在最基本的安全基础上，民航业最大的挑战便是降低成本和减少延误，同时保持和提高飞机的运行可靠性。这些看似矛盾的目标，在大数据技术不断进步的背景下，逐渐有了可行的解决方案。
目前，航空公司和MRO正试图利用数据和算法技术，通过预测性维修来更好地预测和管理飞机维修工作，以更好地降低飞机维修成本。
一、什么是预测性维修？为什么我们需要它？
飞机维修是确保飞机安全运行不可或缺的一部分。糟糕的维修计划可能会给航空公司带来毁灭性的财务后果，使飞机停飞，乘客及货物等待，甚至导致航班取消。此外，不合适的维修方案和维修计划会导致航材冗余库存过多，导致航空公司损失大量资金。
为了提高运营可靠性和成本节约措施，航空公司都会制定并执行飞机维修计划。常见的维修计划有三种：被动式维修（reactive maintenance）、预防性维修（preventive maintenance）和预测性维修（predictive maintenance）。
被动式维修是指飞机某一特定部件被使用到极限，并在发生故障后才进行修理。这种方法通常费用昂贵（如产生额外的航班延误甚至取消、临时人员和航材调配、紧急的航材租赁和采购等费用），并且对公司的运行安全也是有风险的。因此，许多航空公司更大比例地使用并通过可靠性数据不断迭代预防性飞机维修方案（简称维修方案），以明确对飞机及特定飞机部件进行检查的确定时间，目前运营大型飞机的航司都已采用了预防性维修方案并基于此制定了自己的维修方案。
飞机预防性维修面临的最大挑战是，确定一个合适的时间进行检查并不总是那么容易。例如，通过提前安排飞机维修，运营商浪费了某个部件的可用寿命，而这些部件可能仍然是可用的。另一方面，飞机维修安排得太晚可能导致组件完全失效，这不仅是一个经济性问题，而且对运营安全构成巨大风险。简而言之，预防性维修是基于部件大量的故障历史数据的期望值而制定的，其本质为统计数据，对于某个特定部件的状态，会因为其固有的个体质量和使用环境等因素产生偏差，无法做到对飞机状态和部件个体状态的实时和趋势监控。
预测性维修是与目前已广泛使用预防性维修不同的方法。预测性维修需要在适当的时刻了解正确的信息，通过异常数据的识别和分析，实现对飞机系统或部件状态的连续性监控，并基于此执行必要的飞机维修。预测性维修使用数据分析技术（如飞机健康管理系统）来检测飞机系统或部件可能存在的缺陷，这有助于航空公司更好地制定有针对性的维修计划。过去十多年来，技术的发展为预测性维修得以推行奠定了基础，例如广布的传感器和实时的宽带数据传输链路的广泛使用，使得机器学习或人工智能等工具能够在维修计划中有更多应用。在预测性维修系统中有种类和数量庞大的各类数据参数，如机组和维修信息、各类传感器、飞行数据记录器(FDR)数据、飞行及维修记录数据、拆下件故障报告数据等。
目前国际上较为成熟的有波音公司推出的Analytx、空客公司推出的Skywise、汉莎技术公司推出的AVIATAR。据预测，此类系统能够削减超过20%的定期维修人工和材料成本，并平均缩短超过30%的停场时间。
图1：空客Skywise官方网站宣传图
二、普及和实施中的困难
OEM和MRO对预测性飞机维修解决方案的供应可能表明市场上已经存在强劲的需求。然而，情况并非总是如此。虽然预测性维修最终看起来像是有效维修飞机和消除计划外维修的关键措施，但它也有执行的困难。
根据相关数据测算，到2026年，全球机队每年可产生超过9800万兆字节的数据，为更好地实施预测维修创造了新的机会。这是一个需要处理和解释的大量数据。与其他行业一样，航空业对人工智能的渴望与技术的实际影响之间的差距可能很大。阻碍运营人投资于预测性维修系统的最大障碍之一是数据，特别是其完整性，以及处理来自不同来源、部门和格式的数据的能力。除此之外，数据安全问题也不容忽视。由于需要处理的数据量巨大，保证设备性能数据不能被外界访问，以及外界无法控制预测性维修系统是至关重要的。
广泛实施预测性维修系统的另一个困难集中在老旧机型上（如我公司运行的波音757机型，由于机型老旧，机体上可采集的传感器参数较少，不能获取完整的技术参数，但顺丰航空仍在老旧机型基础上研发出了自己的飞机监控管理系统并已实现了一些数据监控和预测）。相比老旧机型，新一代的飞机，如波音787或空中客车A350，有更多的能力来实现这样的系统应用。
除以上两点外，使用预测性维修系统也是一项昂贵的投资。它的实施需要人力、监测设备、技能和经验，以准确地解释和分析数据。这意味着，在最初投入使用的一段时间内或机队规模未达到一定数量情况下，飞机状态监测软件可能会比预防性维修的成本更高。
三、总结
作为航空公司竞争力的核心指标，成本竞争扮演了越来越重要的角色，而维修成本一直以来被航司认为是最优潜力的成本控制点。
随着技术的进步，航空公司和MRO正试图利用数据和算法技术，通过预测性维修来更好地预测和管理飞机维修工作，以减少非计划维修，提高运行安全性并降低维修成本。据测算，预测性维修能够削减超过20%的定期维修人工和材料成本，并平均缩短超过30%的停场时间。然而，预测性维修的推行也面临着数据收集、分析和处理难度高、老旧飞机技术支持难度高及初期成本投入高三个困难。
在现今数据时代和建设智慧民航的背景下，航空公司对安全品质和运行效率提出了越来越高的要求，维修单位纷纷选择加快数字化转型，以提升管理效能和安全管理水平。预测性维修能够使航空公司在安全品质、运行效率和成本控制方面得到较大提升，使用好大数据，积极推广预测性维修系统必将是未来行业发展的趋势。