论文部分内容阅读
1 智慧维修的定义
当前，以5G信息技术为代表的新一轮科技革命和产业变革正在改变世界，依托5G大宽带、广连接和低时延的特点，人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge）等新技术应用不断在感知、传输、存储、计算、决策等多个维度赋能各垂直行业，智慧交通、智慧制造、智慧社区等概念应时而起且在各细分场景上不断落地，“云”“网”“端”的一体化服务能力正在形成新的数字化生产力。
新技术的智慧应用在航空工业领域，尤其是产业链的上游飞机设计和制造两个环节都取得了突破性的进步，生产效率得到了大幅提升。对于飞机维修行业，尽管大家已在维修方案的动态调整、检测内容的自动获取、评估结果的智能决策、维修过程的可视辅助、生产要素的透明管理、人员资质的虚拟培训等不同的生产场景上尝试智慧化应用探索，但尚未达到产业化规模。智慧维修的实现是从信息化到数字化再到智能化的过程，信息化和数字化是基础，智能化是目标，信息化和数字化的实现需要生产数据和运行数据的识别、获取和存储，智能化的实现需要对结构化的数据进行整理、分析和计算，同时对生产组织和管理方式进行重组和再造。
因此，智慧维修指的是物理生產要素和信息生产数据实时交联的全新的维修工程管理体系，人流、物流和信息流可在虚拟和现实中实现无缝连接和实时互动，飞机的技术状态可通过数字化平台全面、实时地掌控，飞机的维修和维护可通过智能化手段高效、高质地完成。智慧维修体系包含智慧终端和智慧管理两个维度，智慧终端是智慧维修体系中生产和运行信息流入的载体，它通过人工或机器的“终端”，使所有生产要素信息万物可感知、万物可互联；智慧管理是智慧维修体系中业务流程重构的大脑，它通过人工智能、大数据、云计算等新技术手段，实现管理流程可视化和决策过程智能化。
2 智慧终端是智慧维修体系建设的基础
飞机在运营过程中会积累大量的运行和生产数据，包括飞机引进时的构型数据，运行时的QAR、ACARS和卫星数据，维修过程中的工程指令、维修工卡、航材调配、记录本信息、孔探录像、损伤检测、故障排查等数据，以及维修人员资质、培训、维修工时等，如图1所示。这些数据目前都通过人工或机载设备这些“传统终端”记录和存储。随着国内MRO的信息化建设不断拓展和深入，在飞机维修产业已初步建立了工程指令评估、生产计划编排、航材资源保障、维修工作执行的信息化工作流，但是对标智慧维修体系所有生产要素信息互联互通的全面数字化要求，当前飞机维修的数字化基础建设仍需进一步完善和升级，传统终端应向智慧终端逐步进化。
2.1传统终端的智慧改造
2.1.1传统终端的拓展应用
QAR参数是基于大数据分析的飞机预测性维修的数据基础，QAR有效参数的译码数据将决定飞机预测性模型的应用范围和预测质量。作为传统终端，飞机机载设备中原始QAR数据库的参数往往不能满足预测性维修模型建立的需求，而是需要通过对译码参数库进行扩容增加飞机引气系统、空调系统、燃油系统、起落架系统和液压系统，以及发动机的IDG滑油温度、启动活门压力和碎屑数量等预测模型所需参数，为预测性模型提供数据基础。
随着电子飞行包（EFB）取代纸质资料，电签工卡逐步替代纸质工卡，电子飞行记录本也在一些机型上推广应用，移动终端在飞机上获得了越来越多的应用。对于飞机维修人员，机库内可以和后台管理系统产生信息交联的移动终端就是手机或平板电脑，若将移动终端的应用拓展，为每位维修人员派发固定移动终端，业务管理上建立从任务派工，到工具、工装、航材领用，再到电签工卡和飞机放行的闭环，人员管理上涵盖人员资质、定位、培训、工时等内容，每一位维修人员都将成为移动的智慧终端。
2.1.2传统终端的改装升级
工具在机库内主要通过人工借还和系统记录的方式进行管理，而机上时控件则主要通过人工巡检的方式进行核查。将工具贴上射频识别（RFID）标签并将其关联维修任务，可实现工具在借还和转移过程转移的实时清点，降低工具遗失风险；通过对机上时控件比如救生衣的RFID标签识别，可在救生衣巡检过程中实现快速巡检，节约拆换救生衣时间。工具和航材的RFID改装使其由传统终端的功能属性增加了智慧终端的传感属性，进一步完善了智慧维修所需的全面数字化管理基础。
发动机孔探检测是防空停的重要措施之一，而孔探录像的复检则是提高孔探质量，避免空停风险的双重保险。但实际生产过程中由于客观原因，孔探录像复检率往往只有20%左右，无法最大限度降低人为原因导致的检测误差。通过对孔探检测设备进行升级改造，借助高传输的网络环境，结合智能识别模型可做实时复检，传统孔探设备终端的改造进一步提升了发动机损伤的数字化管理水平。
传统牵引车在牵引飞机的过程中，由于牵引过程可能遇到的各种复杂环境以及监护不到位等因素导致飞机碰擦事件时有发生。通过对传统牵引车加装激光探测仪，同时结合点云计算和航位推算等前沿创新技术，在牵引车和飞机周围建立防避撞系统，当飞机靠近障碍物时实现分级预警，可在机库等复杂区域以及机场长距离拖车过程中有效避免飞机碰擦，同时飞机牵引过程的可视化管理对未来机场的数字孪生场景建设提供有效借鉴。
2.2智慧终端的创新应用
2.2.1信息采集智慧终端
维修人员可利用“无人机+工业相机”或手持智能终端，在飞机巡检过程中自动对焦完成对飞机检测部位的拍照，在检修区域全覆盖的网络环境下实时图传至监控中心并存储至航司云平台，为后台图像的智能识别提供数据基础；针对机库内和机坪上梯架管理，可设计GPS或蓝牙定位管理系统，实时掌握生产要素信息，便于资源统一调配；针对机库内人员的工作时长管理，可制作智能手环，结合维修区域电子围栏，实时掌握实际工作时长、管理人员疲劳程度，同时为后续机务人员疲劳模型制作提供数据基础。 2.2.2虚拟交互智慧终端
通过增强现实AR眼镜等智能终端，利用5G网络的高速、低时延特性，将虚拟世界与现实世界场景叠加显示，现场维修人员将第一视角画面回传至支援现场，工程师可通过后台终端为前方维修人员提供即时通信、位置标注和文件交互等可视化的信息支持，实现一对一、一对多等形式的远程技术支援，同时可对实施过程记录并形成排故经验库，实现维修过程监控及后续复查和回溯；通过AR眼镜将维修工作相关信息（手册、工卡、关键风险点、操作步骤视频引导等）和维修现场实际状态实时交互，帮助员工解放双手；通过虚拟现实VR眼镜等设备，可模拟飞机拖机过程中的应急突发情况，训练人员特情处置能力，打破培训场地限制，提升培训效果，如图2所示。
2.2.3自动运输智慧终端
通过自动导航装置（AGV）或其他智慧终端，完成机库内部分航材、工装和工具的运输配送，降低航材排队领用时间，提高人工时利用率。对于计划性维修任务，在生产准备阶段即完成当日工作所需的航材、工装或工具的打包，并装入统一物料箱，由AGV按照指令在固定路线上将其运输至指定维修位置；对于非计划性维修任务，设计非固定路线防避撞运输方案，在任务需求创建后，由AGV小车在固定两点间完成所需航材、工装或工具的运输。由自动运输智慧终端可进一步提高机库内航材、工装和工具的数字化管理水平，逐步由运输端向上扩展至缓存库、中心库，提高机库内对应生产要素的数字化管理水平。
2.2.4辅助维修智慧终端
通过将自动化设备与智能化识别相结合，设计机轮和刹车的自动化作业系统，完成机轮和刹车的检查、取用和自动更换的整个作业流程，降低人工更换成本，完成更换数据的在线统计，便于后续机轮和刹车维修数据的核查和统计，为维修包修协议合同的执行提供数据参考；通过研制发动机内部损伤打磨机器人，在内部结构敏感和空间复杂狭小的区域实施深度打磨修理技术，同时结合图像实时传输和模型虚拟设计，提高航线在翼维修能力，降低维修成本。
以上无论是对于传统终端的智慧化改造，还是对于智慧终端的创新应用，其目的都是补全信息链的缺失，扩大信息流的范围，提升数据质量，构建万物可感知、万物可互联的维修生产要素物联网，为智慧维修体系建设打下数字化基础。
3 智慧管理是智慧维修体系建设的目标
未来的MRO一定是智慧MRO（Intelligent MRO，简称I-MRO）。I-MRO以物理和信息实现虚拟映射和互联互通作为底层基础实现业务流程重构，以VR、AR、AI等智能化应用实现功能模块进化，I-MRO将“原子”级别的数字化元素有序重组成“分子”，催化不同“分子”级别的数字化元素反应形成新的“分子”，最终形成高质量的维修服务保障供给。I-MRO将生产程序和管理规则数字化和在线化，根据新的数字化生态打破既有的生产程序，根据新生的业务需求快速创建新的管理程序，实现管理流程可视化和决策过程智能化。伴随“十四五”期间5G等新基建的建设和新技术的应用，I-MRO有着更大的想象空间。
3.1管理流程可视化
3.1.1数字孪生机库
数字孪生机库将机库内飞机、人员、航材、工装和设施等所有生产要素信息进行连接并在虚拟端映射，實现物理状态与信息数据的有效集成，如图3所示。数字孪生机库可对过去的信息进行历史回顾，对实时的信息进行智能监管，对未来的信息进行预测分析，实现所有生产要素的可监控、可追踪、可记录和可回溯，全面提升机库内可视化管理水平。
人员管理上，通过超宽带（UWB）技术或蓝牙技术实现人员资质信息管理、定位管理、踪迹管理、疲劳管理；工装管理上，通过RFID和红外传感技术，实现工装自助取还管理、定位管理、清点管理及6S管理；生产管理上，通过智能算法，实现维修状态管理、维修时序管理、自动派工管理、工单保留管理等；在航材管理上，通过智能柜和智能配送工具，实现库存分配管理、实时管理、航材自动配送等应用。在安全管理上，利用机库内高清摄像头实时监控飞机的出入库状态，避免飞机在进出库及机库内停放过程中与外来物接触，同时结合智能算法，可在飞机进出库过程中对机身上表面进行预检查，辅助人工巡检。
3.1.2数字孪生飞机
飞机的数字孪生将飞机全生命周期内技术数据和资产数据在虚拟端进行同步映射管控，飞机在引进阶段的初始构型管理，持续适航阶段的维修方案、工程指令、改装设计、结构修理等技术状态管理，退出阶段的资产处置评估和退租管理，都将以实时的数字状态呈现在飞机的三维模型中，每架飞机的数字模型就是该架飞机的全生命周期的全维度数据库。数字孪生飞机从技术角度上可以实现飞机单机化的适航性管理，从资产角度上可以实现管理会计的精细化切分，此两点均可为公司的生产运行和经营决策提供科学的数据支撑，如图4所示。
在技术状态管理上，结合飞机引进时的客舱布局优化（LOPA）、涂装文件、装机设备清单及相应手册等建立初始飞机模型，实现飞机初始构型的全方位管控；飞机在持续适航阶段所执行的维修方案项目、AD/SB指令以及电子飞行记录本信息可以在孪生飞机上实时显示，飞机运行过程中的重要改装和结构修理可以在孪生飞机上精准标记；对于经租飞机，可在飞机退出运营时节省大量的处置飞机文件资料的管理成本。在飞机资产管理上，从飞机引进开始到计划退出运营前在单架飞机的每一笔成本投入，均按照发生年限汇总于孪生端，对于自购飞机，可根据全生命周期的汇总成本和年均成本结合收益情况，判断最佳处置时间和处置方式；对于经租飞机，可根据租赁合同要求匹配退租条件，提前介入飞机生命尾端的飞机技术状态管理，建立预评估机制，有效避免维修和补偿成本的浪费。 3.2决策过程智能化
3.2.1飞机故障的智能预测
通过对QAR参数扩容，加入飞机预测性维修模型所需参数，并结合MSAP、EMS等大数据分析平台，实现QAR数据的解码和分析，同时结合不断积累的维修经验，对机队中存在的典型问题建立监控模型，并利用云数据统计分析和机器学习等智能手段，与历史故障航班样本进行校对，不断完善和优化监控模型。在飞机运行过程中对于模型监测的故障可提前报警，提前对维修机会和航材工装进行安排准备，降低非计划停场时间，对严重影响飞机安全的故障进行监控可降低机械类重大不安全事件发生的概率，同时由计划维修过渡到视情维修，可有利于减少航材计划拆换，有效降低运营成本。
3.2.2损伤类型的智能判断
通过历史积累机身凹坑、掉漆、腐蚀等典型损伤缺陷图片，标注损伤，建立损伤数据库和识别模型，并通过不断学习逐步优化损伤识别的准确率。在“无人机+高清相机”或手持设备采集到损伤图片后，通过损伤模型进行AI图像识别，输出损伤画像信息，输出每次检查的故障评估与统计报告，同时可将评估结果与维修手册中损伤标准进行关联，进一步给出是否放行的指令。对于孔探录像，也可以通过以上方式训练发动机内部损伤识别模型，首先在发动机孔探录像复检上代替人工复检，继而在5G网络高传输的帮助下，实现孔探检测和复检的同步进行，避免“风险上天”。
3.2.3维修时序的智能管理
通过对飞机不同部位设置标簽，结合工卡任务对各区域工作的进近要求以及各生产要素的准备情况，实现维修工作智能排序。在机库内各生产要素互联互通的基础上，结合飞机各区域的工作特点，同步考虑人力资源、维修资质、航材工装、维修机会和其他特殊因素，建立智能匹配和决策模型，输出最优生产计划，最大限度提高生产组织效率，提高人工时利用率。
3.2.4航材库存的智能布局
通过分析航材管理历史数据，结合航线分布、航班计划、维修项目、维修间隔等，建立航材需求预测模型，根据各站点保障能力要求生成航材计划。在保障飞机运行的前提下提高航材周转率，降低库存资金占用率；同时关联航材需求预测和计划模块、采购和送修模块、航材配送系统，在一定范围内实现航材需求触发航材自动库补、调配、催货等业务。在业务发生后，根据需求预测和实际结果的偏差不断修正预测模型，持续提高需求预测的准确性，优化库存管理。
3.2.5经营管理的智能决策
在I-MRO中，所有的生产要素信息都实现了透明化和可视化，所有的管控流程都实现了自动化和智能化，进一步融合管理会计理念，在各个模块和流程上赋予财务维度信息，通过对传统业务的收入和成本进行精准管控，对新增业务的投入和产出进行预测分析，对业务流程的运转效率进行监控，同时对业务链条的安全闭环进行管理，这样企业的经营管理可以在数字化的沙盘上进行预测和推演，企业的战略决策可以在智能化的算法中完成分析和制定。
I-MRO是智慧维修体系建设的重要载体，也是未来MRO发展的主要方向。在未来的智慧维修体系中，维修人员将借助智能终端融入万物互联的物联网中，所有信息触手可得，所有资源随取随用，管理人员将借助智能算法，提前预测研判和智能分析决策，智慧维修体系的建成将革新整个飞机维修业态。
作者简介
岳霆，东方航空技术有限公司副总经理，民航飞机维修工程技术专家、高级工程师。
张海林，东方航空技术有限公司工程部高级经理，从事新技术应用研发和推广工作。
当前，以5G信息技术为代表的新一轮科技革命和产业变革正在改变世界，依托5G大宽带、广连接和低时延的特点，人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge）等新技术应用不断在感知、传输、存储、计算、决策等多个维度赋能各垂直行业，智慧交通、智慧制造、智慧社区等概念应时而起且在各细分场景上不断落地，“云”“网”“端”的一体化服务能力正在形成新的数字化生产力。
新技术的智慧应用在航空工业领域，尤其是产业链的上游飞机设计和制造两个环节都取得了突破性的进步，生产效率得到了大幅提升。对于飞机维修行业，尽管大家已在维修方案的动态调整、检测内容的自动获取、评估结果的智能决策、维修过程的可视辅助、生产要素的透明管理、人员资质的虚拟培训等不同的生产场景上尝试智慧化应用探索，但尚未达到产业化规模。智慧维修的实现是从信息化到数字化再到智能化的过程，信息化和数字化是基础，智能化是目标，信息化和数字化的实现需要生产数据和运行数据的识别、获取和存储，智能化的实现需要对结构化的数据进行整理、分析和计算，同时对生产组织和管理方式进行重组和再造。
因此，智慧维修指的是物理生產要素和信息生产数据实时交联的全新的维修工程管理体系，人流、物流和信息流可在虚拟和现实中实现无缝连接和实时互动，飞机的技术状态可通过数字化平台全面、实时地掌控，飞机的维修和维护可通过智能化手段高效、高质地完成。智慧维修体系包含智慧终端和智慧管理两个维度，智慧终端是智慧维修体系中生产和运行信息流入的载体，它通过人工或机器的“终端”，使所有生产要素信息万物可感知、万物可互联；智慧管理是智慧维修体系中业务流程重构的大脑，它通过人工智能、大数据、云计算等新技术手段，实现管理流程可视化和决策过程智能化。
2 智慧终端是智慧维修体系建设的基础
飞机在运营过程中会积累大量的运行和生产数据，包括飞机引进时的构型数据，运行时的QAR、ACARS和卫星数据，维修过程中的工程指令、维修工卡、航材调配、记录本信息、孔探录像、损伤检测、故障排查等数据，以及维修人员资质、培训、维修工时等，如图1所示。这些数据目前都通过人工或机载设备这些“传统终端”记录和存储。随着国内MRO的信息化建设不断拓展和深入，在飞机维修产业已初步建立了工程指令评估、生产计划编排、航材资源保障、维修工作执行的信息化工作流，但是对标智慧维修体系所有生产要素信息互联互通的全面数字化要求，当前飞机维修的数字化基础建设仍需进一步完善和升级，传统终端应向智慧终端逐步进化。
2.1传统终端的智慧改造
2.1.1传统终端的拓展应用
QAR参数是基于大数据分析的飞机预测性维修的数据基础，QAR有效参数的译码数据将决定飞机预测性模型的应用范围和预测质量。作为传统终端，飞机机载设备中原始QAR数据库的参数往往不能满足预测性维修模型建立的需求，而是需要通过对译码参数库进行扩容增加飞机引气系统、空调系统、燃油系统、起落架系统和液压系统，以及发动机的IDG滑油温度、启动活门压力和碎屑数量等预测模型所需参数，为预测性模型提供数据基础。
随着电子飞行包（EFB）取代纸质资料，电签工卡逐步替代纸质工卡，电子飞行记录本也在一些机型上推广应用，移动终端在飞机上获得了越来越多的应用。对于飞机维修人员，机库内可以和后台管理系统产生信息交联的移动终端就是手机或平板电脑，若将移动终端的应用拓展，为每位维修人员派发固定移动终端，业务管理上建立从任务派工，到工具、工装、航材领用，再到电签工卡和飞机放行的闭环，人员管理上涵盖人员资质、定位、培训、工时等内容，每一位维修人员都将成为移动的智慧终端。
2.1.2传统终端的改装升级
工具在机库内主要通过人工借还和系统记录的方式进行管理，而机上时控件则主要通过人工巡检的方式进行核查。将工具贴上射频识别（RFID）标签并将其关联维修任务，可实现工具在借还和转移过程转移的实时清点，降低工具遗失风险；通过对机上时控件比如救生衣的RFID标签识别，可在救生衣巡检过程中实现快速巡检，节约拆换救生衣时间。工具和航材的RFID改装使其由传统终端的功能属性增加了智慧终端的传感属性，进一步完善了智慧维修所需的全面数字化管理基础。
发动机孔探检测是防空停的重要措施之一，而孔探录像的复检则是提高孔探质量，避免空停风险的双重保险。但实际生产过程中由于客观原因，孔探录像复检率往往只有20%左右，无法最大限度降低人为原因导致的检测误差。通过对孔探检测设备进行升级改造，借助高传输的网络环境，结合智能识别模型可做实时复检，传统孔探设备终端的改造进一步提升了发动机损伤的数字化管理水平。
传统牵引车在牵引飞机的过程中，由于牵引过程可能遇到的各种复杂环境以及监护不到位等因素导致飞机碰擦事件时有发生。通过对传统牵引车加装激光探测仪，同时结合点云计算和航位推算等前沿创新技术，在牵引车和飞机周围建立防避撞系统，当飞机靠近障碍物时实现分级预警，可在机库等复杂区域以及机场长距离拖车过程中有效避免飞机碰擦，同时飞机牵引过程的可视化管理对未来机场的数字孪生场景建设提供有效借鉴。
2.2智慧终端的创新应用
2.2.1信息采集智慧终端
维修人员可利用“无人机+工业相机”或手持智能终端，在飞机巡检过程中自动对焦完成对飞机检测部位的拍照，在检修区域全覆盖的网络环境下实时图传至监控中心并存储至航司云平台，为后台图像的智能识别提供数据基础；针对机库内和机坪上梯架管理，可设计GPS或蓝牙定位管理系统，实时掌握生产要素信息，便于资源统一调配；针对机库内人员的工作时长管理，可制作智能手环，结合维修区域电子围栏，实时掌握实际工作时长、管理人员疲劳程度，同时为后续机务人员疲劳模型制作提供数据基础。 2.2.2虚拟交互智慧终端
通过增强现实AR眼镜等智能终端，利用5G网络的高速、低时延特性，将虚拟世界与现实世界场景叠加显示，现场维修人员将第一视角画面回传至支援现场，工程师可通过后台终端为前方维修人员提供即时通信、位置标注和文件交互等可视化的信息支持，实现一对一、一对多等形式的远程技术支援，同时可对实施过程记录并形成排故经验库，实现维修过程监控及后续复查和回溯；通过AR眼镜将维修工作相关信息（手册、工卡、关键风险点、操作步骤视频引导等）和维修现场实际状态实时交互，帮助员工解放双手；通过虚拟现实VR眼镜等设备，可模拟飞机拖机过程中的应急突发情况，训练人员特情处置能力，打破培训场地限制，提升培训效果，如图2所示。
2.2.3自动运输智慧终端
通过自动导航装置（AGV）或其他智慧终端，完成机库内部分航材、工装和工具的运输配送，降低航材排队领用时间，提高人工时利用率。对于计划性维修任务，在生产准备阶段即完成当日工作所需的航材、工装或工具的打包，并装入统一物料箱，由AGV按照指令在固定路线上将其运输至指定维修位置；对于非计划性维修任务，设计非固定路线防避撞运输方案，在任务需求创建后，由AGV小车在固定两点间完成所需航材、工装或工具的运输。由自动运输智慧终端可进一步提高机库内航材、工装和工具的数字化管理水平，逐步由运输端向上扩展至缓存库、中心库，提高机库内对应生产要素的数字化管理水平。
2.2.4辅助维修智慧终端
通过将自动化设备与智能化识别相结合，设计机轮和刹车的自动化作业系统，完成机轮和刹车的检查、取用和自动更换的整个作业流程，降低人工更换成本，完成更换数据的在线统计，便于后续机轮和刹车维修数据的核查和统计，为维修包修协议合同的执行提供数据参考；通过研制发动机内部损伤打磨机器人，在内部结构敏感和空间复杂狭小的区域实施深度打磨修理技术，同时结合图像实时传输和模型虚拟设计，提高航线在翼维修能力，降低维修成本。
以上无论是对于传统终端的智慧化改造，还是对于智慧终端的创新应用，其目的都是补全信息链的缺失，扩大信息流的范围，提升数据质量，构建万物可感知、万物可互联的维修生产要素物联网，为智慧维修体系建设打下数字化基础。
3 智慧管理是智慧维修体系建设的目标
未来的MRO一定是智慧MRO（Intelligent MRO，简称I-MRO）。I-MRO以物理和信息实现虚拟映射和互联互通作为底层基础实现业务流程重构，以VR、AR、AI等智能化应用实现功能模块进化，I-MRO将“原子”级别的数字化元素有序重组成“分子”，催化不同“分子”级别的数字化元素反应形成新的“分子”，最终形成高质量的维修服务保障供给。I-MRO将生产程序和管理规则数字化和在线化，根据新的数字化生态打破既有的生产程序，根据新生的业务需求快速创建新的管理程序，实现管理流程可视化和决策过程智能化。伴随“十四五”期间5G等新基建的建设和新技术的应用，I-MRO有着更大的想象空间。
3.1管理流程可视化
3.1.1数字孪生机库
数字孪生机库将机库内飞机、人员、航材、工装和设施等所有生产要素信息进行连接并在虚拟端映射，實现物理状态与信息数据的有效集成，如图3所示。数字孪生机库可对过去的信息进行历史回顾，对实时的信息进行智能监管，对未来的信息进行预测分析，实现所有生产要素的可监控、可追踪、可记录和可回溯，全面提升机库内可视化管理水平。
人员管理上，通过超宽带（UWB）技术或蓝牙技术实现人员资质信息管理、定位管理、踪迹管理、疲劳管理；工装管理上，通过RFID和红外传感技术，实现工装自助取还管理、定位管理、清点管理及6S管理；生产管理上，通过智能算法，实现维修状态管理、维修时序管理、自动派工管理、工单保留管理等；在航材管理上，通过智能柜和智能配送工具，实现库存分配管理、实时管理、航材自动配送等应用。在安全管理上，利用机库内高清摄像头实时监控飞机的出入库状态，避免飞机在进出库及机库内停放过程中与外来物接触，同时结合智能算法，可在飞机进出库过程中对机身上表面进行预检查，辅助人工巡检。
3.1.2数字孪生飞机
飞机的数字孪生将飞机全生命周期内技术数据和资产数据在虚拟端进行同步映射管控，飞机在引进阶段的初始构型管理，持续适航阶段的维修方案、工程指令、改装设计、结构修理等技术状态管理，退出阶段的资产处置评估和退租管理，都将以实时的数字状态呈现在飞机的三维模型中，每架飞机的数字模型就是该架飞机的全生命周期的全维度数据库。数字孪生飞机从技术角度上可以实现飞机单机化的适航性管理，从资产角度上可以实现管理会计的精细化切分，此两点均可为公司的生产运行和经营决策提供科学的数据支撑，如图4所示。
在技术状态管理上，结合飞机引进时的客舱布局优化（LOPA）、涂装文件、装机设备清单及相应手册等建立初始飞机模型，实现飞机初始构型的全方位管控；飞机在持续适航阶段所执行的维修方案项目、AD/SB指令以及电子飞行记录本信息可以在孪生飞机上实时显示，飞机运行过程中的重要改装和结构修理可以在孪生飞机上精准标记；对于经租飞机，可在飞机退出运营时节省大量的处置飞机文件资料的管理成本。在飞机资产管理上，从飞机引进开始到计划退出运营前在单架飞机的每一笔成本投入，均按照发生年限汇总于孪生端，对于自购飞机，可根据全生命周期的汇总成本和年均成本结合收益情况，判断最佳处置时间和处置方式；对于经租飞机，可根据租赁合同要求匹配退租条件，提前介入飞机生命尾端的飞机技术状态管理，建立预评估机制，有效避免维修和补偿成本的浪费。 3.2决策过程智能化
3.2.1飞机故障的智能预测
通过对QAR参数扩容，加入飞机预测性维修模型所需参数，并结合MSAP、EMS等大数据分析平台，实现QAR数据的解码和分析，同时结合不断积累的维修经验，对机队中存在的典型问题建立监控模型，并利用云数据统计分析和机器学习等智能手段，与历史故障航班样本进行校对，不断完善和优化监控模型。在飞机运行过程中对于模型监测的故障可提前报警，提前对维修机会和航材工装进行安排准备，降低非计划停场时间，对严重影响飞机安全的故障进行监控可降低机械类重大不安全事件发生的概率，同时由计划维修过渡到视情维修，可有利于减少航材计划拆换，有效降低运营成本。
3.2.2损伤类型的智能判断
通过历史积累机身凹坑、掉漆、腐蚀等典型损伤缺陷图片，标注损伤，建立损伤数据库和识别模型，并通过不断学习逐步优化损伤识别的准确率。在“无人机+高清相机”或手持设备采集到损伤图片后，通过损伤模型进行AI图像识别，输出损伤画像信息，输出每次检查的故障评估与统计报告，同时可将评估结果与维修手册中损伤标准进行关联，进一步给出是否放行的指令。对于孔探录像，也可以通过以上方式训练发动机内部损伤识别模型，首先在发动机孔探录像复检上代替人工复检，继而在5G网络高传输的帮助下，实现孔探检测和复检的同步进行，避免“风险上天”。
3.2.3维修时序的智能管理
通过对飞机不同部位设置标簽，结合工卡任务对各区域工作的进近要求以及各生产要素的准备情况，实现维修工作智能排序。在机库内各生产要素互联互通的基础上，结合飞机各区域的工作特点，同步考虑人力资源、维修资质、航材工装、维修机会和其他特殊因素，建立智能匹配和决策模型，输出最优生产计划，最大限度提高生产组织效率，提高人工时利用率。
3.2.4航材库存的智能布局
通过分析航材管理历史数据，结合航线分布、航班计划、维修项目、维修间隔等，建立航材需求预测模型，根据各站点保障能力要求生成航材计划。在保障飞机运行的前提下提高航材周转率，降低库存资金占用率；同时关联航材需求预测和计划模块、采购和送修模块、航材配送系统，在一定范围内实现航材需求触发航材自动库补、调配、催货等业务。在业务发生后，根据需求预测和实际结果的偏差不断修正预测模型，持续提高需求预测的准确性，优化库存管理。
3.2.5经营管理的智能决策
在I-MRO中，所有的生产要素信息都实现了透明化和可视化，所有的管控流程都实现了自动化和智能化，进一步融合管理会计理念，在各个模块和流程上赋予财务维度信息，通过对传统业务的收入和成本进行精准管控，对新增业务的投入和产出进行预测分析，对业务流程的运转效率进行监控，同时对业务链条的安全闭环进行管理，这样企业的经营管理可以在数字化的沙盘上进行预测和推演，企业的战略决策可以在智能化的算法中完成分析和制定。
I-MRO是智慧维修体系建设的重要载体，也是未来MRO发展的主要方向。在未来的智慧维修体系中，维修人员将借助智能终端融入万物互联的物联网中，所有信息触手可得，所有资源随取随用，管理人员将借助智能算法，提前预测研判和智能分析决策，智慧维修体系的建成将革新整个飞机维修业态。
作者简介
岳霆，东方航空技术有限公司副总经理，民航飞机维修工程技术专家、高级工程师。
张海林，东方航空技术有限公司工程部高级经理，从事新技术应用研发和推广工作。