Trong một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực bảo dưỡng hàng không quân sự, các kỹ sư tại Căn cứ Không quân Hải quân Hoàng gia (RNAS) Yeovilton đang chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI) để hiện đại hóa phương pháp tiếp cận của họ trong việc bảo dưỡng và hỗ trợ trực thăng của Hải quân Hoàng gia. Công cụ đột phá này, được gọi là "Motherlode", được thiết lập để nâng cao hiệu quả và trí thông minh của công việc bảo dưỡng cho những chiếc máy bay quan trọng này. Khả năng của Motherlode bao gồm từ việc cung cấp cái nhìn toàn diện về các quy trình bảo dưỡng máy bay đến xác định các vấn đề cụ thể trên từng máy bay. Mục tiêu cuối cùng là gì? Tăng khả năng sẵn sàng của máy bay và đảm bảo trực thăng của Hải quân Hoàng gia sẵn sàng hành động khi cần thiết nhất.
Chuyển đổi bảo dưỡng máy bay trên quy mô lớn
Trung tá Oli Burrows của Phi đội Không quân Hải quân 1710, một đơn vị hỗ trợ khoa học và kỹ thuật, ca ngợi Motherlode vì khả năng cung cấp hiểu biết toàn diện về cách Hải quân Hoàng gia bảo dưỡng máy bay của mình. Ông giải thích rằng hệ thống này tận dụng lượng lớn dữ liệu liên quan đến máy bay và các quy trình bảo dưỡng của máy bay. Sau đó, nó áp dụng các phép tính xử lý dữ liệu nâng cao để trình bày thông tin này theo định dạng trực quan và thân thiện với người dùng.
Bảo trì dự đoán để tăng cường tính khả dụng
Một trong những chức năng chính của Motherlode là bảo trì dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu và mô hình lịch sử, nó có thể dự đoán thời điểm các bộ phận máy bay cụ thể có thể bị lỗi. Được trang bị khả năng dự đoán này, các kỹ sư có thể chuẩn bị thay thế các thành phần trước khi chúng hỏng. Cách tiếp cận chủ động này không chỉ đảm bảo an toàn cho máy bay mà còn tối đa hóa khả năng sẵn sàng của trực thăng Hải quân Hoàng gia.
Phân tích hiệu suất thành phần
Motherlode vượt xa bảo trì dự đoán bằng cách cho phép các kỹ sư đánh giá hiệu suất của từng bộ phận máy bay cụ thể so với kỳ vọng. Sĩ quan cao cấp Andrew Ireson, một kỹ sư tuyến đầu của Wildcat, giải thích rằng công cụ này cho phép họ tiến hành phân tích chuyên sâu cho đến khi một bộ phận cuối cùng hỏng. Ví dụ, nếu một cánh quạt đuôi hỏng sau 100 giờ bay, Motherlode có thể được sử dụng để xác định xem điều này có phù hợp với kỳ vọng, vượt qua kỳ vọng hay không đạt yêu cầu về độ tin cậy. Mức độ phân tích dựa trên dữ liệu này trao quyền cho nhân viên để hợp tác với nhà sản xuất và xem xét các sửa đổi để cải thiện hiệu suất.
Nhận ra tầm quan trọng của hỗ trợ bảo trì
Bộ trưởng Bộ Mua sắm Quốc phòng James Cartlidge gần đây đã đến thăm RNAS Yeovilton để chứng kiến tận mắt tác động của Motherlode đối với hoạt động bảo dưỡng trực thăng của Hải quân Hoàng gia. Ông nhấn mạnh vai trò quan trọng của hoạt động hỗ trợ bảo dưỡng trong quân đội, nêu bật tầm quan trọng của hoạt động này ngay cả khi so sánh với việc mua lại các nền tảng mới và hào nhoáng. Việc duy trì các tài sản hiện có một cách hiệu quả và hiệu suất là tối quan trọng để đảm bảo khả năng sẵn sàng và hoạt động của Lực lượng vũ trang.
Triển khai Motherlode trên toàn quốc
Khi Motherlode tiếp tục chứng minh giá trị của mình tại RNAS Yeovilton, có kế hoạch triển khai công cụ AI tiên tiến này cho tất cả các hoạt động bảo dưỡng trực thăng của Hải quân Hoàng gia vào cuối năm nay. Việc áp dụng rộng rãi Motherlode đánh dấu một bước tiến lớn trong cam kết của Hải quân Hoàng gia trong việc khai thác AI để cải thiện khả năng sẵn sàng và độ tin cậy của máy bay.
Motherlode đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực bảo dưỡng máy bay quân sự. Bằng cách tận dụng AI để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, dự đoán lỗi thành phần và phân tích hiệu suất so với kỳ vọng, Hải quân Hoàng gia đã sẵn sàng nâng cao tính khả dụng và độ tin cậy của đội bay trực thăng. Với việc triển khai Motherlode sắp diễn ra trên tất cả các hoạt động bảo dưỡng, Hải quân Hoàng gia đang củng cố sự tận tâm của mình trong việc duy trì các tài sản hiện có ở tiêu chuẩn cao nhất, đảm bảo chúng luôn sẵn sàng làm nhiệm vụ.