王美慧/北京航空航天大学可靠性与系统工程学院

随着数据采集和数据分析技术的发展与成熟，预测性维修正在成为OEM、航空公司、维修企业等各类机构期望从MRO 领域获益的新“抓手”，而且目前已有部分预测性维修项目已经获得了可见的收益。但业内人士认为，这项技术距离最大效能的发挥还甚远，中间还存在着诸多发展障碍，如数据控制、数据共享、流程规划等问题，可谓任重而道远。

随着大数据、物联网、数字孪生与机器学习等技术的兴起，相关词汇已经成为了航空业和许多其他行业的“流行语”。然而，对于飞机维修而言，这些“流行语”必须要转化为新的、直接让人受益的预测性维修方式，才能显现其实用价值。

在当前的飞机维修项目中，已经有部分实现了预测性维修。例如,发动机健康监控一直是一种稳定的发动机保障手段，它可以缩减维修成本、延长发动机寿命。对于非发动机组件，在达到一定的使用时长或周期后，利用可靠性分析能够估计可能的故障率，维修计划人员可以在此基础上设定检查或更换频率。而近年来，非发动机组件也开始使用更多的传感器和其他数据流进行预测维修，以期取得更加准确的预测结果，其模型精度也越来越接近发动机的预测模型。

技术应用程度

然而，多家飞机制造商、航空公司、相关技术开发商和维修企业的调研结果显示，对预测性维修相关新技术的开发和应用在很大程度上仍处于初级阶段。……