Расходы на техническое обслуживание, ремонт и капитальный ремонт стремительно растут. Недавно только easyJet сообщила о колоссальных затратах в размере 451 миллиона фунтов стерлингов в 2025 году, по сравнению с 390 миллионами фунтов стерлингов годом ранее. Это 8,7 миллиона фунтов стерлингов каждую неделю или около 1,24 миллиона фунтов стерлингов каждый день. И они, безусловно, не единственные.

Каждая деталь должна работать безупречно. Одна ошибка может поставить под угрозу рейсы — и миллионы фунтов стерлингов. Или того хуже.

На протяжении десятилетий техническое обслуживание самолетов зависело от высококвалифицированных техников, которые кропотливо осматривали, ремонтировали и обслуживали воздушные суда в сжатые сроки. Это важная работа, но медленная, трудоемкая и ограниченная возможностями человеческого глаза и рук. И тут на помощь приходит искусственный интеллект.

Аэрокосмические инженеры используют искусственный интеллект для обнаружения мельчайших дефектов, невидимых невооруженным глазом, обработки огромных массивов данных с датчиков за считанные секунды и прогнозирования проблем до их возникновения.

Благодаря гибридным прогностическим моделям и мониторингу состояния здоровья в режиме реального времени, показатели выявления могут достигать 95%. Это действительно огромный шаг вперед.

Каждый важный компонент самолета, от двигателей и авионики до крыльев, шасси и обшивки фюзеляжа, может непрерывно контролироваться. Проблемы, которые раньше возникали неожиданно и вызывали задержки, теперь выявляются задолго до того, как они станут дорогостоящими или опасными.

Настоящее волшебство заключается в платформах, интегрированных с искусственным интеллектом. Системы IntelligentEngine от Rolls-Royce, Skywise Predictive Maintenance от Airbus и Insight Accelerator от Boeing (и это лишь некоторые из них) преобразуют необработанные данные о самолетах и двигателях в полезную аналитическую информацию.

Они работают за счет использования тысяч бортовых датчиков для отслеживания температуры двигателя, расхода масла, давления, вибрации и многого другого. Затем эти данные передаются в облачные аналитические системы, чтобы инженеры могли выявлять проблемы до их возникновения. Эти технологии также могут прогнозировать срок службы компонентов и даже создавать цифровые двойники (подробнее об этом позже), имитирующие поведение двигателя.

«Инструмент Insight Accelerator от Boeing помогает преобразовывать огромные объемы оперативных и производственных данных, генерируемых в авиационной отрасли, в понятные выводы, которые мы можем реально использовать. Он позволяет командам по техническому обслуживанию и ремонту перейти от планового обслуживания к более прогнозным подходам, основанным на оценке состояния самолета, что снижает количество аварий на земле, ускоряет ремонт и оптимизирует использование запасных частей».

В то же время производители получают представление о своих инструментах и процессах в режиме реального времени, что помогает им повысить производительность, ускорить перемещение продукции и устранить узкие места.

Автономные дроны, оснащенные камерами высокого разрешения, тепловизорами и лидарами, могут сканировать фюзеляжи, крылья и хвостовое оперение менее чем за двадцать минут. Раньше на это вручную уходило от шести до десяти часов.

Впечатляющие вещи, но для технического обслуживания и ремонта (и наземного вспомогательного оборудования ) по-прежнему нужны люди.

Искусственный интеллект может показать нам, где могут возникнуть потенциальные проблемы, но только квалифицированные инженеры могут интерпретировать аномалии, учитывать внешние факторы и сертифицировать самолет как пригодный к полетам, как это официально установлено CAA, FAA, EASA и т. д.

Здесь на помощь приходят коллаборативные роботы (сокращенно cobots), которые быстро, точно и безопасно выполняют повторяющиеся или труднодоступные задачи.

В качестве примера можно привести компанию Lufthansa Technik, которая использует коллаборативных роботов для осмотра резьбовых отверстий на корпусах двигателей и обнаружения микротрещин. Благодаря интеграции с системами искусственного интеллекта и цифровыми двойниками через платформу AVIATAR, эти роботы делают техническое обслуживание быстрее и точнее.

Центр технической проверки самолетов Lufthansa объединяет анализ бортовых журналов с использованием искусственного интеллекта и инженерную экспертизу и в настоящее время используется более чем двадцатью авиакомпаниями, эксплуатирующими самолеты Airbus и Boeing

Доктор Ян Филипп Греш, руководитель разработки пакета решений AVIATAR для повышения надежности в компании Lufthansa Technik, говорит:

«Наш продукт значительно облегчает работу центров управления техническим обслуживанием и инженерных отделов авиакомпаний, избавляя их от очень трудоемкой задачи и позволяя им более эффективно выполнять работы по техническому обслуживанию».

Он продолжает:

«Lufthansa продолжает расширять границы возможного, используя автономные инспекционные дроны и передовые системы машинного зрения, что позволяет людям и роботам работать вместе более слаженно, чем когда-либо. Эти инновации также помогают авиакомпаниям прогнозировать потребности в техническом обслуживании, планировать запасные части и более эффективно распределять персонал».

Цифровые двойники — это, по сути, виртуальные копии компонентов самолета. Они позволяют инженерам моделировать износ, коррозию и усталость, не прикасаясь к реальным деталям самолета в реальных условиях.

Эта технология используется для прогнозирования технического обслуживания, сокращения количества проб и ошибок и повышения надежности парка техники. Она также играет важную роль в том, чтобы помочь искусственному интеллекту выявлять проблемы на ранних стадиях во вспомогательных силовых установках и других критически важных системах.

Выявляя проблемы на ранних стадиях, инженеры предотвращают превращение мелких неполадок в серьезные задержки или отмены.Перенося это на реальный уровень, можно сказать, что в период с 2019 по 2025 год easyJet удалось избежать 1343 отмен рейсов и 171 крупной задержки благодаря использованию прогнозного искусственного интеллекта в операциях по техническому обслуживанию и ремонту. Только в 2024 году United Airlines также предотвратила более 300 случаев простоя самолетов и более 1000 задержек. Экономия времени, предотвращение затрат, повышение эффективности.

Интеграция ИИ в техническое обслуживание и ремонт, а также в разработку программного обеспечения в целом, — это не так просто, как щелкнуть выключателем; это скорее похоже на подготовку оркестра к выступлению. Самая большая проблема — это данные, поскольку в основе ИИ лежит чистая, систематизированная информация.

Дело в том, что многие авиакомпании и операторы воздушных судов по-прежнему полагаются на бумажные документы или разрозненные системы, что затрудняет создание надежного потока данных. В отчете Aviation Maintenance Benchmark Report за 2025 год было установлено, что около 59% операторов используют комбинацию систем, а не стандартизированную платформу технического обслуживания. Разрозненные методы работы замедляют процесс и создают пробелы, которые негативно влияют на результаты.Нормативно-правовые нормы также имеют значение. Лицензированные специалисты по-прежнему несут ответственность за безопасность, поэтому ИИ должен дополнять человеческие знания, а не заменять их, даже несмотря на то, что в авиации наблюдается нехватка квалифицированных кадров. Командам необходимы постоянное обучение и поэтапное внедрение для укрепления доверия.

Системы искусственного интеллекта, дроны, цифровые двойники и облачная аналитика требуют надежной ИТ-инфраструктуры, кибербезопасности, высокоскоростного подключения, а также постоянных обновлений, переобучения и проверки системы. Все это, безусловно, обходится недешево.

Средний возраст многих эксплуатируемых самолетов в настоящее время также превышает 11 лет. Интеграция более старых самолетов особенно дорогостояща, особенно при взаимодействии с платформами, оснащенными большим количеством датчиков, которые появятся в 2026 году и позже.

Однако выгода существенна. Эксперты отрасли утверждают, что прогнозируемое техническое обслуживание может сократить количество внеплановых ремонтов на 30-40%, значительно уменьшив время простоя. С помощью цифровых двойников можно проводить тестирование и моделирование в режиме реального времени, не выводя самолет из эксплуатации.

Для достижения этой цели требуются усилия и инвестиции, но при наличии правильных данных, четких процессов и подготовленных команд нельзя игнорировать выгоду в плане эффективности, надежности и безопасности. Искусственный интеллект в сфере технического обслуживания и ремонта пришел надолго.

Перенесемся на двадцать лет вперед – полностью ли искусственный интеллект захватил сферу технического обслуживания и ремонта? Возможно, да, возможно, нет. Но он уже меняет все: от инфраструктуры и систем обработки данных до регулирования, обучения и корпоративной культуры.

Следующая волна принесет еще больше данных с датчиков в режиме реального времени, более интеллектуальное машинное обучение и инструменты дополненной реальности , которые еще ярче прольют свет на проверки и ремонт.

Между человеческим опытом и машинным интеллектом формируется новое, постоянно меняющееся партнерство. Будет ли это идеальное сочетание умов или более сложная борьба, покажет время.Одно можно сказать наверняка: это не вопрос выбора между двумя крайностями. Будущее технического обслуживания и ремонта зависит от того, насколько эффективно люди и машины будут сотрудничать в долгосрочной перспективе.