“在大眾消費領域，大數據、數字化、人工智能、增強現實、機器學習、區塊鏈等創新技術已經有一定的應用，但在航空維修領域才剛剛起步，目前來看其影響的范圍正在不斷擴大，包括維修方式、培訓方式、零部件采購方式等等。不管怎樣，獨立的維修咨詢專家與大型OEM以及MRO企業一致認為，技術創新正在從更多數據源中提取價值，正在不斷提升運營安全水平、延遲飛機性能衰退。”

在過去，飛機只有在出現故障后才會實施修理，而現在，飛機維修已經發展得非常成熟，如依靠數據、計算機、智能分析或其他工作來保證飛機安全、高效的運營。而且預計這種趨勢在未來還將會繼續，數字化將影響著MRO的方方面面，包括從預測故障到排除故障、維修人員培訓以及維修信息的管理。

當然，不僅是數字化影響著維修方式，新的維修和制造方法也在改變著維 修方式，它們能更好地優化飛機的維修時間、維修成本，甚至是飛機設計問題。隨著無人機、機器人和其他維修工具的日益自主化，維修車間的工作方式也在 不斷變化。

來源：MTU

未來 MRO 領域的許多創新都將由數字化所推動

總之，新技術將對許多方面都有所幫助。當前，所有航空公司面臨的問題是如何使用數據改善主要飛機部件(尤其是發動機)的設計和維護。

MTU認為，未來大部分維修技術的進步都將受到數字化的推動。MTU最近開始將其維修數據（包括發動機監測數據）整合到一個可供制造或維護部門使用的內部平臺中，同時也在其自己的發動機趨勢監測系統上投入巨資，雖然該系統已有12年的歷史，但MTU現正在專注于新的基于Web界面并集成來自發動機的持續運行數據。 

趨勢監控有助于提前安排飛機返廠檢查、后勤保障和機隊管理。例如，可以在拆卸時壽件之前的幾個月提前著手購買備件。基于Web的趨勢監控使所有數據都易于獲取，并且更容易與其他數據結合使用。

MTU預測稱，從長遠來看大數據將會通過主動預測分析改變維修方式， MTU目前正在向此邁進，即從各地區、各種性能衰減、發動機性能、維修廠收集運營數據，幫助運營商預測飛機剩余的在翼時間和最佳更換時間點。發動機的傳感器數據還有助于估算零件的報廢率，從而改善零部件的采購。 

目前，全球維修供應商已經在做一些預測性維護工作。法荷航工程維修公 司(AFI KLM E&M)就是利用其Prognos軟件提前預測零部件失效前的更換時 機，且已經取得了一定的成果。例如，已經將最低設備清單缺陷和飛行員報告 減半，同時也將航班延誤和航班取消的次數減少了一半以上，極大地提高了運 營的經濟性和可用性，減緩了供應鏈的壓力，改善了檢修計劃和客艙維修工作。最終采用該平臺可實現周轉件庫存減少 8%、成本支出減少10%。當然，要實現這一切，不僅需要軟件、工程師和程序員， 還需要對IT基礎設施進行大量投資，包括為維修人員提供安裝了應用程序的平板電腦，以及能為航空公司旅客提供有用信息的新門戶網站。

法荷航的MRO實驗室也在推動新技術的發展。例如，其Fablabs中心正在使用增材制造技術制造零件和工具，其數字創新中心正在聯合一些航空公司及其他公司共同開發和試驗新系統。該公司預測，未來采用更多人工智能（AI）技術的無人機和機器人將能夠自動檢測飛機的更多缺陷。飛機、發動機和部件的維修計劃將通過數據分析得到進一步優化。

來源： 法荷航

法荷航工程維修公司的Fablabs中心正在使用增材制造研發零件和工具

AAR公司也稱在未來3~4個月內將引入采用增強現實技術的可穿戴設備以及無人機檢修，并將定制的和現有的軟件相結合推行無紙化維修。再者，維修人員的招聘和留任也是MRO行業目前及未來一段時間內面臨的重大挑戰。對 此，AAR正在創建內部工作流程，以簡化和更好地分析員工留任和其他與人力資源績效相關的關鍵指標。該公司希望這些創新能夠縮短飛機周轉時間，減少質量失誤并幫助解決一些勞動力短缺的問題。此外，未來物聯網、區塊鏈和預測分析等技術都將發揮重要的作用。

漢莎技術（LHT）也認同此觀點。 LHT表示在未來兩年內將關注以下技術：實現表面無損檢測部分自動化，以改善診斷和損傷預測；將維修手冊數據納入自動化流程和排故過程，文本識別將助推無紙化維護；AI將通過自動排序工卡等方式優化維修任務調度，通過對象識別軟件自動識別零件。另外，LTH還關注機器人和協同機器人技術，希望將其引入維修工作實現自動化維修；增強現實技術將幫助維修人員掃描部件表面，如通過顯示的凹痕等幫助維修人員開展遠程維護。

在硬件方面，LHT認為冷噴涂技術用于發動機涂層保護，可以保證發動機 涂層的強度，減少部件報廢；金屬增材制造技術可以使發動機部件生產速度更 快；塑料材料的增材制造技術可以使客艙零件價格更便宜、重量更輕和生產速 度更快。

LHT還認為更大的不確定性是實體資產正在被“數字孿生”（Digital Twin）所復制，數字孿生正在不斷被來自實體資產的數據、專家的知識等數據所更新。未來，越來越多的機器人技術將投入使用，收集太陽能、熱能、風能等能量將變得非常重要。基于代理的合同與區塊鏈也將助力數字化交易加速。

咨詢專家的意

總的來說，關于維修技術的主要變 革方向，獨立的咨詢專家與上述OEM和MRO的認識基本一致。

奧緯咨詢公司(Oliver Wyman)認為，機器學習和人工智能的進一步改進，將有助于從更多數據源中提取價值，尤其是從一些偏離數據或未格式化數據中。

奧緯咨詢還指出，未來許多老舊飛 機的關鍵部件和系統上將加裝傳感器，以幫助預測維修。當然，目前這一領域仍處于初級階段，但相關改裝正在進行，尤其是在大型航空公司。在老舊飛機上加裝傳感器可極大地提高飛機可靠性，因為雖然老舊飛機的可靠性會隨著年齡的增長而下降，但傳感器和數據可以幫助這些飛機延遲其性能減退和退役時間。

奧緯咨詢認為，物聯網將有助于庫存計劃、供應鏈跟蹤和維修管理。部件交易或部件本身將與互聯網、實時位置和環境相關聯。甚至許多人現在已經在思考，如果部件供應或維修活動全部與智能手機相連，那將會開啟一個全新的世界。

奧爾頓航空咨詢公司（Alton Aviation Consultancy）認為，未來5年的維修業將比過去20年產生更多的創新，這種創新的加速歸因于航空公司的財 務狀況更好了，以及航空公司、 MRO在應對勞動力稀缺的同時逐漸開始依賴移動設備和其他數字工具等。

該公司強調，維修行業正在向無紙化和移動化轉變，那個需要維修人員來 回走動以獲取工卡、查看維護手冊，以及在飛機記錄單上多次簽名的時代將很快成為歷史。

傳感器和分析軟件將為飛機可靠性、飛機停場頻次和停場時間方面帶來 “逐步變化”。在維修人員方面，虛擬現實和可穿戴設備將有助于人員培訓，有助于經驗豐富的維修專家將知識傳授給新員工。

航空顧問Richard Brown認為，隨著OEM和MRO的眾多可提高簽派可靠性、降低維護成本和庫存水平的平臺選項的陸續推出，數字化系統正在成為一股熱潮。但他對于如何共享彼此數據以及共享后獲得的收益如何分配，表示擔心。同時，他認為OEM主要關注的是可靠性而不是維修成本，而維修供應商是致力于為運營商節省維修支出，殊途同歸的是未來OEM必須開發更好的工具來預測零件需求以避免供應鏈短缺。如果OEM無法及時提供零件，運營商需要尋找其他替代方案，如評估零件制造商許可件（PMA件）或指定工程代表（DER）批準的零件。