大数据技术在飞机维修中的应用

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1、大数据技术在飞机维修中的应用ApplicationofBigDataTechnologyinAircraftMaintenance■丛登志／深圳航空有限责任公*-1摘要：针对飞机维修大数据的应用．结合深航面临的问题，分析并探讨了维修大数据应用中应解决的主要问题，并给出了应对策略。关键词：大数据；QAR数据；故障专家诊断Keywords：bigdata；QARdata；expertdiagnosisoffailure深圳航空于2003年引进AMICOS系统，开发了AMIcOS—REPORT、TDMS等生产信息终端，共计存储了100GB的数

2、据；此外，深航使用快速存取记录器(QAR)采集其机队飞机各系统的运行数据，每年下载约3TB的数据，但目前仅对这些数据进行了有限地开发应用。因此，探索大量的维修生产数据和飞机运行技术数据，是深航升级维修能力、提高效率的重要手段。1飞机维修大数据的定义和特征1)大容量维修生产活动产生大量的维修生产数据。随着QAR数据的下载能力的加强和ACARS应用范围的扩大，单一数据集的规模范围已经扩大至从lOOG到数TB不等。随着维修生产信息化程度不断加深，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数据量大大超过结构化数据。2)多类型维修大数据类型包括结构化数

3、据、非结构化数据、半结构化数据等。在维修活动实施过程中，ACARS系统采集了有关人的维修行为和飞机运行的各种数据，QARi己录了飞机各类传感器的数据。3)快速率82I雕空维傍与工蠢圜匝圈V—AVIA"ONMAINTENANCE&ENGINEERING飞机运行期间，QAR数据以及ACARS系统会快速地采集飞机系统运行参数。维修活动在24小时内不间断进行，维修生产数据也可以实现实时、快速采集。4)价值密度低维修大数据的价值密度低，单条数据可能并无太大价值，但海量的数据蕴藏着巨大的价值。例如，每个航段中系统均会记录数小时的发动机EGr参数，但

4、其中可能有价值的信息只有一两秒钟。2维修生产数据的应用策略2．1增大维修数据容量尽可能地增加维修工作的信息录入，提高维修数据容量。利用网络将维修工作的控制节点信息化，利用能够反映具体维修工作的各类存储数据组成维修生产的大数据。例如，可以利用工卡电子签署获取维修人员完成某项工作的详细节点时间，确定完成某项工作的实际工作时长，并且可以计算出不同维修人员完成某项的工作的时间差。2．2调高信息的准确率规范信息录入，提高信息准确率。例如，规范AMICOS建立DE的故障报告时间、故障排除时间、航材领料退料时间、故障内容代码等各项输入。信息数据越规范

5、、越准确，就越能够准确地反映实际维修生产中的各类问题。2．3建立智能的信息分析系统实现数据的自动处理、分析、诊断，根据各类信息的结构化、非结构化数据，利用各种数学算法，让系统自动判断目前维修生产处于什么状况，并且为其他的数学算法提供数据支持。智能系统能够计算出维修生产和实际维修活动之间的相关性(而不是给出具体的因果关系)，利用维修活动的相关性进行研究改进，最终大幅提升维修生产效率。系统能够通过已有数据完成下述几个重要判定。1)分析维修人力资源分配的合理性根据具体维修工作的长期数据可判定当天维修工作的具体工作量并给出合理的人力资源配置方案

6、，根据各类专业故障数据判断各专业的人员配置是否合理。2)预示维修活动的风险指数根据以往的维修差错数据、维修工作的维修风险数据、具体维修工作的维修工作量和工作难度，为具体的维修工作划分风险难度等级并给出风险指数。3)分析员工收入的合理性根据维修数据，分析员工的实际维修工时和维修工作带来的维修价值，从而评估员工收入是否合理。4)评估飞机整机和各系统的平均修复时间在飞机的可靠性工程中，维修性和可靠性都是飞机的重要设计品质，是由设计赋予的能使飞机维修工作简便、迅速、经济的重要特征。收集并分析飞机外场维修性数据是提高飞机维修固有属性的重要手段和途

7、径。但在目前的外场条件下，由于收集数据的不完整和准确率不高，导致对收集来的数据进行维修性分析仍存在一定困难。平均修复时间(MTTR)的定义是：在规定的条件下、规定的时间内，在任一规定的维修级别上，对可修复产品而言，对其进行修复性维修的总时间与在该级别上被修复产品的故障总数之比。MTTR包括用于定位故障的故障隔离时间、故障件的拆装时间、装机后的测试时间总和。利用平均修复时间的统计、计算，可以反映出外场飞机维修性的一个客观状况。3QAR飞机技术数据的应用策略3．1微观数据应用建立针对具体故障的排故数学模型，提高排故效率。针对机组反映的故障，

8、系统能自动搜索相关的维修排故数据，自动从QAR译码数据里获取有价值的排故数据，并根据建立的数学模型获取足够多的排故数据，提高排故效率。3．2宏观数据应用利用大数据的分析方法，通过监控飞机系统参数获取整个飞机