航空业中的创新常常与高科技发动机、复杂飞机设计，甚至是可持续航空燃料的开发相关联。虽然这些航空领域的子领域在技术不断发展中肯定还有改进空间，但在未来几十年内，不太可能出现与这些领域相关的突破性新技术。目前，航空业最大的飞跃与航空公司维护保养相关。随着大数据成为过去几年中最热门的领域之一，航空公司已经开始利用复杂的数据软件加速其维护保养流程。
什么是预测性维护？
本质上，预测性维护是利用技术提前确定飞机的哪些部件需要进行调整。通过获取实时传感器数据和维护日志，软件可以准确地确定何时需要进行维护检查，以在发动机或其他关键飞机部件开始显示出性能不佳的迹象之前进行预防。
大数据与预测性维护
在过去几年中，预测性维护的实现主要归功于大数据及其相关技术的发展。尤其是人工智能在预测性维护方面取得了一些重大进展，复杂的机器学习算法已经研究了大量与维护日志相关的数据，以识别飞机生命周期中的模式。这些模式结合实时传感器数据，可以准确地预测可能需要提前进行的任何形式的维修。
为什么预测性维护如此重要？
预测性维护的价值不仅仅体现在节省了降落和起飞之间的时间。虽然节省时间通常意味着为航空公司节省金钱，但飞机维护还涉及到另一个可能造成巨大浪费的方面：购买备件。修复飞行发动机并不像紧固几颗螺帽和螺栓那样简单。有问题的部件需要被更换为更新、更好的部件。
如果没有预测性维护的帮助，人们将无法知道哪些部件在磨损之前需要被更换。因此，航空公司需要购买足够多的备用零件以适应各种可能的情况，尽管其中许多不会被使用。预测性维护提前通知航空公司何时需要更换零件，使他们有足够的时间在需要时购买零件，而且只有在需要时购买。这样可以避免不必要的库存和资源浪费。
航空业的数据共享
机器学习在处理大量数据时效果最好。大多数航空公司往往无法生成足够的数据，以便其预测性维护软件能够准确识别与其飞机相关的模式。这就是为什么通过安全平台进行协作和数据共享，比如Aviadex.io，对整个航空业繁荣的重要一步。
Aviadex.io的优势
QOCO的Aviadex.io数据共享平台与罗尔斯-罗伊斯及其TRENT发动机合作，使航空公司能够利用其实时传感器数据和其他实时信息，在维护过程中节省时间和成本。此外，预测性维护不仅提高了发动机维修的效率，还延长了发动机的使用寿命。Aviadex.io还向其用户提供了最高级别的安全保障，确保航空公司的敏感信息始终掌握在正确的手中。从本质上，Aviadex.io可以用于各种用途，如APU数据等。
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