采用了多种新技术的新一代飞机，其机载设备可收集和传输大量来自于发动机和关键部件产生的海量数据。经过数据分析和处理后，这些数据将能够改变飞机的维护方式，进一步提升飞机的运营表现。目前，在航空维修领域中，越来越多的数据收集和分析工具正在被开发和运用，但大数据技术在航空维修业的应用仍处于初始阶段。

纵观国内，维修业内各方目前都在积极推进大数据技术项目，希望能够通过这一创新技术手段完成从“基于诊断的计划性维修”向“基于数理统计的预测性维修”的维修方式转变。但一些航空公司或维修企业在大数据技术的应用过程中都或多或少地遇到了困难。例如，想要进行大数据技术研发的小型航空公司和独立维修企业由于预算有限，无法承担大数据技术项目开发所需资金投入；相较于汉莎技术、法荷航维修工程公司等国外先进维修企业，国内航空公司和维修企业自身的信息技术水平有限，并不足以支撑其攻克大数据的逻辑处理及数学建模等技术难点；飞机数据所有权归属仍存在争议，缺乏明确立法约束，使得各方之间的大数据技术合作受阻等。这也在一定程度上说明在未来几年内，大数据技术在国内MRO领域还将经历一个缓慢发展的过程。

近年来，受燃油价格持续走低、行业资源整合加剧及科学调整运力等因素的影响，国内大多数航空公司都获得了更多的利润，这也促使了各大航空公司加大了对新维修技术和维修设施的投资。在大数据技术项目的研发上，国内四大航空公司——国航、南方航、东航、海南航均起步较早，近年来也加快了对该项目的投资力度。四大航空公司根据自身发展策略或选择自主研发机务大数据技术平台，或选择将这部分业务外包，整体上看对于机务大数据技术的开发和应用已经起步，而且它们已经切身感受到大数据技术所带来的实实在在的可靠性增长及维修成本的大幅降低。这些航空公司机务大数据应用实践可以看作是大数据技术在国内MRO领域发展轨迹的一个缩影。

国航：研发国内首款实现维修活动闭环管理的大数据工具

国航一直致力于研究先进维修理念，不断创新，走在了大数据技术应用的前列。早在上世纪90年代，国航就已意识到以纸质维修档案为主的维修记录存在数据质量较低、结构化程度低、事后追溯成本高等缺点，直接导致数据挖掘成本过高、可靠性管理困难等问题。而且国航了解当时涌现的飞机状态监控技术、故障预测与健康管理技术（PHM）等先进技术可提前预测出飞机故障信息，有效帮助减少飞机延误和维修停场时间，世界各国都在积极采取各种方式加速这类技术的开发和应用，但同时也明白这些技术还需要大量数据的支撑才能真正发挥作用，于是国航在那时便开始进行以电子化维修记录为基础的数字化转型研究。

接下来，国航探索数字化的脚步一直未停止，分别于1998年与北京航空航天大学共同研制“中国国际航空公司ACMS系统”，于2006年购买波音AHM和空客Airman服务，于2010年与波音深入合作开发波音737NG飞机的ACMS系统。在实际应用国外先进大数据工具以及亲自参与大数据工具的研发过程中，国航下属的Ameco工程部进一步明晰自身的维修需求，并且积累了丰富的实践经验。目前，Ameco工程部凭借多年的飞机维修的管理经验和监控技术的开发经验，已建立了具有自主知识产权的飞机状态预测和维修作业管理（APCM）平台。

该软件平台拥有诸多亮点，不仅能从故障、性能、能耗、使用环境、使用时间等多个维度评价飞机和系统的健康水平，向决策者提供优化的维修和运行建议，还实现了不同地域的维修管理人员和维修作业人员可实时共享飞机技术信息和维护工作状态，真正解决了维修资源快速匹配、落地的关键问题，成为国内首款能够实现维修活动闭环管理的大数据分析平台。目前，该平台已经在国航的数百架飞机上累计完成了500多万飞行小时的试验验证，未来将会在国航全机队中逐步推广和应用。

 APCM平台的飞机健康管理集成了机队状态监控、实时故障管理、系统性能监控、能耗监控等功能，使用者可通过该平台实时了解航班动态、飞机具体位置、实时故障和各系统性能情况，还可以定制上传命令灵活准确地与飞机进行实时通信，获取机载数据。该功能模块不仅包含当前主流OEM提供的健康管理工具的基本功能，还具备对地空数据链传送的报文数据、航班落地后即刻同步的QAR译码数据、通过4G网络实时共享的维修记录数据进行融合分析的能力。

其中，预警功能是国航结合现有排故经验和工程管理经验，针对机队在国内运行环境开发的可客户化定制的特色功能，覆盖动力装置、引气系统、空调系统、飞行控制系统、起落架、液压系统、燃油系统等关键系统，可达到精确预测故障的目的。

APCM平台的维修管理分为PC端、PAD端和手机端应用三部分。在PC端可完成维修文件的编写、审核、管理和生产任务分配；PAD端和手机端用于接收和反馈从PC段推送出的任务信息，查看故障报告，查阅各类现行有效的手册，编写、签署、提交各类工作单等。维修作业管理模块一方面与现行运行管理系统中的班表计划和航班动态实时同步，自动确定出航前、过站、航后等例行工作；另一方面可接收来自飞机健康管理模块推送的故障信息。值班经理结合系统提供的航班计划、维修计划、实时故障及保留故障情况，及时发布例行和非例行任务到工作者的Pad端、手机端。维修作业管理模块中以任务视图、飞机视图、人员视图、停机位视图，取代了传统的人工手写白板排班，使得维修排班更准确直观，大大提高了管理效率。

南方航：国内首创“飞机远程诊断实时跟踪系统

早在1999年，南方航的工程师们开始认识到，由于南方航机队规模以及航线网络覆盖面不断扩大，传统的机务维修流程已难以适应其发展。只有利用日益发展的信息技术，使机务人员在地面就能掌握飞行中飞机的实时状态，并提前做好充分的维修准备，才能最大限度地减少航班延误，提高飞机利用率。因此，南方航在没有任何经验可借鉴，且人力、物力、资金、技术都很匮乏的条件下开始了“飞机远程诊断实时跟踪系统”的艰难探索。

多年以来，南方航坚持自主研发、开拓创新，突破层层技术难关，在远程诊断系统的开发上取得了多项成果。2001年底，基于波音777数据链操控运作机制的南方航“飞机远程诊断实时跟踪系统”原型系统基本完成。2006年4月19日，具有自主知识产权的“飞机远程诊断实时跟踪系统”正式获得国家知识产权局颁发的《发明专利证书》，属国内首创，技术先进性达到了国际先进水平。2013年7月成功研发空客A380远程诊断系统模块，2015年3月成功研发波音787远程诊断系统模块，这不仅为南方航节省了花费在国外监控系统上的数十万美元服务费，更重要的是积累了针对新一代飞机健康监控系统的研发经验，从一定程度上对我国大飞机在机载信息领域的研发提供了指引。2016年，刘宇辉团队自主研发的“飞机远程诊断实时跟踪系统”第4代原型面世，这标志着南方航对于飞行大数据的研究全面进入工程应用阶段。

基于远程诊断系统平台和大数据分析，南方航“飞机远程诊断实时跟踪系统”拥有创新课题储备达200余项（投产率60%以上），已根植多个专业领域：对轮胎偏磨率进行分析，并以数据为支撑，修正一线工作标准；对飞机空调组件活门开关在不同状态下，相关参数的变化图谱进行分析，设定阀值，触发驾驶舱效应，弥补了飞机原厂设计的不足；对飞机辅助动力装置（APU）燃油消耗依据98种场景进行数据分析，优化工作流程，节省燃油，节约运营成本；对飞机故障预测领域进行尝试和探索，通过相关数据进行智能分析，预测故障发生趋势，将维护关口进行迁移，为将突发的事后维修转变为有计划的事前维修提供了有力的支持。

目前，南方航“刘宇辉创新工作室”正在研发的项目有APU运行状态监控、环境控制系统状态监控、eFLOW实时监控、飞机过载实时监控等，以波音787等新一代飞机为突破的飞行大数据工程信息系统也正处于研制与推广阶段。以eFLOW实时监控为例，该工作室所研发出的监控方案可有效控制空调组件活门关断风险。

由于波音737NG飞机新的eFLOW构型的空调组件（PACK）可能在空中非指令性地关闭组件活门（FCV流量控制活门）、而且没有任何驾驶舱警告，这有可能导致飞机进入慢释压状态，直到座舱高度超过10000英尺、座舱高度警告响起，机组才能发现故障存在，对飞行安全构成了极大安全隐患。自2016年5月以来，我国华东地区已陆续发生8起波音737NG飞机eFLOW构型座舱高度故障引起的返航事件，特别是今年5月初，在两天内连续发生三起返航事件，一起还导致机组使用了氧气面罩。根据波音和霍尼韦尔公司对这些事件的联合调查分析显示，在高温高湿的环境中，电子流量控制活门中的调节器调节压力过高，会造成活门非指令性关闭。鉴于上述情况，华东局下发了针对eFLOW构型空调系统此类故障的安全风险进行专项管控的通知。南方航目前共有9架波音737NG飞机受此影响。

南方航“刘宇辉创新工作室” 2016年8月初收到任务后，立即着手开展研发工作。该工作室反复进行了六个不同测试版本的迭代，最终于2016年10月16日完成最后一个全新测试版本的安装测试，并于2017年1月2日成功预警了一个实际飞行事件，取得了良好效果。1月10日，正式版本安装在了受影响9架波音737NG飞机上，至此波音737NG飞机eFLOW构型关断活门监控难题得到了解决。该监控软件不仅可以主动发现故障，进行打印机打印和触发下行报文动作，而且触发报文的时间、间隔、个数都可在飞机MCDU上随飞行员需求进行灵活更改，机务人员发现报文后还能够通过上行报文对飞行员进行提醒。

到目前为止，南方航从最初的“视情维修”的局限性寻找突破口入手，不仅可以实时获知飞机的性能、状态，还能够基于大数据的分析，预测系统的性能演变趋势、故障发生概率，从而提前预警并提前做出相应的部署。这些都跨越式地提升了南方航对飞机安全及性能的监控能力，缩短了故障排查处理的时间，更经济有效地周转航材，提升零部件的使用寿命，从而降低了飞机运营成本。未来，南方航还将开展飞行大数据译码虚拟化主机平台、NFF故障源深度分析、远程诊断移动端平台建设等范围更广、难度更大的重大课题研发工作。 

海南航：打造飞机健康管理大数据应用平台

作为海南航空主保障单位的海航技术，在机务维修的创新体系建设中有着自己独到的见解——通过构建创新管理委员会、架设创新管理机制、研发创新IT平台等多种方式在各个创新领域不断探索，并且在如何使用大数据技术提高机队的保障水平上取得了丰硕成果。

飞机健康管理大数据应用平台是海航技术大数据技术的创新成果之一。该大数据应用平台通过对飞机状态的实时监控和健康管理，及时发现隐性故障、运行不正常事件，优化机队维修和工程管理水平，有效提升机队安全运行品质和维修效率，并为航空公司维修控制、工程管理、航线维护部门带来极大的便利，帮助航空公司减少航班延误次数和时间，降低航空公司的运行成本，提高机队运行效益。

以波音737NG传统型飞机为例，该型飞机未配备集成中央维护系统，在维护运行上和现代新型飞机相比存在很大的劣势，故障通报存在一定的滞后性，地面故障诊断也有很大的局限性。因此海航技术基于飞机健康管理大数据应用平台研发了飞机实时监控和健康管理系统。该系统通过空地数据链通信完成实时监测和运行数据分析，将飞机实时运行数据与健康诊断模型进行分析对比后，能够及时发现故障隐患，并制定前置性维修方案，从而有效提高机队运行效率和安全品质。这在一定程度上改变了传统型飞机的维修方式。

此外，海航技术的飞机健康管理大数据应用平台的监控范围涵盖重复多发故障、运行超限事件、系统维修信息等，监控范围和能力达到国际水平，在提高航空安全方面具有突出优势。除了实时监控的基本功能外，该大数据应用平台还具有趋势监控、机队健康数据分析、排故决策支持、实时故障航图等扩展功能，能够为维修控制和机队管理的各个部门提供全新的实时运行数据支持服务。同时，该平台具有良好的扩展性，能够兼容波音、空客等不同厂家的多个机型。

维修运行品质的大数据分析是海航技术大数据技术的另外一个创新成果。为了减少维修运行中可控因素造成的不正常事件，全面推进品质管理体系建设，海航技术将大数据技术应用于品质数据分析中，实现了由检查员品质管理向统计品质管理转变，提升了维修运行体系的纠错能力和预见性。通过将分析结果以品质可视化形式进行展示，对薄弱环节进行品质效果验证闭环控制，提高了客户满意度。

利用该分析手段对各维修基地的运行品质大数据分析，还可识别出各维修基地存在的突出问题，从而有针对性地制定运行保障提升方案。例如，通过对中南区域的维修基地进行运行品质大数据分析，可知该区域基地整体平均延误时间较长，这将是现阶段急需解决的问题；通过品质维度分析，可知中南区域基地主要在生产组织方面存在可提升空间；通过事件的三级维度分析，可知主要需要在排故进展管理、试车/拖飞机实施、工具设备、航材准备方面做好保障。 

东航：全面挖掘数据的力量

伴随着近年的快速发展，东航机队规模已经超过600架，机队产生数据逐渐形成规模效应，基于大数据技术的数据深度挖掘在东航机务维修领域同样展现出强大的活力。

东航机务系统早在2006年实施一体化的组织转型时，就已着眼于整个机队数据的全面整合与统一，这一组织转型为后续大数据技术的应用打下了坚实基础。在东航机务系统实施“专业化生产、产业化经营、市场化运作、国际化发展”的“四化”转型以来，对于降本增效和提升工程管理水平的要求变得越来越高、越来越迫切，尤其是2014年底东航技术挂牌成立之后。因此，东航机务系统开始了基于自身运行特点的大数据技术分析与应用，第一步就是对波音、空客及其他OEM所提供的参考数据与实际运行数据的偏差进行深入分析和研究。

波音、空客、GE等公司所给出的飞机运行参考数据由于海拔、湿度、空气质量等运行环境设定的不同，与东航自身机队实际运行情况存在较为明显的差异，“欠维修”与“过维修”的现象成为制约维修成本降低与机队技术水平提升空间的一项重要因素。为了解决这一问题，东航技术继续依托Airman、AHM等系统的支持，以自身运行数据为基础，通过加强与空客、波音、GE等重要厂商的合作，对诸多监控数据的阀值参数进行了本地化修正，其中包括调整窄体机A检间隔、重新设定水洗发动机的间隔、优化发动机翻修计划等。此外，东航技术还与GE开展了深层次大数据战略合作，合作内容包括运行维护数据收集与深度分析、损伤及故障预判、维护方案优化、发动机推力优化、技术支援等多个方面，未来的研究成果将首先用于东航的CFM56系列发动机机队中。

随着对大数据技术应用的不断深入，东航技术开始自行开发软件程序，以实现对飞机重要系统进行参数监控和数据分析。其中一个典型案例就是监控空调引气系统的报文系统。通过该系统，东航技术能够对空调系统的性能进行客观评判并对机队每台空调的性能趋势进行实时监控，以便提前发现那些性能已经衰退的空调。由此，维修人员可主动地、有计划地对那些不能满足性能要求的空调提前进行排故，及时恢复空调的性能，从而有效避免空调引气系统发生大规模突发故障。在应用空调引气系统的报文系统后，东航机队因空调问题产生的旅客投诉较过去已下降了80%。未来，东航技术还将进一步扩大对飞机各系统的数据采集与分析的覆盖范围，利用大数据技术全面保障机队的持续、稳定、高水平运行。

作为立足打造飞机全生命周期的飞机工程与维修服务提供商，东航技术借着自身管理信息系统整合与工程维修信息管理（SAP）系统建设的契机，将大数据的应用扩展至航材管理、工程管理、维修管理、质量管理、培训管理、供应商选择等业务上。以航材管理为例，东航技术基于不同航材的故障发生地、发生概率等参数，对航材备件数量、库存布局点等进行全面优化，不仅使航材供应链管理更加高效、有序，也为东航技术与其他航空公司或航材平台之间的航材互援合作提供决策依据。在供应商的选择与决策方面，东航技术依托自身航材送修数据的积累，引入其他大型航空公司的送修数据作为补充，建立起以修后飞行小时平均成本作为评价依据的供应商选择逻辑，将单位维修成本折算入体现实际使用情况的修后飞行小时，而不再以单次维修成本作为决策依据，制定了更为科学合理的供应商选择策略。