัฒนาและกระบวนการผลิตทั้งหมด มีประสิทธิภาพและโปร่งใสมากขึ้น ระบบนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้วิศวกร ผู้ผลิต ห่วงโซ่อุปทาน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ สามารถเข้าถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ล่าสุดและข้อมูลประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ แต่ยังรวมข้อมูลการจำลอง การออกแบบ และการผลิตไว้ในระบบเธรดดิจิทัลเดียวกัน ซึ่งช่วยลดแรงเสียดทานในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ กระบวนการที่ซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดในการส่งข้อมูลด้วยตนเองไม่เพียงช่วยลดต้นทุนผลิตภัณฑ์ แต่ยังปรับปรุงความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ในขณะเดียวกันก็เร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์อีกด้วย

ทำลายจุดคอขวดที่จำกัดประสิทธิภาพ

การออกแบบที่ดีต้องอาศัยการผลิตในระดับสูงจึงจะบรรลุผล

ในกระบวนการผลิต เทคโนโลยี AI ได้พิสูจน์ความสามารถและคุณค่าในหลายอุตสาหกรรมแล้ว ตัวอย่างเช่น ในด้านการผลิตรถยนต์ ในเดือนมิถุนายนปีนี้ BMW Group ได้เปิดตัวหุ่นยนต์อเนกประสงค์ Figure01 ที่โรงงานในเมือง Spartanburg ในเซาท์แคโรไลนา สหรัฐอเมริกา หุ่นยนต์ตัวนี้ขับเคลื่อนด้วยโมเดลการมองเห็นของ AI และสามารถวางชิ้นส่วนโลหะได้อย่างแม่นยำ และแก้ไขข้อผิดพลาดโดยอัตโนมัติระหว่างการดำเนินการผ่านการเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม ในด้านการผลิตการบิน แอร์บัสได้บูรณาการเทคโนโลยี AI และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์เข้ากับกระบวนการผลิต ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในการประกอบเครื่องบินได้อย่างมาก ขณะเดียวกัน เทคโนโลยี AI ยังสามารถบันทึกการติดตั้งส่วนประกอบหลักได้โดยอัตโนมัติ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอและตรวจสอบว่ามีปัญหาในการติดตั้งหรือไม่

แม้ว่าหุ่นยนต์ AI ดังกล่าวยังอยู่ในขั้นตอนการสำรวจ แต่ในมุมมองของผู้บริหารบริษัทผู้ผลิตระดับไฮเอนด์บางราย จุดเน้นของเทคโนโลยี AI ในอนาคตไม่ได้อยู่ที่ว่าจะใช้หรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าจะใช้อย่างไร สถานการณ์การใช้งานที่กว้างขึ้นของเทคโนโลยี AI ในกระบวนการผลิตคือการตรวจสอบสายการผลิตอัจฉริยะและการควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์อัจฉริยะ ด้วยการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อติดตามกระบวนการผลิต บริษัทผู้ผลิตสามารถปรับพารามิเตอร์กระบวนการให้เหมาะสมและปรับสถานะการทำงานของสายการผลิตได้แบบเรียลไทม์ เมื่อใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปภาพ AI ในการตรวจสอบผลิตภัณฑ์และการควบคุมคุณภาพ ข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ ในการผลิตสามารถค้นพบได้ทันเวลา ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำของผลิตภัณฑ์ ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับการผลิตชิป การผลิตชิ้นส่วนการบิน ฯลฯ ที่มี ข้อกำหนดด้านความแม่นยำสูงมากในอุตสาหกรรม

ส่วนประกอบของเครื่องยนต์ Aero มีโครงสร้างที่ซับซ้อนและมีความต้องการสูงสำหรับความแม่นยำในการผลิต การผสมผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น หุ่นยนต์อุตสาหกรรม ฝาแฝดดิจิทัล ความเป็นจริงเสมือน (VR) ความเป็นจริงเสริม (AR) การผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ (การพิมพ์ 3 มิติ) และข้อมูล การบูรณาการซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม เช่น การตรวจสอบการรวบรวมและระบบดำเนินการผลิต (MES) สามารถลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและรุนแรง ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพการผลิตของกระบวนการผลิต และด้วยเหตุนี้จึงปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ ในเรื่องนี้ ผู้ผลิตเครื่องยนต์ โรลส์-รอยซ์ กำลังสำรวจการใช้เทคโนโลยี AI ในการออกแบบและการผลิตเครื่องยนต์อย่างจริงจัง เพื่อคาดการณ์และแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในกระบวนการผลิต เพื่อให้แน่ใจว่าส่วนประกอบแต่ละชิ้นสามารถตอบสนองข้อกำหนดด้านความแม่นยำที่เข้มงวดได้

ในปัจจุบัน การสำรวจที่น่าสนใจบางส่วนคือการรวมเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติเข้ากับเทคโนโลยี AI เพื่อฝ่าฟันอุปสรรคด้านการผลิตในสาขาการบินและอวกาศ ในด้านเครื่องยนต์การบินและอวกาศ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติกำลังค่อยๆ ขยายตัว เนื่องจากในวงการเครื่องยนต์อากาศยานซึ่งปัจจุบันใช้เทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติอย่างกว้างขวางที่สุด GE Aerospace จึงใช้ชิ้นส่วนเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติมากกว่า 300 ชิ้นในการพัฒนาเครื่องยนต์ GE9X ด้วยการใช้วัสดุใหม่ที่หลากหลายอย่างยืดหยุ่น เทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำในการผลิตชิ้นส่วนที่ซับซ้อน แต่ยังช่วยลดน้ำหนักของชิ้นส่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพและลดวงจรการผลิตลงอย่างมาก อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติจะได้รับความนิยมจากบริษัทผู้ผลิตเครื่องยนต์ แต่ก็ยังถูกจำกัดโดยประสิทธิภาพการพิมพ์ ในเรื่องนี้ บริษัทเทคโนโลยีบางแห่งเสนอว่าการผสมผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติ คาดว่าจะช่วยลดเวลาการวิจัยวัสดุลงได้อย่างมาก และปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตชิ้นส่วนเครื่องยนต์

“โคมไฟผ่าตัด AI” ที่ทำหน้าที่เป็น “แพทย์บนเครื่องบิน”

ในลิงก์การรับประกันการบริการ ด้วยการตรวจจับสถานะการใช้งานผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์ เทคโนโลยี AI สามารถกำหนดแผนการบำรุงรักษาและซ่อมแซม สร้างการคาดการณ์อะไหล่และโมเดลการกำหนดค่าที่เหมาะสมที่สุด ตระหนักถึงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของเครื่องยนต์อากาศยาน และปรับปรุงความสามารถในการรับประกันการบริการ ปัจจุบัน บริษัทผู้ผลิตการบินขนาดใหญ่หลายแห่งใช้เทคโนโลยี AI เป็นเครื่องมือตรวจสอบใบมีดสำหรับเครื่องยนต์อากาศยาน ช่วยลดระยะเวลาการตรวจสอบเดิมจาก 3 เหลือ 4 ชั่วโมงเหลือ 30 เหลือ 45 นาที ซึ่งสามารถช่วยบริษัทต่างๆ หลายร้อยล้านค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบได้

ในความเป็นจริง เทคโนโลยี AI ไม่เพียงแต่เสริมศักยภาพให้กับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น ในระหว่างการบำรุงรักษาเครื่องยนต์การบินและอวกาศนอกสถานที่ เครื่องมือตรวจจับที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี AI ช่วยสร้างมาตรฐานการปฏิบัติงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของบุคลากรและคุณภาพงาน และลดระยะเวลาการบำรุงรักษาและการซ่อมแซม และ “แพทย์อากาศยาน” บางคนที่ใส่ใจกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้แก่ เจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุงเครื่องบิน ได้เริ่มสร้าง “ไฟผ่าตัด AI” ของตนเองแล้ว

ที่สนามบินกวางโจวไป่หยุน หลัว เฉิงกง พนักงานซ่อมบำรุง "หลังยุค 90" ของบริษัท Guangzhou Aircraft Maintenance Engineering Co., Ltd. (GAMECO) ใช้แพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกระดับอุตสาหกรรมที่พัฒนาตนเองแห่งแรกของจีน "Flying Paddle" เพื่อสร้าง " Flying Paddle" สำหรับเจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุง "ไฟผ่าตัด AI" - โมเดลการจดจำข้อบกพร่องของเครื่องบิน ในกระบวนการสร้างโมเดลนี้ การฝึกโมเดลเป็นขั้นตอนแรก ซึ่งจำเป็นต้องนำเข้าข้อมูลและรูปภาพที่รวบรวมไว้จำนวนมากเข้าสู่ระบบเพื่อช่วยในการเรียนรู้ของเครื่อง

ในงานหลังการบินแบบดั้งเดิม เจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุงเครื่องบินต้องใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมงในการตรวจสอบเครื่องบินด้วยสายตา เพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งอำนวยความสะดวกและอุปกรณ์ทั้งหมด รวมถึงเครื่องยนต์ของเครื่องบินเป็นไปตามปกติและตรงตามข้อกำหนดในการปฏิบัติงาน หลังจากเสร็จสิ้นการฝึกอบรมแบบจำลองการระบุข้อบกพร่องของเครื่องบิน หลัวเฉิงก็เริ่มทดสอบว่าจะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการตรวจสอบด้วยภาพในการทำงานจริงได้หรือไม่ ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลองระบุได้สำเร็จว่าสกรูในเครื่องบินหลวมและมีเสียง "ดิดิ" ซึ่งบ่งชี้ว่าเทคโนโลยี AI ก็มีศักยภาพอย่างมากในการทำงานในแนวหน้า

McKinsey & Company ชี้ให้เห็นใน "Generative Artificial Intelligence Opportunities in Aviation Maintenance" ที่เผยแพร่เมื่อเดือนสิงหาคมปีนี้ว่า หากไม่มีบริการบำรุงรักษา ซ่อมแซม และยกเครื่อง (MRO) เครื่องบินที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง อุตสาหกรรมการบินพลเรือนจะไม่สามารถดำเนินการอย่างปลอดภัยได้อย่างสมบูรณ์ การขนส่งทั่วโลกทุกวัน ถือเป็นความสำเร็จที่น่าอัศจรรย์ที่สามารถบรรทุกผู้โดยสารได้เกือบ 10 ล้านคน และบินเป็นระยะทางกว่า 2 หมื่นล้านกิโลเมตร แต่ทุกวันนี้ อุตสาหกรรมกำลังเผชิญกับความท้าทายที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน การเติบโตอย่างรวดเร็วของความต้องการการเดินทางเพื่อธุรกิจด้านการบิน การขาดแคลนเครื่องบินทั่วโลก และงานซ่อมบำรุงที่ค้างอยู่ซึ่งเกิดจากการแพร่ระบาดของโควิด-19 ส่งผลให้สายการบินมีความต้องการบริการ MRO เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากสายการบินมุ่งมั่นที่จะตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการเดินทางของผู้โดยสารเมื่อมีเครื่องบินใหม่มีจำกัด อุตสาหกรรม MRO จะต้องรับประกันความพร้อมใช้งานและความน่าเชื่อถือของเครื่องบินที่มีอยู่และยืดอายุการใช้งาน ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี กุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาเหล่านี้และการคว้าโอกาสเหล่านี้ชี้ไปที่ปัญญาประดิษฐ์

ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง การประยุกต์ใช้ในด้านเครื่องยนต์การบินและอวกาศจะกว้างขวางและเจาะลึกมากขึ้น ตั้งแต่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ไปจนถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงไปจนถึงการวินิจฉัยข้อผิดพลาดอัจฉริยะ นวัตกรรมเทคโนโลยี AI ให้การสนับสนุนอย่างมากในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือในการปฏิบัติงานของเครื่องยนต์แอโร เมื่อมองไปสู่อนาคต ด้วยการสนับสนุนของเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ เครื่องยนต์ของเครื่องบินจะพัฒนาไปในทิศทางที่ชาญฉลาด เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่เพียงแต่วางรากฐานสำหรับการพัฒนาที่ยั่งยืนของอุตสาหกรรมการบินเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงความปลอดภัยด้วย และเศรษฐกิจของอุตสาหกรรมการบินทั่วโลกนำมาซึ่งความก้าวหน้าครั้งใหม่ (นักข่าวข่าวการบินพลเรือนของจีน หวัง อี้เชา)

ผู้เชี่ยวชาญพูดคุย

วงจรชีวิตของอุตสาหกรรมการผลิตการบินจะเชื่อมโยงกับข้อมูลอย่างใกล้ชิด

หลิวยี่

เทคโนโลยี AI เพิ่มขีดความสามารถให้กับการผลิตการบินและเพิ่มประสิทธิภาพวงจรชีวิตของ "การออกแบบ-การผลิต-การบำรุงรักษา" ถือเป็นหัวข้อที่ล้ำสมัยและเป็นการแสดงออกที่สำคัญของการขยายเทคโนโลยี AI ในสาขาการบินดิจิทัล จากมุมมองปัจจุบัน ผลกระทบของการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในการผลิตการบินสะท้อนให้เห็นเป็นหลักในสามลิงก์

ในกระบวนการออกแบบ เทคโนโลยี AI รุ่นใหม่มีความสามารถในการบูรณาการเพิ่มเติมกับ CAD (การออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย)/CAE (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ช่วย) นี่คือการเปลี่ยนผ่านจาก "กระบวนทัศน์ที่สาม (วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์) ไปเป็น กระบวนทัศน์ที่สี่ (วิทยาศาสตร์เข้มข้นข้อมูล)” ตัวอย่างเช่น ในการวิเคราะห์แบบจำลองของโมเดลดิจิทัลที่มีสาขาทางกายภาพหลายสาขา เช่น ความแข็งแรงของโครงสร้าง เสียงจากแรงสั่นสะเทือน และข้อต่อการไหลของความร้อน เทคโนโลยี AI สามารถทำให้เกิดการไหลและบูรณาการความรู้และข้อมูลการออกแบบเครื่องบินข้ามเวลา พื้นที่ ฟิลด์ และหน่วยได้ และใช้สำหรับสร้างโมเดลเมชคุณภาพสูงโดยอัตโนมัติเพื่อปรับการตั้งค่าพารามิเตอร์ของตัวแก้ปัญหาให้เหมาะสม และปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการจำลอง

“ทรอยก้า” ของเทคโนโลยี AI เจเนอเรชันใหม่—พลังคอมพิวเตอร์ อัลกอริธึม และข้อมูล—ล้วนขับเคลื่อนนวัตกรรมในด้านการผลิตในด้านการออกแบบเครื่องบิน การเติบโตอย่างรวดเร็วของพลังการประมวลผลเป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพของการคำนวณตัวเลขขนาดใหญ่ในการจำลองการออกแบบ ในด้านหนึ่งช่วยให้การออกแบบสามารถปรับให้เข้ากับมิติที่สูงขึ้นและตัวแปรได้มากขึ้น และในทางกลับกันก็ก่อให้เกิด ความสัมพันธ์ระหว่างการออกแบบระดับมืออาชีพและการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ และความสามารถหลักของโมเดลขนาดใหญ่ในการประมวลผล ทำความเข้าใจ และสร้างข้อมูลจำนวนมาก ตรงตามความต้องการในการประมวลผลข้อมูลแบบแบ่งส่วนสูงและเป็นมืออาชีพอย่างมากในการผลิตการบิน

ในกระบวนการผลิต อุตสาหกรรมการบินมีข้อกำหนดที่สูงมากในด้านความแม่นยำในการผลิตและคุณภาพการประมวลผล เมื่อเปรียบเทียบกับแผนการควบคุมคุณภาพทางสถิติหลังการสุ่มตัวอย่างแบบดั้งเดิม เทคโนโลยี AI รุ่นใหม่สามารถตอบสนองข้อกำหนดการควบคุมคุณภาพแบบเรียลไทม์ได้ ตัวอย่างเช่น ความสามารถหลายรูปแบบที่ใช้เทคโนโลยี AI สามารถรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ที่แตกต่างกันเพื่อควบคุมและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตแบบเรียลไทม์ ใช้เทคโนโลยี AI กับแต่ละลิงก์การตรวจสอบการผลิตและการผลิต และใช้ชุดความรู้และข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญในโดเมน การฝึกอบรมซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ โดยสามารถเรียนรู้ข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลป้อนกลับต่างๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ และสำหรับความต้องการด้านการผลิตอัจฉริยะส่วนบุคคลและยืดหยุ่น เทคโนโลยี AI สามารถเรียนรู้และทำความเข้าใจรูปแบบและลักษณะของข้อมูลการผลิตและข้อมูลการผลิตได้อย่างต่อเนื่อง ในสภาพแวดล้อมปัจจุบันแล้วจัดทำแผนการดำเนินงานพัฒนาสำหรับงานเฉพาะ นอกจากนี้ เทคโนโลยี AI ยังช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับหุ่นยนต์ด้วยความสามารถในการรับรู้ การวิเคราะห์ และการตัดสินใจ เช่น การทำความเข้าใจคำสั่งของมนุษย์ตามโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การตัดสินข้อมูลตำแหน่งตามโมเดลวิชันซิสเต็ม และการตระหนักถึงการวางแผนเส้นทางการประมวลผลตามการตัดสินใจอันชาญฉลาด การทำอัลกอริธึมซ้ำในบางส่วน ลดกำลังคนลงอย่างมากในสถานการณ์ที่มีความอ่อนไหวสูง ได้มาตรฐาน หรือมีความเสี่ยงสูง และประสานงานบุคลากรเพื่อดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในกระบวนการบำรุงรักษา เทคโนโลยี AI จะเพิ่มประสิทธิภาพการเชื่อมโยงหลักของการบำรุงรักษาเครื่องบินตั้งแต่ "คู่มือ" ไปจนถึง "คำสั่งงาน" ซึ่งก็คือ ระบบอัตโนมัติและความชาญฉลาดจาก "ฐานความรู้ระดับมืออาชีพ" ไปจนถึง "รายการงาน" เมื่อเครื่องบินทำงานผิดปกติ AI ซึ่งใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญในการวินิจฉัยข้อบกพร่องและเทคโนโลยีกราฟความรู้จะสามารถวิเคราะห์ปรากฏการณ์ข้อผิดพลาดและข้อมูลการปฏิบัติงานได้อย่างชาญฉลาด ระบุสาเหตุของข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว สร้างแผนการบำรุงรักษาและข้อเสนอแนะในการตัดสินใจได้โดยตรง และแนะนำเจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุงเพื่อ ดำเนินการบำรุงรักษาที่แม่นยำและเปลี่ยนส่วนประกอบได้ นอกจากนี้ ยังสามารถเติมความรู้ในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดและการบำรุงรักษาลงในฐานความรู้เพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการวินิจฉัยอย่างต่อเนื่อง การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น โครงข่ายประสาทเชิงลึกและเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้น เพื่อทำการดึงคุณสมบัติและการจดจำรูปแบบเกี่ยวกับความรู้ในการบำรุงรักษาเครื่องบินและข้อมูลการปฏิบัติงาน เราสามารถสร้างแบบจำลองการทำนายสำหรับการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์และการวิวัฒนาการของข้อผิดพลาด ผ่านการฝึกอบรมแบบจำลองและ การตรวจสอบ เราสามารถคาดการณ์อายุการใช้งานที่เหลืออยู่ของอุปกรณ์และความเสี่ยงที่อาจเกิดความล้มเหลวได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้บรรลุการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เชิงรุกและการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องบิน

BD (ข้อมูลขนาดใหญ่) และ AI เป็นแกนหลักของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในการผลิตภาพใหม่ ในอนาคต วงจรชีวิตของการออกแบบ การผลิต และการบำรุงรักษาเครื่องบินทั้งหมดจะเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับ BD และ AI ซึ่งต้องใช้ความพยายามร่วมกันในการกำกับดูแลข้อมูลการบินพลเรือนขั้นพื้นฐาน การเปลี่ยนแปลงความรู้จากข้อมูลสู่โดเมน และการวิจัยสถานการณ์การใช้งานอัจฉริยะในแนวตั้ง นอกจากนี้ เราควรทราบว่าในด้านหนึ่ง การผลิตด้านการบินนั้นมีลักษณะเฉพาะคือความซับซ้อน ความเป็นมืออาชีพ และการเปลี่ยนแปลง ความสามารถในการตีความและความปลอดภัยของเทคโนโลยี AI รุ่นใหม่ในปัจจุบันเป็นปัญหาที่ต้องแก้ไขสำหรับการผลิตขนาดใหญ่ ในทางกลับกัน ด้วยการเปลี่ยนแปลงทางปัญญาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น สถานการณ์ที่ไร้คนควบคุมก็จะเกิดขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ และการตัดสินใจควรขึ้นอยู่กับการพิจารณาปัจจัยต่างๆ อย่างครอบคลุม เช่น ประสิทธิภาพและต้นทุน ซึ่งงานใดที่ควรจะทำให้เสร็จสิ้นโดยเครื่องจักร และสิ่งใดที่ควรจะเป็น เสร็จสมบูรณ์โดยมนุษย์ นี่เป็นกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร การใช้เทคโนโลยีไร้คนควบคุมอย่างสุ่มสี่สุ่มห้าอาจเบี่ยงเบนไปจากต้นกำเนิดของการผลิตอัจฉริยะ (ผู้เขียนเป็นผู้อำนวยการแผนก Big Data และปัญญาประดิษฐ์ของการบริหารการบินพลเรือนของจีน และผู้อำนวยการบริหารของห้องปฏิบัติการหลักด้านการกำกับดูแลข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจของการบริหารการบินพลเรือนของจีน)