美国海军现在正在使用人工智能来确定何时需要将鸟类从空中拿出并在剪裁之前修理他们的翅膀。

海军航空系统指挥(Navair)通过最初摇动工程部门的方式挑战以前通过AI的前一架飞机维护间隔的惯例,但现在提供海军航空舰队中主要系统可能开始失败的早期警告。

Navair的航空准备和资源分析部主任Roy Harris周三表示,在预测分析世界政府大会上表示,AI和数据分析基本上是推动和加油的舰队。

哈里斯说,这个过程Navair正在使用称为“基于佣金的维护”,“看着飞机飞行的各种条件”。与一系列传感器配备的平面现在正在积极地跟踪飞机上的特定组件。

“通过数据分析和开发算法,我们能够评估在飞机的每个动态成分上消耗多少生命,”哈里斯说。 “动态组件很重要,因为它们是基于时间的:以设定的间隔为基础:它们是由于具有一定程度的维护级别或被替换。”

在没有飞机上没有传感器数据的情况下,海军将其维护前景造成最坏情况的情况。

“我们对飞机上的那些动态组件进行了非常冒险的维护间隔和时间间隔,这是所有依赖或预先取决于假设飞机总是在最严格的条件下飞行,”哈里斯说。 “这是我们的工程界拍摄的厌恶方法的一点点故障安全。”

在哈里斯的团队经营后,其AI平台和基于传感器数据建立的分析模型,他们开始了解计划的实际磨损和撕裂的明智决策。

“我们已经纳入了许多不同的工具集和许多不同的型号,这些模型正在产生挑战的人类假设,”他说。 “这是一点文化变革。”

“安全始终是最令人关切的,”哈里斯说,他们现在提出的是可怕的:他们可能会缩小维护量或飞行量超过过去的时间。

“我们首次提取传感器数据并实际上看到这些飞机如何飞行,并开始挑战一些维护间隔,”他说。 “这与工程界有很大的抵抗力。我的意思是很多抵抗力。“

他的团队相信数据的质量,但其他人需要证明。哈里斯说工程师在同意采用任何变化之前,拆除了组件,拆除了飞机,并检查了这些组件。

“我们不得不经过很少的曲柄的转变,”哈里斯说,在工程社区可以确认调查结果之前,最终在哈里斯部门建造的分析模型中获得了信心。最终,他们获得了支持在飞机上扩展服务生活。 “这绝对是一种文化冲击,”他说。

而不是有助于风险,哈里斯建议新的过程可能会影响安全性甚至更广泛的规模。

“我们开始基于主要子系统的传感器数据寻找迹象,开始佩戴或失败,”他说。 “在我们在舰队中重大失败之前,我们能够提取这些系统并进行预防性维护。”

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乔佛罗文
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乔佛罗文是一个计划经理,涵盖Meritalk.com的现代化,网络和政府IT政策。
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