JP6840529B2 - データ分析拡張を伴う航空機保守および検査 - Google Patents

データ分析拡張を伴う航空機保守および検査 Download PDF

Info

Publication number
JP6840529B2
JP6840529B2 JP2016249121A JP2016249121A JP6840529B2 JP 6840529 B2 JP6840529 B2 JP 6840529B2 JP 2016249121 A JP2016249121 A JP 2016249121A JP 2016249121 A JP2016249121 A JP 2016249121A JP 6840529 B2 JP6840529 B2 JP 6840529B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
aircraft
maintenance
analysis
report
outside
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016249121A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017199342A (ja
JP2017199342A5 (ja
Inventor
フォン・シ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Boeing Co
Original Assignee
Boeing Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Boeing Co filed Critical Boeing Co
Publication of JP2017199342A publication Critical patent/JP2017199342A/ja
Publication of JP2017199342A5 publication Critical patent/JP2017199342A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6840529B2 publication Critical patent/JP6840529B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/20Administration of product repair or maintenance
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/0008Industrial image inspection checking presence/absence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/006Indicating maintenance
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は一般に航空機検査および保守に関し、特に、データ分析を用いて航空機検査および保守を最適化するための改善されたシステムおよび方法に関する。
航空業界では、航空機検査および保守は一般に、稼働時間または飛行時間の後、または、所定の飛行サイクルに到達したときにスケジュールされる。当該検査および保守のプロセスは包括的であり進行中である。例えば、特定の航空機コンポーネントは最大許容可能利用に到達したときに取り替えられ、他の部品は現場故障または故障性能に関して定期的にチェックされる。航空会社および耐空性機関はしばしば、スケジュールされた検査をA−チェック、B−チェック、C−チェック、またはD−チェックと称する。A−チェックおよびB−チェックはより軽いチェックと考えられ、C−チェックおよびD−チェックはより重いチェックと考えられる。図1に示すように、空港ゲートで、例えば、航空会社の搭乗員が、駐機した航空機の地上検査および評価102を行ってもよい。かかる地上評価は、空港ランプ検査としても知られ、環境、バード・ストライク、雷、または異物のデブリ等による劣化、摩耗およびせん断、悪化に起因する可視の損傷に関する航空機構造およびシステムコンポーネントに対するチェックを含む。当該手続きはパイロット操作ハンドブック、規制更新106、搭乗員知識108、および航空機製造者および運営航空会社が提供する他の情報を含む搭乗員動作マニュアル104に従って実施される。
一般に、航空機が出発のために押し返す前に耐空性があるかどうかの判定110を行うのは、航空会社の地上員の責任である。飛行のための準備において、内部および外部の両方のチェックリストの項目がチェックされる。任意の安全性問題の発見、およびかかる問題の訂正または延期は、安全な飛行を保証するのに基本的である。連邦航空局(FAA)が最小機器リスト(MEL)の動作概念を採用したので、特定の動作不能な項目で、かかる項目が飛行において本質的でない限り、飛行が許可される。したがって、FAA MELガイドライン内で、航空会社が特定の非本質的な機器の修理を延期するかもしれない。検査の間に発見された動作不能な機器に対して、航空機が出発に関して安全かどうか(120)、保守が出発前に必要であるかどうか(112)、飛行を延期に関するFAA MELルールにより課せられた制限下で行えるかどうか(122)、または飛行をキャンセルする必要があるかどうか(114)が判定される。搭乗員および保守技術員にはステータス116、118が通知され、全ての情報は航空日誌124および保守記録126に文書化される。
上述の検査および保守プロセスにより、現場での飛行安全性判定は、地上検査を実施するために航空機周りで作業している航空会社の搭乗員各人が受けたトレーニングのスキル、知識、経験およびレベルに大きく依存する。検査の間に、航空機の機器、センサ、プローブ、ブレーキ、圧力ベント、エンジンブレード、流体レベル、亀裂、および腐食等は搭乗員の解釈を受ける。さらに、幾つかの検査は夜または視界が貧弱な他の時点で行われ、これが検査の間に安全性問題が誤解または誤判定されうる可能性を高める。例は、昆虫の巣、使い古したブレーキ・ピン、部分的に閉じたベント、捩れたエンジンブレード、流体漏洩、機体上の穴、亀裂、または凹みを引き起こした落雷、アンテナの腐食、締め金具の損失、および超過圧力解放キャップ等の色による妨害されたプローブを含む。必然的に、人間によるエラーと不正確な判定に遡る事象が報告される。
幾つかのより新しいより高度な航空機において、航空機は、航空機健全性管理(AHM)システムと称される車載型リアルタイム健全性管理システムを備える。当該システムは、飛行中に航空機の機隊規模の監視を可能とする。AHMシステムは航空会社に、車載型システムおよびコンポーネントを監視するためのさらなる能力を与え、それにより最適化された飛行計画および飛行管理を有する航空会社に対する効率的な機隊動作を可能とする。例えば、AHMシステムはデータを集約し、潜在的な問題を特定し、保守マニュアルを更新し、サービスを提供し、航空機製造者システムおよびエンジニアリングエキスパートにより供給された関連情報を修理する。AHMサマリレポートが、地上局に送信され、次いで処理のために航空会社動作センタに送信することができる。かかるチャネルを通るデータは、その量が巨大になった場合に幾つかの航空会社にはコストがかかるものになり得、データ送信の速度が問題となりうる。代替手段として、AHMサマリレポートを、無線または手動により空港で後に取り出すためにレコーダに記録することができる。
搭載型および非搭載型のブロードバンド接続性により、大量の蓄積された航空サービスデータが、地上での機隊保守、航空機検査、および修理を航空会社が支援するために利用可能となっている。航空会社の搭乗員は、意思決定を支援するためのインターネットインフラまたはクラウドベースのサーバを介したデータベースへのアクセスを有する。予測分析または他のマシン支援型方法は大量のデータから真の値を抽出することができる。かかるビッグ・データの正確な処理は信頼ある判定につながり、より良い判定は、航空会社に対するより良い動作効率とコストおよびリスクの削減を意味する。データ分析で拡張された検査および保守により、航空会社員は状況をリアルタイムに調査し、現場で正しい判定を行うことができ、それにより飛行機の乗客、搭乗員、および航空機の安全性が高まる。
上述のAHMシステムの1つの欠点は、全ての関連するサービス中の保守データを航空機製造者の航空機ポートフォリオの間で結合し統合することができないということである。むしろ、航空会社は一般にその機隊検査結果および保守データを互いから隔離する。運営者がFAAルールごとに報告しなければならない大事故が発生しない限り、航空機保守データは自発的ベースで利用可能であるにすぎない。文化、言語、およびデータ・フォーマットにおける地域的な態様性と差異のため、地上での世界的な機隊により実施される検査および修理の現在の保守記録は、飛行中に収集されたデータを含む航空機製造者のAHMシステムと統合されない。英語を母国語としない国に対して、航空会社の保守記録はしばしば外国語で記録され、これは英語で書かれたAHMシステムと非互換でもある。したがって、伝統的な方法を用いると、航空会社は必要な動作を行うのに時間がかかり、幾つかの場合には1週間かかる。
したがって、車載型AHMシステムによる地上保守および検査から収集されたコンテンツを統合し分析して、安全性問題の診断の正確さとかかる問題への適切な応答のタイムリ性を改善するための改善されたシステムおよび方法を有することが望ましい。
上述の背景に鑑み、本発明の例示的な実装では、航空機に対する保守公示、航空機の修理および保守履歴、航空機の健全性管理レポート、航空機の構造的健全性管理レポート、航空機の動作履歴、および航空機の外部の視覚的検査レポートのようなシステム内の複数の航空機情報を収集するステップを含む、航空機にディスパッチ判定させるためのシステムおよび方法を提供する。当該視覚的検査レポートは、航空機の外部のリアルタイム画像をキャプチャし、当該リアルタイム画像を反転し、当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像に重ね合わせ、航空機外部の当該以前の画像上の重ね合わされた反転画像の組合せにおける任意の変形を検出することによって生成される。当該視覚的検査レポートを、航空機の外部のリアルタイム画像を取得し、コントラスト拡張、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および画素ベースのアイデンティティチェックのようなデジタル処理技術を用いて当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像と比較することによって生成することができる。航空機の外部の当該リアルタイムおよび以前の画像は航空機情報の他の態様と相関付けられ、当該情報を機械翻訳しテキスト分割してもよい。
航空機にディスパッチ判定させるための方法はさらに、システムが航空機情報を分析して、航空機の構造的な故障またはシステム故障および任意の即座のまたは短期的な公示保守要件があるかどうかを検出するか、またはそれらの組合せを特定するステップを含む。分析レポートは当該分析ステップからの結果に基づいて生成され、当該分析レポートは航空機に対する保守記録に文書化される。当該方法はさらに、システムが当該分析レポートに基づいて航空機にディスパッチ判定を行うステップを含む。当該ディスパッチ判定が、保守動作、飛行キャンセル、搭乗員通知、保守エンジニアリング通知、出発許可、および飛行禁止アクションのような動作を含んでもよい。
本発明のさらなる実装では、当該複数の航空機情報はさらに、航空機タイプ履歴システム故障レポートを含み、当該分析ステップはさらに、航空機タイプ履歴システム故障レポートおよび航空機動作保守履歴に基づいて航空機の任意の予測される潜在的なシステム故障を特定するステップを含む。航空機にディスパッチ判定させるステップが、累積的学習プロセスの結果を分析するステップを含んでもよい。当該プロセスは、既知の組の正確な航空機データ、航空機データのテスト・セット、および期待される出力の確率を分析する。当該累積的学習モジュールの出力が航空機システムを分類してもよく、航空機ディスパッチ判定ステップがさらに機団における同一の航空機タイプの複数の航空機からの情報の分析に基づいてもよい。
上述のステップを実装するためのシステムはハードウェアおよびソフトウェアの両方を備える。
本明細書で説明した特徴、機能および利点を、様々な例示的な実装において独立に実現してもよく、または、さらに他の例示的な実装で組み合わせてもよく、そのさらなる詳細は以下の説明と図面を参照して理解することができる。
本開示の例示的な実装を一般的な用語で説明したので、次に添付図面を参照する。添付図面は必ずしも正しい縮尺で描かれていない。
航空機フィールド・サービス判定を行うための先行技術システムのブロック図である。 本発明の1例示的な実装に従う航空機フィールド・サービス判定を行うためのシステムのブロック図である。 本発明の1例示的な実装に従う航空機フィールド・サービス判定を行うためのシステムで使用されるデータ分析モジュールのブロック図である。 航空機生産およびサービス方法のブロック図である。 航空機の略例の図である。
添付図面を参照して、本発明の幾つかの実装を以下でより十分に説明する。図面では本発明の全てではないが幾つかの実装が示されている。実際、本開示の様々な実装を多数の異なる形態で具体化してもよく、本明細書で説明する実装に限定されるとは解釈されるべきではなく、むしろ、これらの例示的な実装は、本開示が徹底的かつ十分であり本発明の範囲を当業者に十分に伝達するように提供される。例えば、特に明記しない限り、第1の、第2の等である何かの参照は特定の順序を暗示すると解釈されるべきではない。また、何かを、(特に明記しない限り)他の何かよりも上にあると記載してもよく、代わりに下にあると記載してもよく、逆も成り立つ。同様に、他の何かの左にあるとして説明された何かが代わりに右にあってもよく、逆も成り立つ。同様な参照番号は図面にわたって同様な要素を指す。
本発明の例示的な実装は主に航空のアプリケーションに関連して説明される。しかし、この例示的な実装を航空業界内および航空業界外の両方で他の多数のアプリケーションと関連して利用してもよいことは理解されるべきである。
本発明の例示的な実装によれば、改善されたシステムが、地上ベースの保守および検査から収集されたデータを車載型AHMシステムで統合し分析して、安全性問題の診断における正確性とかかる問題への適切な応答のタイムリ性を改善するために提供される。
図2および3に示すように、本発明のシステムおよび方法において、同一タイプの航空機を他所で飛行させる全ての航空会社の間で共有される知識の支援により、サービス中の保守データおよび飛行中のデータが同じ時点に同じ位置で処理される。提案された方法により、航空会社は、図1に関して上述した伝統的な分析方法により要求される数週間ではなく、数時間以内に安全性問題を診断し、必要な動作を開始することができ、それにより時間、燃料、リソース、およびコストを節約しつつ安全性を高める。
地上では、企業ネットワークおよび/またはクラウドベースのサービスのような世界的なインターネットインフラとともに、航空会社は、航空機製造者のAHMシステムに例えばウェブベースのポータルを通じてアクセスすることによって高度なデータ分析を実施することができる。これにより、航空会社保守員および技術者は、より高度かつ完全なデータ分析を現場で実施することができる。この統合されたアプローチにより、診断および予知がかなり効率的に強化される。したがって、航空会社が、より良く高速な修正または飛行判定を行い、航空機をゲートで押し返す前に、飛行遅延、飛行引き返し、および迂回を減らすことができる。
図2を特に参照すると、本発明のシステムおよび方法はまた、地上検査および評価102と同様に、駐機した航空機の地上検査250を取り込み、これは搭乗員により実施される。かかる地上評価は、パイロット操作ハンドブック、規制更新206、搭乗員知識208、および航空機製造者および運営航空会社により提供される他の情報を含む搭乗員動作マニュアル204に従って実施される。
本システムおよび方法はしかし、さらに航空機の画像からのインテリジェンスを取り込む。特に、搭乗員が、航空機230のデジタル画像をキャプチャし、画像232を大幅に強化する既知の技術を使用してもよい。かかる画像は、航空機に関連する既存の画像のデータベースとデジタル的に比較される(240)。当該データベース内の画像を検索してもよく(234)、航空機が就航したとき、特定の部品の組込み(238)または取替の時点、または以前の飛行236の後に取得された航空機の画像を含んでもよい。現在の画像と過去の画像をデジタル的に比較することで、航空機の特定の部品が変化したかどうかまたはどれだけ多く変化したかを搭乗員が判定するのを支援する。高解像度画像および/または赤外線画像に対して、当該処理および比較が、コントラスト拡張、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および/または画素ベースのアイデンティティチェックを通じて2組のデータの類似性を決定することを含んでもよい。画像反転および重ね合せのような技術を使用してもよい。強度平準化を、比較すべき画像に反転画像を追加することで画像を反転する前に適用することができる。2つのデータ・セットの重ね合せ結果が正味ゼロ、またはゼロ付近である場合、当該2つの画像の間の差は無いかまたは実質的に無い。言い換えると、オブジェクトの署名を反転し、次いで同一のオブジェクトのその以前の署名に追加してもよい。当該2つの信号が互いをキャンセルする場合には、当該オブジェクトに変化はない。カラー・ヒストグラム、数的重み割当てのような他の技術、およびフーリエ変換および余弦反転のような数学的処理を実装してもよい。テクスチャ測定が、共起行列、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、およびフーリエスペクトル、およびガボールフィルタから導出された特徴を考慮してもよい。
本発明のシステムおよび方法は、画像データベース内の画像242を、搭乗員動作マニュアル、保守マニュアル、およびサービス更新からのテキストのようなテキストで整列するさらなる能力を有する。下記でより詳細に説明するように、航空機の健全性を評価、分析、および判定するためのモジュール300が、地上ベースの検査250、画像比較240において、画像242、246、および音声入力244で整列された、テキスト、ドキュメント、および図を分解する。当該評価、分析、および判定モジュール300は最終的に耐空性に関する推奨を行う。特に、検査中に発見された動作不能な機器に対して、航空機が出発に対して安全であるかどうか(220)、保守が出発前に必要であるかどうか(212)、延期に関するFAA MELルールにより課せられた制限の下で飛行できるかどうか(222)、または当該飛行をキャンセルする必要があるかどうか(214)の判定を行う。搭乗員および保守技術員にステータス216、218が通知され、全ての情報が航空日誌224および保守記録226に文書化される。
図3を参照して、当該評価、分析、および判定モジュール300をより詳細に説明する。モジュール300の入力は、図2で参照されるドキュメント、音声、画像および記号302を含む。モジュール300はまた、図2に関して上述したように、かかるテキスト、グラフィックス、写真、およびビデオ304を認識し整列する。モジュール300はさらに、エキスパートデータベースおよび翻訳メモリを含む航空データ308のコーパスに基づいて機械翻訳およびテキスト分割機能306を提供する。
本発明のシステムおよび方法のモジュール300は、累積的学習310のプロセスを通じて取得された新たな知識および経験とともに機械学習を取り込む。当該連続的な学習プロセスが、既知の良好なデータ・セットを有するトレーニングセット318、実際のケース入力320、および期待される出力の322を含んでもよい。
累積的学習プロセス310の出力は、特定のオブジェクト314が属する車載型システムのマシン分類312である。例えば、照明が電気システムの元で分類され、ブレーキが構造的/機械システムの元で分類され、温度が環境システムの元で分類される。
判定、診断および予知が対象の航空機および同一のタイプの全ての航空機の知識に基づいて統計分析エンジン316により実施される。機隊情報が、オブジェクトの工場設置に関するデータ、事前実地サービスデータ、および健全性監視データを含んでもよい。是正的動作から得られた知識は累積的学習モジュール310への入力である。このアプローチは、十分に解釈された利用可能な情報とともにかなり効率的かつ正確に航空機診断/予知を強化する。判定を行うデータが、ブロードバンド接続性を用いて搭乗員に提供され、搭乗者が航空機の検査中に正しい判定を行うのを支援する。
上述のシステムおよび方法は、地上ベースの検査を実施している間でも、航空機の健全性に関する判定を行うのに必要な情報を搭乗員により良く具備させる。当該意思決定は、意思決定プロセスを支援するためのビデオまたはアプリケーションを流している間に、最新の規制変化、公示通知、参照ドキュメント、図面、および画像をシステムにダウンロードする能力により支援される。当該システムは診断および検証のために分析アルゴリズムを実施し、良好な記録保持のために画像またはビデオを航空会社の運営センタおよび搭乗員にアップロードすることを可能とする。当該システムはさらに航空日誌に対する電子署名を可能とする。したがって、本発明の当該システムおよび方法は、機隊のフィールドおよび保守サービスポートフォリオの間でAHMデータを伴う航空機保守データを集約することによって航空会社および空港に対するコストおよび性能の利益の両方に関して最適化される。これは、より高度かつ完全なデータ分析を提供し、先行技術の方法よりもかなり前に潜在的な航空機健全性問題を搭乗員が特定し解決することを可能とする。
本発明の例示的な実装によれば、本発明の改善されたシステムおよび方法の当該様々なコンポーネントを、ハードウェアを含む様々な手段により、単体で、または、コンピュータ可読記憶媒体からの1つまたは複数のコンピュータ・プログラムコード命令、プログラム命令または実行可能コンピュータ可読プログラムコード命令の指示のもとで実装してもよい。
1例では、本明細書で図示し説明した当該システムおよび方法および各要素として機能するかまたはそれらを実装するように構成された1つまたは複数の装置を提供してもよい。複数の装置が関与する例では、各装置が、例えば、直接的に、または、有線または無線ネットワーク等を介して間接的に、幾つかの異なる方式で互いと接続または通信してもよい。
一般に、本発明に対する例示的な実装の装置が、上述のようにメモリ(例えば、記憶装置)に接続されたプロセッサ(例えば、プロセッサユニット)のような幾つかのコンポーネントの1つまたは複数を備えてもよい。当該プロセッサは一般に、例えば、データ、コンピュータ可読プログラムコード、命令等(一般に「コンピュータ・プログラム」、例えば、ソフトウェア、ファームウェア等)、および/または他の適切な電子情報のような情報を処理できる任意のハードウェアである。より具体的には、例えば、当該プロセッサを、コンピュータ・プログラムを実行するように構成してもよく、当該プログラムを当該プロセッサ上に格納するかまたは(同一のまたは別の装置の)当該メモリに格納してもよい。当該プロセッサが、特定の実装に応じて、幾つかのプロセッサ、マルチプロセッサコアまたは幾つかの他のタイプのプロセッサであってもよい。さらに、当該プロセッサを、メインプロセッサが単一のチップ上の1つまたは複数の二次プロセッサとともに存在する幾つかの不均一プロセッサシステムを用いて実装してもよい。別の例示的な例として、当該プロセッサが、同一のタイプの複数のプロセッサを含む対称マルチプロセッサシステムであってもよい。さらに別の例では、当該プロセッサが、1つまたは複数の特殊用途向け集積回路(ASIC)、フィールド・プログラム可能ゲート・アレイ(FPGA)等として具体化してもよく、または、それらを含んでもよい。したがって、当該プロセッサが1つまたは複数の機能を実施するためのコンピュータ・プログラムを実行可能であってもよいが、様々な例の当該プロセッサが、コンピュータ・プログラムの支援なしに1つまたは複数の機能を実施可能であってもよい。
当該メモリは一般に、例えば、データ、コンピュータ・プログラムおよび/または他の適切な情報のような情報を一時的および/または永続的の何れかで格納できる任意のハードウェアである。当該メモリが、揮発性および/または不揮発性メモリを含んでもよく、固定または取り外し可能であってもよい。適切なメモリの例は、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、読取り専用メモリ(ROM)、ハードドライブ、フラッシュメモリ、サムドライブ、取り外し可能コンピュータディスク、光ディスク、磁気テープまたは以上の幾つかの組合せを含む。光ディスクが、コンパクトディスク読取り専用メモリ(CD−ROM)、コンパクトディスク読取り/書込み(CD−R/W)、DVD等を含んでもよい。様々な事例において、当該メモリをコンピュータ可読記憶媒体と称してもよい。当該媒体が、情報を格納できる非一時的装置として、或る位置から別の位置に情報を運搬できる電子一時的信号のようなコンピュータ可読送信媒体から区別可能であってもよい。本明細書で説明するコンピュータ可読媒体を一般にコンピュータ可読記憶媒体またはコンピュータ可読送信媒体と称してもよい。
当該メモリに加えて、当該プロセッサを、情報を表示し、送信し、かつ/または受信するための1つまたは複数のインタフェースに接続してもよい。当該インタフェースが、通信インタフェース(例えば、通信ユニット)および/または1つまたは複数のユーザインタフェースを含んでもよい。当該通信インタフェースを、例えば他の装置(複数可)、ネットワーク(複数可)等と情報を送受信するように構成してもよい。当該通信インタフェースを、物理(有線)および/または無線通信リンクによって情報を送信および/または受信するように構成してもよい。適切な通信インタフェースの例は、ネットワークインタフェースコントローラ(NIC)、無線NIC(WNIC)等を含む。
当該ユーザインタフェースが、ディスプレイおよび/または1つまたは複数のユーザ入力インタフェース(例えば、入力/出力ユニット)を含んでもよい。当該ディスプレイを、情報をユーザに提供または表示するように構成してもよく、その適切な例は、液晶ディスプレイ(LCD)、発光ダイオードディスプレイ(LED)、プラズマディスプレイパネル(PDP)等を含む。当該ユーザ入力インタフェースが有線または無線であってもよく、例えば処理、記憶および/または表示のために、ユーザから当該装置に情報を受信するように構成されてもよい。ユーザ入力インタフェースの適切な例は、マイクロフォン、画像またはビデオキャプチャ装置、キーボードまたはキーパッド、ジョイスティック、(タッチスクリーンとは異なるかまたはタッチスクリーンに統合された)タッチセンシティブサーフェス、生体センサ等を含む。当該ユーザインタフェースはさらに、プリンタ、スキャナ等のような周辺機器と通信するための1つまたは複数のインタフェースを含んでもよい。
上述のように、プログラムコード命令を、当該システムの機能を実装するためにメモリに格納し、プロセッサにより実行してもよい。理解されるように、任意の適切なプログラムコード命令を、コンピュータまたは他のプログラム可能装置にコンピュータ可読記憶媒体からロードして特定のマシンを生成し、当該特定のマシンが本明細書で指定した機能を実装するための手段になるようにしてもよい。これらのプログラムコード命令を、特定の方式で機能しそれにより特定のマシンまたは特定の製品を生成するようにコンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置に指示できるコンピュータ可読記憶媒体に格納してもよい。当該コンピュータ可読記憶媒体に格納された当該命令が製品を生成してもよく、当該製品は本明細書で説明する機能を実装するための手段になる。当該プログラムコード命令を、コンピュータ可読記憶媒体から取り出し、コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置にロードして、当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置上でまたはそれらにより実施される動作を実行するように当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置を構成してもよい。
当該プログラムコード命令の取り出し、ロード、および実行を、1つの命令が一度に取り出され、ロードされ、実行されるように逐次的に実施してもよい。幾つかの例示的な実装では、取出し、ロードおよび/または実行を、複数の命令が一緒に取り出され、ロードされ、および/または実行されるように並列に実施してもよい。当該プログラムコード命令の実行が、当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置により実行される当該命令が本明細書で説明する機能を実施するための動作を提供するように、コンピュータ実行型のプロセスを生成してもよい。
プロセッサによる命令の実行、またはコンピュータ可読記憶媒体内の命令の記憶は、指定された機能を実施するための動作の組合せをサポートする。ことは理解されよう1つまたは複数の機能、および機能の組合せ、指定された機能を実施する特殊目的のハードウェアベースのコンピュータシステムおよび/またはプロセッサ、または特殊目的のハードウェアおよびプログラムコード命令の組合せにより実装されてもよい。
さらに、本発明の例を、航空機製造サービス方法の文脈で説明することができる。図4および5に示すように、事前生産中に、例示的な方法500が、航空機602の仕様および設計(ブロック502)および材料調達(ブロック504)を備えてもよい。生産中に、航空機602のコンポーネントおよび組立部品製造(ブロック506)およびシステム統合(ブロック508)が行われてもよい。その後、航空機602が、サービスに置かれる(ブロック512)ために認証および配送(ブロック510)を受けてもよい。サービスにおいて、航空機602が定期保守およびサービスに関してスケジュールされる(ブロック514)。定期保守およびサービスが航空機602の1つまたは複数のシステムの修正、再構成、改良等を含んでもよい。
方法500のプロセスの各々を、システム・インテグレータ、サード・パーティ、オペレータ(例えば、顧客)により実施または実行してもよい。この説明の目的のため、システム・インテグレータが、限定ではなく、任意数の航空機製造業者および主要システム下請けを含んでもよく、サード・パーティが、限定ではなく、任意数のベンダ、下請け、および供給者を含んでもよく、オペレータが航空会社、リース会社、軍事機関、サービス組織等であってもよい。
図5に示すように、例示的な方法500により生産された航空機602は複数の高レベル・システム600および内部614を有する機体612を含んでもよい。高レベルなシステム600の例は、推進システム604、電気システム606、油圧システム608、および環境システム610のうち1つまたは複数を含む。任意数の他のシステムを含めてもよい。航空の例を示したが、本明細書で開示する原理を自動車業界のような他の産業に適用してもよい。したがって、航空機602に加えて、本明細書で開示する原理を、陸上車両、海上車両、空中車両等のような他の車両に適用してもよい。
本明細書で図示または説明した装置(複数可)および方法(複数可)を、生産およびサービス方法500の段階の任意の1つまたは複数の間に使用してもよい。例えば、コンポーネントおよび組立部品製造506に対応するコンポーネントまたはサブアセンブリを、航空機602がサービス中に生産されたコンポーネントまたはサブアセンブリと同様に作製または製造してもよい。また、当該装置(複数可)、方法(複数可)の1つまたは複数の例、またはそれらの組合せを、例えば、航空機602の組立てを大幅に早めるか、または、航空機602のコストを削減することによって、生産段階506および508の間に利用してもよい。同様に、装置または方法の実現化の1つまたは複数の例またはそれらの組合せを、例えば限定ではなく保守およびサービス段階(ブロック514)のために航空機602がサービス中に利用してもよい。
本明細書で開示する当該装置(複数可)および方法(複数可)の様々な例は多数のコンポーネント、特徴、および機能を含む。本明細書で開示する当該装置(複数可)および方法(複数可)の当該様々な例が本明細書で開示する当該装置(複数可)および方法(複数可)の他の例の何れかのコンポーネント、特徴、および機能を任意の組合せで含んでもよく、かかる可能性の全てが本発明の趣旨と範囲内にあると意図されていることは理解されるべきである。
さらに、本開示は以下の項に従う実施形態を含む。
項1.航空機にディスパッチ判定させるための方法であって、
航空機に対する保守公示、航空機の修理および保守履歴、航空機の健全性管理レポート、航空機の構造的健全性管理レポート、航空機の動作履歴、および航空機の外部の視覚的検査レポートから成るグループから選択された複数の航空機情報を収集するステップと、
当該複数の航空機情報を分析して、航空機の構造的な故障またはシステム故障があるかどうかを検出し、任意の即座のまたは短期的な公示保守要件またはそれらの組合せを特定するステップと、
当該分析ステップからの結果を含む分析レポートを生成するステップと、
航空機に対する保守記録に関する当該分析レポートをドキュメント化するステップと、
当該分析レポートに基づいて航空機にディスパッチ判定を行わせるステップであって、当該ディスパッチ判定は、保守動作、飛行キャンセル、搭乗員通知、保守エンジニアリング通知、出発許可、および飛行禁止アクションから成るグループから選択された判定情報を含む、ステップと、
を含む、方法。
項2.当該視覚的検査レポートは、航空機の外部のリアルタイム画像をキャプチャし、コントラスト拡張、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および画素ベースのアイデンティティチェックから成る当該グループから選択されたデジタル処理技術を用いて当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像と比較することによって生成される、項1に記載の方法。
項3.当該視覚的検査レポートは、航空機の外部のリアルタイム画像をキャプチャし、当該リアルタイム画像を反転し、当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像に重ね合わせ、航空機外部の当該以前の画像上の重ね合わされた反転画像の組合せにおける任意の変形を検出することによって生成される、項2に記載の方法。
項4.当該分析ステップはさらに、航空機の外部のリアルタイム画像および航空機外部の以前の画像を当該複数の航空機情報の他の態様と相関付けるステップを含む、項1に記載の方法。
項5.航空機にディスパッチ判定させるステップはさらに、機械翻訳およびテキスト分割を当該複数の航空機情報に実施するステップを含む、項1に記載の方法。
項6.航空機にディスパッチ判定させるステップはさらに、累積的学習プロセスの結果を分析するステップを含む、項1に記載の方法。
項7.当該累積的学習プロセスは、既知の組の正確な航空機データ、航空機データのテスト・セット、および期待される出力の確率を分析する、項6に記載の方法。
項8.当該累積的学習プロセスの出力が航空機システムを分類する、項7に記載の方法。
項9.当該複数の航空機情報はさらに、航空機タイプ履歴システム故障レポートを含み、
当該分析ステップはさらに、航空機タイプ履歴システム故障レポートおよび航空機動作保守履歴に基づいて航空機の任意の予測される潜在的なシステム故障を特定するステップを含む、
請求項1に記載の方法。
項10.航空機にディスパッチ判定させるステップはさらに、機団における同一の航空機タイプの複数の航空機からの情報を分析するステップを含む、項9に記載の方法。
項11.当該収集するステップと分析するステップはハードウェアおよびソフトウェアを備えたコンピュータにより実施される、項1に記載の方法。
項12.航空機にディスパッチ判定させるためのシステムであって、
航空機に対する保守公示、航空機の修理および保守履歴、航空機の健全性管理レポート、航空機の構造的健全性管理レポート、航空機の動作履歴、および航空機の外部の視覚的検査レポートから成るグループから選択された複数の航空機情報を格納するためのデータベースと、
当該複数の航空機情報を分析して、航空機の構造的な故障またはシステム故障があるかどうかを検出し、任意の即座のまたは短期的な公示保守要件またはそれらの組合せを特定し、
当該分析ステップからの結果を含む分析レポートを生成し、
当該分析レポートに基づいて航空機にディスパッチ判定を行わせる
ための分析モジュールであって、当該ディスパッチ判定は、保守動作、飛行キャンセル、搭乗員通知、保守エンジニアリング通知、出発許可、および飛行禁止アクションから成るグループから選択された判定情報を含む、分析モジュールと、
を備える、システム。
項13.当該視覚的検査レポートは、航空機の外部のリアルタイム画像をキャプチャし、コントラスト拡張、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および画素ベースのアイデンティティチェックから成る当該グループから選択されたデジタル処理技術を用いて当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像と比較することによって生成される、項12に記載のシステム。
項14.当該視覚的検査レポートは、航空機の外部のリアルタイム画像をキャプチャし、当該リアルタイム画像を反転し、当該リアルタイム画像を航空機外部の以前の画像に重ね合わせ、航空機外部の当該以前の画像上の重ね合わされた反転画像の組合せにおける任意の変形を検出することによって生成される、項12に記載のシステム。
項15.航空機の外部のリアルタイム画像および航空機外部の以前の画像は当該複数の航空機情報の他の態様と相関付けられる、項12に記載のシステム。
項16.当該複数の航空機情報は機械翻訳されテキスト分割される、項12に記載のシステム。
項17.累積的学習モジュールをさらに含む、項12に記載のシステム。
項18.当該累積的学習モジュールは、既知の組の正確な航空機データ、航空機データのテスト・セット、および期待される出力の確率を分析する、項17に記載のシステム。
項19.当該累積的学習モジュールの出力が航空機システムを分類する、項18に記載のシステム。
項20.当該複数の航空機情報はさらに、航空機タイプ履歴システム故障レポートを含み、
当該分析レポートは、航空機タイプ履歴システム故障レポートおよび航空機動作保守履歴に基づいて航空機の任意の予測される潜在的なシステム故障を特定する、
項12に記載のシステム。
項21.当該分析モジュールは機団における同一の航空機タイプの複数の航空機からの情報を分析する、項20に記載のシステム。
項22.当該分析モジュールはハードウェアおよびソフトウェアを備えたコンピュータである、項12に記載のシステム。
本明細書で説明した本発明の多数の修正および他の実装は、上述の説明と関連図面で提供した教示事項の利益を有する、本開示が関連する業界の当業者には想到される。したがって、本開示は開示した特定の実装には限定されず、修正および他の実装が添付の諸請求項の範囲内に含まれうることは理解される。さらに、上述の説明および関連図面は要素および/または機能の特定の例示的な組合せの文脈で例示的な実装を説明するが、要素および/または機能の異なる組合せを、添付の諸請求項の範囲から逸脱しない代替的な実装により提供してもよいことは理解されるべきである。この点、例えば、上で明示的に説明したのと異なる要素および/または機能の組合せも、添付の諸請求項の幾つかで説明されうるように考慮されている。特定の用語を本明細書では説明したが、それらは汎用的かつ記述的な意味でのみ使用され、限定的な目的では使用されない。

Claims (8)

  1. 航空機602にディスパッチ判定300を行わせるための方法であって、
    前記航空機602に対する保守公示、前記航空機602の修理および保守履歴226、前記航空機602の健全性管理レポート、前記航空機602の構造的健全性管理レポート、前記航空機602の動作履歴、および前記航空機602の外部の視覚的検査250レポートから成るグループから選択された複数の航空機情報600を収集するステップと、
    前記複数の航空機情報600を分析し、前記航空機602の構造的な故障またはシステム故障があるかどうかを検出し、任意の即座のまたは短期的な公示保守要件212、またはそれらの組合せを特定する、ステップと、
    前記分析ステップからの結果を含む分析レポートを生成するステップと、
    前記航空機602に対する保守記録226に関する前記分析レポートをドキュメント化するステップと、
    前記分析レポートに基づいて航空機602にディスパッチ判定を行わせるステップであって、前記ディスパッチ判定は、保守212動作、飛行キャンセル214、搭乗員通知216、保守エンジニアリング通知218、出発許可220、および飛行禁止アクションから成るグループから選択された判定情報を含む、ステップと、
    を含み、
    前記視覚的検査250レポートは前記航空機602の外部のリアルタイム画像230をキャプチャし、コントラスト拡張232、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および画素ベースのアイデンティティチェックから成るグループから選択されたデジタル処理技術を用いて、前記リアルタイム画像230を前記航空機602外部の以前の画像236と比較することによって生成される、方法。
  2. 前記視覚的検査250レポートは、前記航空機602の外部のリアルタイム画像230をキャプチャし、前記リアルタイム画像232を反転し、前記リアルタイム画像を前記航空機602外部の以前の画像236に重ね合わせ、前記航空機602外部の前記以前の画像236上の重ね合わされた反転画像240の組合せにおける任意の変形を検出することによって生成され、請求項に記載の方法。
  3. 前記分析ステップはさらに、前記航空機602の外部のリアルタイム画像230および前記航空機602外部の以前の画像236を前記複数の航空機情報600の他の態様と相関付けるステップを含む、請求項に記載の方法。
  4. 航空機602にディスパッチ判定220させるステップはさらに、機械翻訳およびテキスト分割306を前記複数の航空機情報600に実施するステップを含む、請求項1または3に記載の方法。
  5. 航空機602にディスパッチ判定220させるステップはさらに累積的学習310プロセスの結果を分析するステップを含む、請求項1、3、または4の何れか1項に記載の方法。
  6. 前記複数の航空機情報600はさらに、航空機602のタイプ履歴システム故障レポートを含み、
    前記分析ステップはさらに、前記航空機602のタイプ履歴システム故障レポートおよび航空機602の動作保守履歴226に基づいて前記航空機602の任意の予測される潜在的なシステム故障を特定するステップを含む、
    請求項1、または3乃至5の何れか1項に記載の方法。
  7. 航空機602にディスパッチ判定220させるためのシステムであって、
    前記航空機602に対する保守公示、前記航空機602の修理および保守履歴226、前記航空機602の健全性管理レポート、前記航空機602の構造的健全性管理レポート、前記航空機602の動作履歴、および前記航空機602の外部の視覚的検査250レポートから成るグループから選択された複数の航空機情報600を格納するためのデータベースと、
    前記複数の航空機情報600を分析して、前記航空機602の構造的な故障またはシステム故障があるかどうかを検出し、任意の即座のまたは短期的な公示保守要件、またはそれらの組合せを特定する、ステップと、
    前記分析ステップからの結果を含む分析レポートを生成するステップと、
    前記分析レポートに基づいて航空機602にディスパッチ判定220させるステップであって、前記ディスパッチ判定220は、保守動作212、飛行キャンセル214、搭乗員通知216、保守エンジニアリング通知218、出発許可220、および飛行禁止アクションから成るグループから選択された判定情報を含む、ステップと、
    のための分析モジュール300と、
    を備え
    前記視覚的検査250レポートは前記航空機602の外部のリアルタイム画像230をキャプチャし、コントラスト拡張、圧縮、ノイズ・フィルタリング、エッジ検出、強度平準化、グレー・レベル差分、テクスチャ・トーン分析、形状および特徴分析、カラー・ヒストグラム、および画素ベースのアイデンティティチェック232から成るグループから選択されたデジタル処理技術を用いて前記リアルタイム画像230を前記航空機602外部の以前の画像236と比較することによって生成される、システム。
  8. 前記視覚的検査250レポートは、前記航空機602の外部のリアルタイム画像230をキャプチャし、前記リアルタイム画像232を反転し、前記リアルタイム画像を前記航空機602外部の以前の画像240に重ね合わせ、前記航空機602外部の前記以前の画像240上の重ね合わされた反転画像の組合せにおける任意の変形240を検出することによって生成される、請求項に記載のシステム。
JP2016249121A 2016-02-12 2016-12-22 データ分析拡張を伴う航空機保守および検査 Active JP6840529B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/042,647 US9747564B1 (en) 2016-02-12 2016-02-12 Aircraft maintenance and inspection with data analytics enhancement
US15/042,647 2016-02-12

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2017199342A JP2017199342A (ja) 2017-11-02
JP2017199342A5 JP2017199342A5 (ja) 2020-10-08
JP6840529B2 true JP6840529B2 (ja) 2021-03-10

Family

ID=57868042

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016249121A Active JP6840529B2 (ja) 2016-02-12 2016-12-22 データ分析拡張を伴う航空機保守および検査

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9747564B1 (ja)
EP (1) EP3206177A1 (ja)
JP (1) JP6840529B2 (ja)
CN (1) CN107085744A (ja)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3264343A1 (en) * 2016-06-30 2018-01-03 Honeywell International Inc. Devices, methods, and systems for airside performance analysis
CN108069049B (zh) * 2017-12-03 2021-07-23 中国直升机设计研究所 一种基于二级维修体制的直升机维修方法
CN108229059B (zh) * 2018-01-31 2021-06-04 北京电子工程总体研究所 一种飞行器天线接地安装方式评估方法
US10739754B2 (en) * 2018-05-11 2020-08-11 Ford Motor Company Method and system for monitoring machine health to improve machine cycle time impact
US10916071B2 (en) * 2018-08-31 2021-02-09 The Boeing Company Maintenance induction for aircraft
US11410056B1 (en) * 2018-11-20 2022-08-09 American Airlines, Inc. Predictive sensor system for aircraft engines with graphical user interface
US10822114B2 (en) * 2018-11-26 2020-11-03 Simmonds Precision Products, Inc. Systems and methods for status reporting for aircraft
FR3090970B1 (fr) * 2018-12-19 2021-06-04 Safran Electronics & Defense Procédé et système de collecte et de traitement d’images ou de vidéos comme données de vol d’un aéronef
US11687067B2 (en) * 2019-04-04 2023-06-27 Honeywell International Inc. Pattern classification system with smart data collection for environmental control system fault isolation
US11275391B2 (en) * 2019-05-13 2022-03-15 The Boeing Company In-service maintenance process using unmanned aerial vehicles
US11396386B2 (en) * 2019-05-20 2022-07-26 The Boeing Company Supporting off-wing maintenance of an engine of an aircraft
CN110390739B (zh) * 2019-07-24 2021-07-09 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种车辆数据处理方法及车辆数据处理系统
CN110618888A (zh) * 2019-08-01 2019-12-27 平安科技(深圳)有限公司 对系统错误进行重复识别的方法和相关装置
US11482056B2 (en) 2019-09-09 2022-10-25 Panasonic Avionics Corporation Operations management system for commercial passenger vehicles
US11354943B2 (en) 2020-02-28 2022-06-07 Zonar Systems, Inc. Asset map view, dwell time, pre-populate defects, and visual-inspection guidance
CN112046782A (zh) * 2020-09-16 2020-12-08 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 一种双发动机飞机的单发故障排除方法
CN112711679B (zh) * 2020-12-24 2023-09-05 中航贵州飞机有限责任公司 一种基于信息化平台的飞机接装故障管理系统及管理方法
CN115953927A (zh) * 2021-08-18 2023-04-11 凌云(宜昌)航空装备工程有限公司 航空机务基本维修技能培训系统
US20240046176A1 (en) * 2022-08-05 2024-02-08 The Boeing Company Heavy Maintenance Non-Conformance Forecasting

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2129547B (en) 1982-11-02 1986-05-21 Cambridge Instr Ltd Reticle inspection
US5828969A (en) * 1995-06-22 1998-10-27 Canadian Digital Photo/Graphics Inc. Process for use with aircraft repairs
US20040039497A1 (en) * 2002-06-13 2004-02-26 Accurate Automation Corporation Aircraft operations information recording and processing system
FR2888362B1 (fr) * 2005-07-05 2007-10-12 Airbus France Sas Outil de diagnostic pour la reparation d'aeronefs et procede utilisant cet outil
JP4940779B2 (ja) * 2006-06-22 2012-05-30 マツダ株式会社 遠隔故障診断システム
US7702436B2 (en) * 2006-09-29 2010-04-20 Standard Aero (San Antonio), Inc. System and method of troubleshooting aircraft system failures
US8255170B2 (en) * 2006-11-02 2012-08-28 The Boeing Company Remote nondestructive inspection systems and methods
FR2945630B1 (fr) * 2009-05-14 2011-12-30 Airbus France Procede et systeme d'inspection a distance d'une structure
US8706323B2 (en) * 2009-05-15 2014-04-22 The Boeing Company Aircraft dispatch information
US8509963B1 (en) * 2009-07-23 2013-08-13 Rockwell Collins, Inc. Remote management of aircraft computer systems
CN103080956B (zh) * 2010-09-30 2016-06-29 株式会社日立制作所 传感器系统、计算机、以及设备
JP2013014152A (ja) * 2011-06-30 2013-01-24 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 航空機整備支援装置及び部品調達支援装置並びに航空機整備支援システム
US8958945B2 (en) * 2012-02-07 2015-02-17 Ge Aviation Systems Llc System and methods for maintaining and operating an aircraft
US20130250093A1 (en) 2012-03-22 2013-09-26 Jeremy Georges Bertin Methods for automated image inspection
US9251502B2 (en) * 2012-11-01 2016-02-02 Ge Aviation Systems Llc Maintenance system for aircraft fleet and method for planning maintenance
US10325298B2 (en) * 2013-01-22 2019-06-18 General Electric Company Systems and methods for a non-destructive testing ecosystem
US9740935B2 (en) * 2013-11-26 2017-08-22 Honeywell International Inc. Maintenance assistant system
US9792526B2 (en) * 2015-02-27 2017-10-17 Charter Communications Operating, Llc Automatic identification of changes in objects

Also Published As

Publication number Publication date
US9747564B1 (en) 2017-08-29
JP2017199342A (ja) 2017-11-02
EP3206177A1 (en) 2017-08-16
CN107085744A (zh) 2017-08-22
US20170236075A1 (en) 2017-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6840529B2 (ja) データ分析拡張を伴う航空機保守および検査
CA2780380C (en) Method of and system for evaluating the health status of a system using groups of vibration data comprising images of the vibrations of the system
EP3091410B2 (en) Methods and system for data analytics
US10372872B2 (en) Providing early warning and assessment of vehicle design problems with potential operational impact
US9834317B2 (en) Method for identifying a piece of defective equipment in an aircraft
US20160314571A1 (en) Method and System for Automated Inspection Utilizing A Multi-Modal Database
Yasuda et al. Aircraft visual inspection: A systematic literature review
JP2013543584A (ja) 自動目視検査システム
CN103080954A (zh) 用于分析飞行器飞行期间所记录的飞行数据的方法和系统
US20130311111A1 (en) Damage assessment system and methods of operating same
US20080195403A1 (en) Ramp recorder and quick reporting tree data transmission method
US10379982B2 (en) Computer system and method for performing a virtual load test
Vilim et al. Physics-based Automated Reasoning for Health Monitoring: Sensor Set Selection
Yasuda et al. Automated visual inspection of aircraft exterior using deep learning
Ortiz et al. Multi source data integration for aircraft health management
Azzam et al. FUMS/spl trade/technologies for verifiable affordable prognostics health management (PHM)
Kourousis A holistic approach to general aviation aircraft structural failure prevention in Australia
US11305893B2 (en) Enablement of aircraft operation with limited inspection after a lightning strike and before performance of an extended conditional inspection for lightning strike damage of the aircraft
Susanin et al. Aircraft Reliability Management as Part of the Implementation of the Digital Ecosystem
CN117874905A (zh) 飞机风挡的损伤预测方法、系统、设备及存储介质
Koo et al. Improved Technology Readiness Assessment Framework for System-Of-Systems from a System Integration Perspective
Geuther et al. An Analysis of the Role of Safety Nets in the National Airspace System
Hall Moving Beyond Aircraft Health Monitoring Mythology: The Journey Toward Obtaining Tangible Life-Cycle Management ROI.
Schwenk et al. General aviation activity and avionics survey. Annual report for CY81
Ball et al. Air Vehicle Integration and Technology Research (AVIATR). Delivery Order 0002: Condition-Based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+ SI) Strategy Development

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191204

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200325

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200525

A524 Written submission of copy of amendment under article 19 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524

Effective date: 20200825

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210118

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210217

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6840529

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250