Il Futuro in Volo: L’Intelligenza Artificiale al Servizio dell’Eccellenza nella Manutenzione Aeronautica

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Scritto da Rob Mather, Vice President, Aerospace and Defense Industries presso IFS

Dall’emergere di ChatGPT, sembra che l’Intelligenza Artificiale (IA) sia l’argomento predominante. Tuttavia, al di là dell’attenzione pubblica, l’IA ha il potenziale di aprire ampie prospettive per migliorare l’efficienza e la produttività in svariati settori.

Ma come possiamo implementare l’IA in settori come l’aviazione, noto per la sua attenzione alla sicurezza e alla tracciabilità, quando questi requisiti potrebbero non allinearsi con la nostra concezione tradizionale di IA? L’IA va ben oltre l’IA generativa come ChatGPT e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). L’integrazione dell’IA nell’aviazione costituisce un’opportunità unica per migliorare sicurezza, efficienza e precisione attraverso una vasta gamma di strumenti e tecnologie.

Ci sono due possibili percorsi per il futuro utilizzo dell’IA nell’aviazione: utilizzare l’IA solo per presentare opzioni e supportare decisioni umane o adottare l’IA spiegabile.

Visualizzazione delle informazioni per il supporto alle decisioni. Un principio fondamentale nell’aviazione è l’idea che una persona addestrata e certificata assuma la responsabilità delle decisioni, basandosi sull’autorità e sulle licenze adeguate. L’IA può essere utilizzata per migliorare e assistere il processo decisionale rapido, fornendo rapidamente informazioni e opzioni pertinenti e lasciando la decisione finale alla persona autorizzata. Utilizzando l’IA come strumento di supporto, le persone possono prendere decisioni in modo più rapido e accurato senza compromettere il controllo.

L’IA responsabile deve essere trasparente. Un’alternativa nell’impiego dell’IA nel settore dell’aviazione è rappresentata dalla concezione di un’IA spiegabile. L’IA spiegabile comprende strumenti e strutture che agevolano la comprensione delle previsioni generate da un modello di IA. Durante l’utilizzo di un modello, tali strumenti contribuiscono a migliorarne l’accuratezza. Nell’analisi dei risultati di un modello, sono utili per comprendere il processo che ha portato a una specifica conclusione o risultato.

Molti algoritmi derivati dall’apprendimento automatico sono considerati delle “scatole nere” che producono risultati in maniera apparentemente magica. Questo può configurarsi come un problema nel contesto dell’aviazione, in cui le azioni devono rispettare i requisiti normativi e le motivazioni alla base di tali azioni devono essere comprese dalle autorità di regolamentazione. Sostenere che “l’IA ha deciso magicamente” non costituirà una spiegazione accettabile. Assicurare che l’IA sia spiegabile risulta fondamentale per la sua adozione diffusa nel settore dell’aviazione.

Garantire l’accettazione dell’uso dell’IA nel settore è una cosa; ottenere benefici tangibili è un’altra. Quattro modalità pratiche in cui l’IA può apportare valore effettivo nella manutenzione dell’aviazione vengono immediatamente in mente:

1.Pianificazione della Manutenzione e Ottimizzazione della Supply Chain:

Esistono diversi tipi di modelli di Intelligenza Artificiale (IA) capaci di eseguire ottimizzazioni, ma alcuni tra i più comuni seguono approcci iterativi, eseguendo centinaia di migliaia di scenari istantaneamente e regredendo i risultati verso un ottimale. Sebbene i motori di ottimizzazione basati sull’IA non godano della stessa enfasi nel dibattito pubblico come l’IA generativa, nell’aviazione si riscontrano numerose applicazioni per l’ottimizzazione. Concentrandoci sulla manutenzione aerea, l’ottimizzazione della programmazione della manutenzione emerge come la più evidente. Rinunciare all’efficienza della manutenzione comporta l’esecuzione di più operazioni di manutenzione nel tempo, generando costi aggiuntivi. Tuttavia, prolungare il periodo in cui un aeromobile è fuori servizio significa perdere entrate. Un motore di ottimizzazione in grado di programmare la manutenzione nel momento e nel luogo più opportuni ha il potenziale di significativamente abbattere i costi di manutenzione e migliorare il rendimento della manutenzione nell’intera flotta.

Contemporaneamente, ottimizzare l’ordine di esecuzione dei compiti e la loro assegnazione è essenziale per garantire il completamento efficiente e tempestivo di una visita di manutenzione specifica. Ciò offre vantaggi significativi nell’aumentare l’efficienza del processo, ridurre i costi e migliorare il Tempo di Attività Tecnica (TAT). Questo contribuirà a far tornare in volo l’aeromobile più rapidamente, generando un aumento dei ricavi.

Inoltre, applicando l’ottimizzazione alla supply chain della manutenzione, è possibile minimizzare i ritardi nei materiali, garantendo che i componenti giusti siano sempre disponibili dove e quando necessario per consentire il più rapido ritorno in volo degli aeromobili.

2. Rilevamento degli errori e riclassificazione

L’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale nell’individuare errori di immissione dati e nella riclassificazione dei dati per migliorare la precisione e la qualità complessiva dei dataset.

La classificazione errata dei guasti nel sistema ATA rappresenta una problematica diffusa nell’industria aeronautica. A volte, ciò è dovuto a errori umani, ma frequentemente il guasto viene categorizzato al momento della segnalazione, basandosi esclusivamente sui sintomi. Successivamente, quando il problema viene risolto, si scopre che il sistema inizialmente identificato non era il vero responsabile, ma che la causa principale risiedeva altrove. Questi errori di classificazione possono impattare significativamente sulla qualità dei dati. Le compagnie aeree possono affidare al team di registrazione tecnica o agli ingegneri dell’affidabilità la revisione dei record, l’individuazione degli errori e la riclassificazione per risolvere la questione. Tuttavia, questo processo può risultare lungo, dispendioso e richiedere una scrupolosa attenzione ai dettagli.

Southwest Airlines, cliente di IFS, ha recentemente implementato una soluzione basata sull’intelligenza artificiale capace di individuare guasti mal classificati sfruttando un modello linguistico specifico per l’aviazione, atto a identificare schemi nel testo. Questo approccio mira a migliorare la qualità dei dati rilevando e presentando potenziali errori a un ingegnere dell’affidabilità, il quale mantiene comunque l’autorità decisionale finale. Il risultato è un processo più efficiente che conserva la supervisione umana.

3. Identificazione automatizzata di guasti, risoluzione dei problemi e riparazioni:

Quando si verifica un guasto, è spesso richiesto al tecnico di dedicare considerevole tempo all’analisi del manuale per l’isolamento delle anomalie, con l’obiettivo di individuare con precisione l’origine del problema e di determinare le fasi necessarie per la risoluzione e le opportune riparazioni.

Oltre alla classificazione dei guasti, l’impiego di un modello linguistico specifico per l’aviazione potrebbe avvenire in tempo reale al momento del rilevamento di un guasto. Questo modello sarebbe utile per identificare le potenziali fonti del problema, suggerire attività di risoluzione e proporre soluzioni riparative. Presentando tali opzioni al tecnico, il modello potrebbe alleviare il carico di lavoro e consentire un utilizzo più efficiente del tempo. Includendo il tasso di successo pregresso di ciascuna opzione, il modello consentirebbe al tecnico di selezionare le opzioni che consentono di risparmiare tempo e di risolvere il problema più rapidamente. Risolvere il guasto al primo tentativo può aiutare l’aereo a tornare in volo prima e persino a prevenire le recidive in futuro. Evitare o ridurre i ritardi ha un valore reale per le compagnie aeree. Secondo Airlines for America, nel 2023 i ritardi avranno un costo diretto di 101,18 dollari per ogni minuto di ritardo di un volo.

4. Manutenzione predittiva e rilevamento delle anomalie

Il concetto di manutenzione predittiva non rappresenta una novità. Ciò che si presenta come innovativo è l’applicazione di nuovi tipi di Intelligenza Artificiale, nello specifico l’Anomaly Detection e il Pattern Recognition, che stanno rendendo la manutenzione predittiva molto più accessibile. I primi modelli di manutenzione predittiva erano limitati a esaminare solamente i dati storici. L’introduzione dell’IoT e dei feed di dati in tempo reale dai sensori ha reso possibile l’inclusione di dati attuali e aggiornati. Tuttavia, la vasta mole di dati generati richiedeva l’intervento di data scientist altamente qualificati. Con l’avvento del Machine Learning, i data scientist sono stati in grado di focalizzarsi sulla creazione del modello di apprendimento per l’Intelligenza Artificiale, liberandoli dall’onere dell’elaborazione diretta dei dati.
I modelli di apprendimento non supervisionato stanno ulteriormente abbassando la barriera all’ingresso per l’impiego dell’Intelligenza Artificiale nelle applicazioni di manutenzione predittiva. Malgrado il concetto di modelli di apprendimento “non supervisionato” possa sembrare intimidatorio, in realtà indica la capacità di integrare l’IA in un insieme di dati, consentendole di sviluppare autonomamente il proprio algoritmo. Ciò non solo riduce i tempi e i costi necessari per l’implementazione di una soluzione, ma ha anche il potere di eliminare i pregiudizi dal processo, soprattutto quando si gestiscono grandi quantità di dati non etichettati, come nel caso del vasto flusso di dati provenienti dai sensori di un moderno aereo o motore a reazione: secondo le previsioni della società di consulenza Oliver Wyman, gli aeromobili di ultima generazione produrranno tra i cinque e gli otto terabyte di dati per volo entro il 2026.

Il rilevamento delle anomalie consente l’integrazione dell’intelligenza artificiale con i dati provenienti dai sensori. Identificando ciò che è considerato “normale”, il sistema può avvisare quando si verificano deviazioni da tale stato standard, fungendo da sistema di allarme precoce. Quando combinato con il riconoscimento dei modelli, l’intelligenza artificiale apprende a individuare configurazioni specifiche nei dati sensoriali che indicano la probabilità di determinati eventi. Il risultato è un sistema di allerta precoce preciso e affidabile, capace di prevedere eventi imminenti. Le capacità di rilevamento delle anomalie di IFS.ai e Falkonry AI offrono la possibilità di democratizzare l’IA, permettendo un facile accesso e interpretazione di grandi quantità di dati generati nel corso di lunghi periodi di tempo. Ciò rende, finalmente, la manutenzione predittiva accessibile a tutti.

Il futuro è L’IA, il futuro è adesso

L’IA deve essere indubbiamente impiegata con grande attenzione, soprattutto nel settore dell’aviazione. L’industria aeronautica può compiere significativi progressi in termini di efficienza e precisione attraverso l’utilizzo dell’IA per ottimizzare il lavoro umano e fornire supporto decisionale. Ciò non solo contribuisce a ridurre la sovrabbondanza di informazioni, ma garantisce anche che l’essere umano mantenga un ruolo centrale e rimanga il principale responsabile delle decisioni finali. Integrando in modo sinergico l’IA con l’esperienza umana, le organizzazioni possono conseguire risultati ottimali e acquisire un vantaggio competitivo nel loro settore. Questi miglioramenti possono generare un valore tangibile per le compagnie aeree, gli operatori aerei e, in ultima analisi, per la clientela. L’IA è ormai una realtà destinata a permanere, e chi la abbraccia per primo ha l’opportunità di ottenere un vantaggio senza precedenti.

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