机器学习:优化飞机制造过程的关键

机器学习:一个航空航天工业的机会

机器学习已经成为一种宝贵的组成部分,企业生产率,和数据是它的燃料。机器学习,或“自动学习”,指的是具体的方法来使用人工智能在制造业。实现一个程序,使自动学习电脑或机器,以执行特定的、高度复杂的操作。一个算法生成的学习系统,机器学习通过自动将这些操作的结果,在不断增强的过程。Marc Lutrot Tanguy,数据科学领袖和经理赛峰的数据与预测健康监测工程服务解释的价值链使用这项技术。爱游戏直播苹果app下载

”现在发生了什么在航天很有趣。在“4.0”工厂,现在机器和工具和流程越来越多的计算机连接。他们生成数据主要资产,这将使我们创建算法机器识别模型,提高他们,做出优化预测。在飞行中,数据生产的东西一直都在,但是收集和使用这些数据是一个扩大的领域。新飞机计划旨在广泛实施。最重要部分的传感器和数据收集、汇总和使用,主要是通过机器学习,以更好地确定飞机需要在它的生命周期。这使得它可以监视所有车载设备和大大丰富总收集的数据,从而导致了许多机会,”马克Lutrot解释道。

所以,机器学习不仅有助于增加飞机零部件的寿命,而且预测故障,减少操作中断。该技术应用于生产过程的三个方面:规模、生产经营监控。

最优规模

在飞机设计,分级就是最好的物理尺寸的步骤确定每个部分。”今天,传统的数学建模工具主要依赖于理论的方法。因为理论是不现实的,为了确保最大的安全,我们考虑许多保守的假设,可以覆盖任何误差。这导致一些超大型飞机零部件。由于机器学习和真正的收集的数据在设备上,我们可以创建学习模型,帮助我们更接近实际的现实。当然,这种方法不能取代经典方法。它增加了,从而确保更好的分级和一种改进的预期寿命,“澄清Sylvain Tanguy。在这个区域,赛峰集团工程服务爱游戏直播苹果app下载工作,例如,创建算法来优化平面加载,从机身设计阶段开始。

生产过程监控

除了生产零部件,提高服务质量、生产监控和监督改善的理解部分的一生通过结合其数据和操作数据,这也会影响飞机的寿命。”我们正在以数字化设计方案。我们从我们的论文中提取数字和文本数据计划通过基于神经网络的图像识别技术。从这个,我们创建数字数据库,帮助我们更好地监控产品,预测故障,分析相关性,发现根源等等,”Sylvain Tanguy解释道。

预测维修服务

最后,飞机的操作周期被定期检查,检查车载部分的状况。但导致取消航班停飞的飞机是非常昂贵的航空公司。因此,有一个重大的经济成分。”这种新技术的附加值是能够预测这些故障,使交付的部分提前预测或处理故障,之前发生,从而降低操作成本,”马克Lutrot补充说。这是我们所说的预见性维护。”今天,赛峰集团爱游戏直播苹果app下载工程服务是成功的,例如,预测故障在起落架使用飞行数据,”他继续说。

还在未来的阶段,全面监控——从生产到操作每架飞机尚未实现,但毫无疑问,这是一个重要的短期/中期目标赛峰集团工程服务。爱游戏直播苹果app下载在这个新的4.0算法发展的世界中,似乎生产日益复杂和超越人类的技能,我们可以担心人会过度依赖机器。这并非如此。目前,机器学习仍然是一个行业专家的决策工具。