當然，當連接飛機發(fā)動機的每個組件，并且所有組件都包含內(nèi)置的數(shù)據(jù)生成傳感器時，結(jié)果將是大量的數(shù)字信息。這些知識可以幫助我們構(gòu)建更好的機器，但實際上篩選每個最后的字節(jié)超出了人類的能力。
智能發(fā)現(xiàn)
我們需要通過人工智能釋放物聯(lián)網(wǎng)的力量。
AI工具可分析物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)。通常，羅爾斯·羅伊斯公司將其用于診斷，例如確保發(fā)動機通過交付前測試，或了解運行中的發(fā)動機為何在飛行中遇到問題時。數(shù)據(jù)科學家的集體知識已嵌入到了該工具中。AI承擔了沉重的負擔，使最終用戶看不到所有復雜性。工程師可以通過用戶友好的界面輕松查看他們收集的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和人工智能
羅爾斯·羅伊斯公司計算工程主管特倫斯·洪（Terence Hung）博士表示：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一段旅程。我們非常了解它可以為我們做什么。我們還已經(jīng)成功地在各種應用中受益。由于我們需要嚴格測試涉及產(chǎn)品安全性和可靠性的技術(shù)，因此某些AI應用程序的實現(xiàn)可能需要更長的時間，在高度管制的行業(yè)中尤其如此。”
為了說明羅爾斯·羅伊斯現(xiàn)在通過物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)規(guī)模，請考慮我們僅在一個工廠就在2019年制造了約6,000個飛機發(fā)動機風扇葉片，這種大規(guī)模生產(chǎn)產(chǎn)生了大約3 PB的數(shù)據(jù)。
PB有多大？1PB=1024TB，首先使用手機拍攝4,000張照片。現(xiàn)在，在您的余生中每天都要做。最終，所有這些快照的文件大小將接近1 PB。
現(xiàn)在乘以三。這就是羅爾斯·羅伊斯公司在一年的時間內(nèi)僅制造風扇葉片就能產(chǎn)生的信息量。但是，從設(shè)計到測試，再到創(chuàng)建和維護，都需要在產(chǎn)品生命周期的每個點收集數(shù)據(jù)。
幸運的是，所有這些有價值的數(shù)據(jù)都不會浪費。洪博士表示：“所有功能都將為企業(yè)創(chuàng)造價值。” 洪博士領(lǐng)導著一個專門研究數(shù)據(jù)分析和機器學習的研發(fā)團隊。“對收集到的數(shù)據(jù)的分析可以轉(zhuǎn)化為可行的見解，以幫助提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。”
2013年，羅爾斯·羅伊斯公司與南洋理工大學（NTU）合作推出了羅羅@NTU公司實驗室。該組織將羅爾斯·羅伊斯公司的行業(yè)專業(yè)知識和商業(yè)能力與南大的研究技能和學術(shù)才能結(jié)合在一起。
洪認為，實驗室的重點是三個主要領(lǐng)域：電氣和控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析和復雜系統(tǒng)，制造和維修技術(shù)。
但是，洪認為，在他的所有項目中，名為Smart Discovery（SD）的數(shù)據(jù)分析工具最有前途。不僅僅是因為它可以破譯物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)量。
他說：“我相信智能發(fā)現(xiàn)有潛力發(fā)揮最大的影響。它旨在使我們的許多工程師能夠定期利用數(shù)據(jù)科學功能。公司內(nèi)部可能有更多可以利用SD的應用程序。我相信SD可以通過向公司灌輸豐富的數(shù)字DNA來徹底改變我們實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)換的方式，每個人都可以在其中進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析和創(chuàng)新。”
正如洪博士指出的那樣，盡管“智能發(fā)現(xiàn)”的影響潛力巨大，但這只是羅爾斯·羅伊斯公司開創(chuàng)的智能發(fā)動機愿景的一部分。羅爾斯·羅伊斯公司致力于利用新技術(shù)推動航空業(yè)的發(fā)展。
數(shù)字技術(shù)正在迅速改變航空業(yè)。在物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，無法收集有關(guān)每架制造的每架噴氣發(fā)動機的大量有用數(shù)據(jù)。在使用人工智能之前，人為解釋這一巨大規(guī)模的信息是不可能的。但是，羅爾斯·羅伊斯公司現(xiàn)在可以前所未有地跟蹤，監(jiān)控和學習制造的發(fā)動機，這些學習將導致新技術(shù)和新工作方式。
從本質(zhì)上講，這些由物聯(lián)網(wǎng)裝備并由AI解釋的發(fā)動機現(xiàn)在已經(jīng)足夠聰明，可以幫助我們設(shè)計更智能的發(fā)動機。
