Проект

S7 спрогнозирует поломки самолетов с помощью машинного обучения

Заказчики: S7 Airlines Сибирь Авиакомпания

Москва; Транспорт

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2018/03  - 2018/03
Технология: Робототехника
подрядчики - 37
проекты - 44
системы - 80
вендоры - 76

S7 Airlines разработала систему предиктивного технического обслуживания (predictive maintenance). По сообщению самой компании, она стала первым российским авиаперевозчиком, завершившим разработку подобной системы.

О завершении разработки системы компания сообщила в начале марта 2018 года. На начальном этапе ее внедрения она будет использоваться для воздушных судов Airbus A319. В течение года компания рассчитывает адаптировать ее для всего парка самолетов, следует из пресс-релиза S7.

S7 снизит количество задержек рейсов по техническим причинам (Фото - Airlines Inform)

Как пояснила компания, система предиктивного технического обслуживания предполагает анализ массива исторических данных по техническому обслуживанию самолетов и работе отдельных компонентов.

Программное обеспечение для анализа данных и построения математической модели было разработано специалистами S7 Airlines совместно с российской компанией Datadvance, специализирующейся на разработке решений для прогнозной аналитики. В марте 2018 года для анализа уже был доступен массив данных за период с 2012 по 2017 год. Это данные, зафиксированные в системах телеметрии самолетов, базы данных холдинга технического обслуживания и ремонта авиатехники S7 Technics и метеорологические данные.

Основные задачи, которые компания рассчитывает решить с помощью предиктивного техобслуживания, - сокращение числа задержанных по техническим причинам вылетов, повышение безопасности полетов и эффективности технического обслуживания судов, прогнозирование вероятности возможных поломок для каждого самолета в парке компании.

«
Современные технологии в области машинного обучения позволяют применять новый подход к обеспечению безопасности полетов. В частности, можно достаточно точно прогнозировать поломки с помощью математических моделей. Современные разработки производителей воздушных судов позволяют практически мгновенно по завершении полета получать информацию о работе всех систем. В комплексе с многолетним опытом специалистов S7 Technics это позволяет существенно повысить эффективность технического обслуживания самолетов, — приводит пресс-служба авиакомпании слова Павла Воронина, заместителя генерального директора по информационным технологиям S7 Group.
»

В перспективе специалисты компании планирует модернизировать систему таким образом, чтобы получать и обрабатывать данные в режиме реального времени.

Ранее подобный проект пытался реализовать «Аэрофлот». Однако не смог найти подрядчика для разработки системы.