城市空气流动(UAM)由电动垂直起飞和降落(eVTOL)飞机旅客和货物运输的能力在城市环境。这个承诺将彻底改变人们和货物移动和在城市内,提供更快、更有效率,可持续的,少吵,环境友好的替代传统的运输方法。虽然概念的实现是处于初期阶段,许多全球oem厂商已经开发多样化eVTOL飞机设计。

新兴范例

随着不断发展的技术,如5克,hyper-automation, AI /毫升,和分析在各行各业,UAM域不会保持隔离。与任何其他的运输方式,UAM车辆还需要定期维护,以确保它们是安全的,可靠的。人工智能必将改变UAM飞机的方式将被维护。本博客主要探讨如何使用AI改进UAM维护,其好处,需要克服的挑战。

人工智能在UAM维护

AI可以使用在几个方面改善UAM维护。这些包括:

•基于ai预见性维护:人工智能算法预测维护UAMs可能部署分析上传感器和其他来源的数据来预测当车辆需要维修。这将允许主动维修团队安排维修,减少停机时间,提高车辆的可用性。

•基于ai维护检查:UAM汽车是复杂的机器,需要定期检查,以确保它们是安全的和操作。AI可以分析图片和其他检查过程中收集的数据来识别潜在的问题需要注意。这可能有助于维护团队更快更准确地识别问题,减少错误或疏忽的风险。

•基于ai决策支持维护:维修决策可以复杂,团队需要考虑多种因素,如维修的费用,备件的可用性,对车辆的影响可用性。人工智能可以分析这些数据维护团队提供建议,帮助他们做出更明智的决策。

•自动维护系统:在未来,AI-powered自动维护系统可以执行某些维护任务UAM车辆而无需人工干预。例如,机器人系统配备人工智能算法可以进行常规检查,进行小修或组件替换,并进行系统检查。这可能会降低人类的工作负载,提高维护效率,增强安全通过最小化人类暴露于危险的维护任务。

•诊断和故障排除:应该UAM车辆遇到一个问题,人工智能可以协助维修技师诊断和故障排除问题。通过分析传感器数据、历史维修数据和技术手册,人工智能系统可以提供的见解和建议,帮助技术人员识别问题的根源并提出适当的修复操作。

操作安全性和效率

人工智能的应用在城市空中机动维修对显著提高效率将提供许多好处,UAM操作的安全性和可靠性。下面是一些使用AI UAM维护的关键优势:
•积极主动的维护:人工智能可以使预测维护从UAM车辆通过分析大量的数据。通过识别模式和趋势,人工智能算法可以预测潜在的故障或维护需求之前发生。这将允许维护团队采取积极主动的措施,如调度检查或更换组件,在故障发生之前。主动维护将减少计划外停机,提高运行的可靠性,减少飞行失败的风险。
•增加飞机的可用性:使用人工智能支持维护,UAM运营商能够改善车辆的可用性,减少停机时间,确保车辆安全可靠。这肯定会帮助提高客户的满意度,同时提高UAM操作的整体性能。
•降低成本:AI-driven维护优化有助于UAM运营商降低运营成本。通过准确预测维护需求和优化维护时间表,AI将支持在减少不必要的检查和组件替换,减少维护劳动和材料成本。此外,通过防止计划外停机和优化舰队利用率,AI可以创收,最大限度地减少经济损失与飞机接地。
•改善安全:人工智能系统可以持续监测期间UAM车辆操作的条件,分析实时传感器数据异常或潜在的安全风险。通过检测并提供早期预警的系统故障或组件失败,AI有可能帮助防止事故发生,确保维护问题得到解决之前,存在安全隐患,从而提高整体运行安全UAM操作。

数据和集成挑战

尽管UAM维护AI的好处,一些需要解决的挑战。最大的一个是数据的质量和可用性。人工智能算法依赖于大量的数据来识别模式和作出预测。如果数据不足或质量差,算法可能无法做出准确的预测。UAM目前是一个不断发展的领域,这方面的相关性在最初几天的操作。
另一个挑战是将人工智能与现有的维护流程。UAM运营商可能不得不考虑将人工智能集成到他们的维修过程尽管挑战带来颠覆性的改变他们的计划和建立过程。
最后,可能存在监管方面的挑战,需要解决。监管机构可能需要开发新的规则和指导方针,确保安全有效地使用人工智能在UAM维护。这将需要UAM运营商的密切合作,监管机构和其他利益相关者。

进化的飞行路径

结合人工智能在UAM维护可以维护aero-vehicles带来革命性的变化。利用预见性维护,提高检测的准确性,并支持维护决策、人工智能可以帮助提高安全性、可靠性和可用性的UAM车辆。虽然挑战需要解决,AI UAM维护意义重大的好处,我们可以期望看到在这一领域进一步发展在未来几年。

关于作者

Ajay Kumar Lohany在航空电子系统是一个专业化的航空工程师。他拥有一个硕士学位在计算机科学和在建模与仿真。此前他曾在印度空军飞行测试和仪表工程师,有32 +年的行业经验。他浓厚的兴趣在航空航天建设技术解决方案,帮助解决问题和铁路领域。