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AI e aeroespacial:5 maneiras pelas quais a inteligência artificial pode impactar a aviação


Em nossa nova série que examina o impacto da inteligência artificial em diferentes setores, hoje veremos como os avanços em IA podem ajudar as empresas aeroespaciais a otimizar melhor seus processos de fabricação.

De acordo com um relatório recente da Accenture, 80% dos principais executivos das indústrias aeroespacial e de defesa esperam que cada parte de sua força de trabalho seja diretamente afetada por decisões baseadas em IA até 2021. Isso aponta para o imenso impacto A IA e outras tecnologias digitais terão na indústria aeroespacial em um futuro próximo. Da manutenção inteligente ao treinamento e muito mais, aqui estão 5 maneiras pelas quais a IA pode transformar a indústria aeroespacial:

1. Manutenção inteligente




A manutenção da aeronave é essencial para garantir a segurança da aeronave em questão. Como a manutenção é normalmente realizada com base na programação, o processo pode ser demorado e complicado. Falhas ou malfuncionamentos inesperados podem resultar em tempo de inatividade desnecessário e no uso ineficiente de mão de obra de engenharia cara. Uma vez que 45% dos profissionais da indústria veem a resolução de problemas de manutenção inesperados como uma forma fundamental de aumentar a eficiência, não é surpreendente que as empresas de aviação estejam cada vez mais buscando a manutenção preditiva, habilitada por IA.

A análise preditiva analisa os dados de manutenção, interpretando e organizando as informações dos sensores e relatórios. Isso permite que os algoritmos identifiquem e relatem falhas em potencial em tempo real e prevejam os cronogramas de reparo mais adequados, criando cronogramas de manutenção mais inteligentes. Empresas aeroespaciais como a Airbus já estão procurando adotar soluções de manutenção inteligentes para prever variações nos processos de manufatura, com base em dados de uma série de fábricas.

SparkCognition é uma empresa que fornece soluções de aprendizado de máquina para uma série de indústrias, incluindo aeroespacial. Por exemplo, o software SparkPredict da SparkCognition ajuda a prever falhas de ativos monitorando os sistemas mecânicos em uma aeronave, ao mesmo tempo que pode recomendar as melhores ações corretivas.

A Airbus também lançou recentemente sua plataforma Skywise em parceria com a Palantir Technologies, que analisa dados para prever problemas técnicos das aeronaves. easyJet uma companhia aérea que já está usando a plataforma para reduzir atrasos causados ​​por problemas inesperados relacionados à manutenção. Diz-se que o Skywise ajudou a prever 31 falhas técnicas em toda a frota da easyJet, mantendo voos que, de outra forma, seriam interrompidos operando dentro do cronograma.

2. Melhor eficiência de combustível


Aumentar a eficiência do combustível é uma das principais prioridades para as empresas aeroespaciais, pois mesmo pequenas melhorias no consumo de combustível da aeronave podem ter um grande impacto nos resultados financeiros e nas emissões de uma empresa. Aliada à impressão 3D, a produção de componentes leves para aeronaves já está se tornando uma realidade.

Nesta área, os sistemas alimentados por IA podem ajudar a otimizar o consumo de combustível. Por exemplo, a empresa francesa Safety Line desenvolveu uma ferramenta de aprendizado de máquina que pode otimizar perfis de escalada para os pilotos antes de cada voo. Uma vez que uma aeronave consome combustível na taxa mais alta durante a fase de subida, otimizar esse estágio pode resultar em uma economia de combustível considerável. A transportadora francesa Air Austral já implementou a solução da Safety Line e espera economizar até 6% de combustível durante a fase de subida.

3. Treinamento




A IA pode ser usada para melhorar o treinamento do piloto. Simuladores de IA acoplados a sistemas de realidade virtual podem ser usados ​​para fornecer aos pilotos uma experiência de simulação mais realista. Simuladores alimentados por IA também podem ser usados ​​para coletar e analisar dados de treinamento, como biometria, para criar padrões de treinamento personalizados com base no desempenho de um aluno.

O próximo uso importante da IA ​​é auxiliar os pilotos durante os voos. As soluções alimentadas por IA dentro de uma cabine podem ajudar a otimizar uma trajetória de vôo em tempo real, avaliando e alertando, se necessário, sobre o nível de combustível, o status do sistema, as condições climáticas e outros parâmetros cruciais. No futuro, as aeronaves poderão ser equipadas com câmeras inteligentes acionadas por algoritmos de visão computacional, expandindo o campo visual dos pilotos e, assim, apoiando seu desempenho de segurança.

4. Projetos de produtos inovadores


Peças mais eficientes e mais leves sempre foram procuradas na indústria aeroespacial - e a inteligência artificial abre novas maneiras de projetá-las. O design generativo é um ótimo exemplo:com base em algoritmos de IA, a nova tecnologia engloba um conjunto de ferramentas e técnicas usadas para criar designs de produtos complexos a partir de requisitos e restrições. O software de design generativo permite que engenheiros e designers de produto explorem várias opções em menos tempo para encontrar o melhor design. Essa abordagem é essencial para o desenvolvimento de novos produtos que integrem mais funcionalidade, tornando as aeronaves mais leves e sustentáveis. A impressão 3D está se tornando cada vez mais relevante na alavancagem do design generativo, uma vez que não é restringida pelas limitações dos métodos de produção tradicionais. Daí porque as grandes empresas aeroespaciais já estão investigando as possibilidades dessa combinação, que pode ser uma das ferramentas mais eficientes para reduzir as taxas de consumo de combustível e a pegada de carbono.

5. Melhor atendimento ao cliente




A satisfação e o desempenho do cliente são particularmente importantes na aviação comercial. A IA pode ser uma das maneiras pelas quais as companhias aéreas podem aprimorar a experiência do cliente e fornecer um melhor atendimento ao cliente.

Existem várias maneiras de aplicar inteligência artificial para fornecer um melhor atendimento ao cliente. Os chatbots são um exemplo óbvio:ferramentas digitais baseadas em IA que podem responder às perguntas dos clientes em tempo real e de maneira humana. Os chatbots online podem economizar tempo e esforço automatizando o suporte ao cliente. Uma pesquisa conduzida pela SITA mostrou que os chatbots já são usados ​​por 14% das companhias aéreas e 9% dos aeroportos, com 68% das companhias aéreas planejando introduzir chatbots baseados em IA.

No entanto, com mais dados, surgem ainda mais oportunidades:de experiências de viagem personalizadas a preferências individuais a recomendações personalizadas e preços de bilhetes. As companhias aéreas com visão de futuro já estão fazendo movimentos em direção a esse futuro. A Emirates Vacations, parte da Emirates Airline, lançou recentemente anúncios gráficos com chatbots com tecnologia de IA que podem fornecer recomendações de destinos e férias. Após a campanha de teste de 30 dias, a Emirates Vacations teve um aumento de 87% no engajamento com esses anúncios integrados ao chatbot, em comparação com os anúncios padrão.

Olhando para o futuro


Embora existam muitas oportunidades para IA e tecnologias de aprendizado de máquina na indústria aeroespacial, a tecnologia ainda está em sua infância. Isso pode ser explicado em parte pelos rígidos requisitos de segurança que são vitais para uma indústria altamente regulamentada como a aeroespacial. Cada nova tecnologia introduzida na aviação deve passar por processos de validação / certificação extensos e caros. E, devido à complexidade dos sistemas de IA, eles nem sempre podem ser certificados por meio de processos tradicionais da FAA. Isso revela a necessidade de desenvolver novos processos de verificação mais eficientes que possam ajudar a alcançar todo o potencial da IA ​​na indústria aeroespacial.

Outro desafio é o gerenciamento de dados. Sendo o combustível de qualquer software de IA, os dados impulsionam a inteligência dos algoritmos de computador. No entanto, as preocupações com a privacidade dos dados existem juntamente com a necessidade de gerenciar adequadamente os dados dos clientes das companhias aéreas. É um desafio, mas crucial para as empresas, encontrar maneiras de implementar práticas de privacidade e segurança cibernética no desenvolvimento de sistemas de IA que fornecem dados pessoais.

No entanto, à medida que as aplicações de IA na indústria aeroespacial continuam a se expandir, mais companhias aéreas estão ansiosas para adotar soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Embora a AI exija um investimento significativo e ainda enfrente algumas barreiras para uma adoção mais ampla, essa tecnologia inovadora tem um potencial enorme para otimizar os processos de fabricação, resolver problemas de funcionamento e melhorar o desempenho.


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