Аэрокосмическая промышленность имеет различные уровни разработки, производства, обслуживания, поддержки самолетов, космических аппаратов и винтокрылых машин. Это критически важная отрасль, успех которой зависит от компонентов, которые должны быть очень осуществимыми и точными. В связи с этим им необходимо постоянно совершенствовать свои производственные процессы, снижать затраты и человеческие ошибки, следить за исправностью устройств внутри самолета и эффективно решать вопросы безопасности.

Аэрокосмическая промышленность всегда изо всех сил старалась идти в ногу с последними технологическими тенденциями из-за длительных циклов регулирования. Упомянутые выше узкие места можно устранить, внедрив AI и ML. Следовательно, алгоритмы должны быть высокоинтеллектуальными и надежными.

Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта (ИИ). У него есть способность систем учиться на данных, выявлять закономерности, а затем принимать решения более эффективно, чем люди. По сути, это то, как потоковые сервисы узнают, что вы хотите посмотреть дальше, или как ваша система электронной почты отфильтровывает спам.

Этапы создания моделей машинного обучения:

  • Сбор данных
  • Инжиниринг данных для создания значимых функций
  • Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования

  1. машинное обучение снижает ненужную нагрузку

Как это применимо к аэрокосмической отрасли? Из-за длительных сроков, акцента на безопасность, в отрасли работает много очень опытных, высококвалифицированных работников. Если мы сравним автомобильную промышленность, многие процессы в аэрокосмическом производстве выполняются вручную, а не автоматизированы. Мы надеемся, что машинное обучение сможет это изменить.

2. Машинное обучение и дизайн

Дизайн новой детали может выглядеть теоретически, но как насчет фактического производства? Как модели машинного обучения улучшают процессы проектирования?

Мы работали с учеными и исследователями из ведущего исследовательского университета, чтобы создать более быстрый метод оценки факторов технологичности, таких как инструменты, время выполнения заказа и стоимость, с использованием машинного обучения.

3. Лучшая топливная экономичность

Аэрокосмические компании уделяют большое внимание качеству топлива, и даже незначительное сокращение потребления авиационного топлива оказывает огромное влияние на чистую прибыль и выбросы компании.

Системы на основе AI-ML помогают снизить расход топлива. Например, французская компания Safety Line создала инструмент машинного обучения, который оптимизирует профили набора высоты пилотов перед каждым полетом. В процессе набора высоты расходуется больше всего топлива, а оптимизация результатов этого этапа означает экономию топлива.

4. Умное обслуживание

Техническое обслуживание является неотъемлемой частью обеспечения эффективной работы самолета. Поскольку обслуживание проводится по расписанию, процессы занимают много времени. Неожиданные сбои или сбои могут привести к значительной потере ресурсов и драгоценного времени. Поскольку большинство отраслевых специалистов считают устранение непредвиденных проблем с обслуживанием критически важным способом повышения производительности, неудивительно, что авиационные предприятия все чаще обращаются к диагностическому обслуживанию с помощью ML-AI.

5. Обучение

Искусственный интеллект можно использовать для улучшения условий обучения пилотов, предоставляя пилотам хорошую среду моделирования. Это достигается с помощью симуляторов с поддержкой ИИ в сочетании с системами виртуальной реальности. Эти тренажеры также могут собирать и анализировать данные о тренировках для создания персонализированных данных о тренировках с использованием биометрических данных для мониторинга и прогнозирования индивидуальных результатов.

Заключение:

  • ИИ и машинное обучение могут обеспечить наилучшее качество обслуживания клиентов благодаря автоматизации и приложениям самообслуживания.
  • Это также позволяет аэрокосмическим компаниям принимать более обоснованные решения о ценообразовании и позиционировании на рынке за счет использования данных.
  • Внедрение машинного обучения в аэрокосмическую отрасль обеспечивает рентабельность и безопасность. Рабочий процесс сотрудников оптимизируется, а передовое авиационное обслуживание обеспечивает большую безопасность полетов.

Использованная литература:

Я надеюсь, что эта статья поможет

Похлопайте мне!!!!

  1. следуй за мной на медиуме
  2. подключиться и достичь на linkedin