एक मानव-सदृश तंत्रिका तंत्र वाले विमान की कल्पना करें, जो अपने मुख्य अंगों के स्वास्थ्य के बारे में जागरूक हो और एक त्वचा से ढका हो, जो इसे बाहरी वातावरण में होने वाले नुकसान और परिवर्तनों को महसूस करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि मौसम की स्थिति या राख के बादल से धुआं, पूरक जानकारी मौजूदा ऑन-बोर्ड रडार सिस्टम से एकत्र किया गया।
विमान अपने स्वयं के स्वास्थ्य की स्थिति की निगरानी करने और रखरखाव आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा, फिर स्वचालित हैंगर की यात्रा की योजना बनाएं जहां स्पेयर पार्ट्स पहले से ही प्रतीक्षा कर रहे हैं। एक मशीन जिसके साथ आप बातचीत कर सकते हैं, इसके बजाय आप एक इंसान के साथ करेंगे, जो कि उच्च स्तर पर कैसा महसूस कर रहा है और सुझाव दे सकता है कि किस सिस्टम को रखरखाव की आवश्यकता हो सकती है, अपनी स्थिति के बारे में जागरूकता के माध्यम से स्वयं की देखभाल करना।
विमान रखरखाव की लागत
कुल मिलाकर रखरखाव का अनुमान है एयरलाइन लागत का 10%. 2019 में, कोविड-19 से पहले, वैश्विक एमआरओ खर्च 83 बिलियन अमेरिकी डॉलर था, 2030 के लिए अनुमानित खर्च के साथ होने का अनुमान है US$115 बिलियन (पूर्व-कोविड-19 पूर्वानुमान 130 बिलियन अमेरिकी डॉलर था)।
अनिर्धारित रखरखाव - जहां घटक समयपूर्व विफलता जैसे स्रोतों के कारण आश्चर्य होता है - देरी और रद्दीकरण दोनों के कारण परिचालन लागत के साथ एक प्रमुख मुद्दा है। अकेले 2017 में यह राशि वाइड बॉडी जेट के लिए 6.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक और छोटे क्षेत्रीय जेट विमानों के लिए लगभग 5 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक[1]. रखरखाव के लिए विमान के जमीन पर रहने के समय को कम करने से टक्कर के नुकसान से जोखिम भी कम होता है।
लागत कम करने का उपाय
कॉन्शियस एयरक्राफ्ट सिद्धांत जागरूकता बढ़ाने के लिए सेंसिंग, उन्नत एआई एल्गोरिदम और संचार तकनीकों का उपयोग करता है जो जोखिम और अनावश्यक लागतों को दूर करता है: घटक गिरावट, अप्रत्याशित तकनीकी विफलताओं और मानवीय त्रुटि के कारण होने वाली समस्याओं से बचना। नियमित, नियोजित रखरखाव की कम आवश्यकता के साथ-साथ विफलताओं की संभावना की आशंका के साथ, एक सचेत विमान के रखरखाव की लागत में अनुमानित 30% की कटौती की जाएगी।[2].
इंटीग्रेटेड व्हीकल हेल्थ मैनेजमेंट (आईवीएचएम) सेंटर क्रैनफील्ड यूनिवर्सिटी और बोइंग के बीच बीएई सिस्टम्स और थेल्स सहित अन्य प्रमुख भागीदारों के साथ एक सहयोग है। आईवीएचएम के शोध से पता चलता है कि कॉन्शियस एयरक्राफ्ट एक वास्तविकता बन रहा है।
हाल ही में खोला गया डिजिटल एविएशन रिसर्च एंड टेक्नोलॉजी सेंटर (DARTeC) क्रैनफील्ड में एक पूर्ण पैमाने पर हैंगर प्रयोगशाला आवास क्रैनफील्ड के 737-400 अनुसंधान विमान और ड्रोन का उपयोग करके विमान निरीक्षण के प्रावधान के साथ-साथ कैमरे और अन्य सेंसर को नुकसान के लिए विमान की बाहरी सतहों को स्कैन करने की अनुमति देने के लिए एक उच्च स्तरीय उपकरण रेल के साथ शामिल है।
क्रैनफील्ड का डिजिटल एविएशन रिसर्च एंड टेक्नोलॉजी सेंटर
हैंगर लैब DARTeC की IVHM और डिजिटल MRO प्रयोगशालाओं से जुड़ती है, जिन्हें एयरलाइन या रखरखाव सुविधा के संचालन नियंत्रण कक्ष का प्रतिनिधित्व करने के लिए स्थापित किया गया है। डिजिटल एमआरओ लैब का उपयोग कैमरों के उपयोग की जांच करने के लिए किया जा रहा है ताकि वे विमान का निरीक्षण कर सकें और रोबोट को नियंत्रित कर सकें क्योंकि वे एक एयरफ्रेम के चारों ओर जाते हैं। पूरी तरह से मानवीय अनुभव और निर्णय पर निर्भर होने के बजाय, बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और एआई की उपलब्धता का मतलब अधिक परिष्कृत और कुशल निर्णय लेने की प्रक्रिया होगी, जो अंतर्दृष्टि और साक्ष्य की एक विस्तृत श्रृंखला पर आधारित होगी।
डिजिटल जुड़वाँ
काम के कॉन्शियस एयरक्राफ्ट से संबंधित कार्यक्रमों से जुड़े शोधकर्ताओं का मानना है कि हवाई परिवहन ऑपरेटर अगले बीस वर्षों के भीतर ऐसी रखरखाव सुविधाओं और जागरूक प्लेटफार्मों का उपयोग कर सकते हैं। अनुसंधान रोडमैप से पता चलता है कि एक काम कर रहे अल्ट्रा-लो रखरखाव प्रोटोटाइप विमान को 2035 तक विकसित किया जा सकता है और एक जागरूक विमान 2040 तक सेवा में प्रवेश कर सकता है।
रिसर्च फंडिंग के आधार पर, क्रैनफील्ड 2023/4 तक एक संपूर्ण एयरक्राफ्ट डिजिटल ट्विन और चेतना के साथ एक डिजिटल ट्विन का एक प्रोटोटाइप - दूसरे शब्दों में, तर्क क्षमता के साथ - 2026 तक उपलब्ध होने की उम्मीद कर रहा है।
आईवीएचएम केंद्र पहले से ही उप-प्रणाली स्तर पर डिजिटल जुड़वां का उपयोग कर रहा है, उदाहरण के लिए पर्यावरण नियंत्रण प्रणाली के साथ वाहन तर्क के साथ अधिक सटीक निदान और पूर्वानुमान प्रदर्शित करने के लिए।
इसमें यात्रियों और चालक दल के साथ-साथ विमान के स्वास्थ्य की निगरानी करने की क्षमता शामिल है। क्रैनफील्ड में विकास के तहत एयरोस्पेस व्हीकल रीजनिंग (FAVER) टूल के लिए फ्रेमवर्क एआई रीजनिंग इंजन का एक उदाहरण है जिसका उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा रहा है कि सटीक भविष्यवाणी करने के लिए कितने डेटा की आवश्यकता है, और वास्तविक स्रोत खोजने के लिए अन्य प्रणालियों से जानकारी की आवश्यकता है या नहीं। एक गलती, लक्षित रखरखाव के लिए अग्रणी।
लिंकिंग लाभ
कॉन्शियस एयरक्राफ्ट का पूर्ण उपयोग करने का एक प्रमुख तत्व मानव-मशीन इंटरफेस (HMI) में प्रगति होगी। यह आवश्यक है कि मानव मस्तिष्क और सचेत विमान के बीच का अंतरापृष्ठ निर्बाध हो और पायलटों और जमीन पर आधारित रखरखाव इंजीनियरों दोनों के लिए प्रभावी और समय पर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता हो।
स्व-जागरूक विमान का एक अन्य प्रमुख लाभ यह होगा कि उन्नत एचएमआई के साथ संयुक्त - जैसे कि मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस, सिंथेटिक टेलीपैथी, मस्तिष्क वृद्धि और आभासी वास्तविकता / संवर्धित वास्तविकता प्रौद्योगिकी - पायलट और इंजीनियर विमान के साथ सहज रूप से संवाद करने में सक्षम होंगे। यह तेजी से और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम होगा जब उड़ानों के दौरान अप्रत्याशित घटनाएं होती हैं और मानवीय त्रुटि के कारण होने वाली दुर्घटनाओं के जोखिम को कम करती हैं।
मस्तिष्क के काम करने के तरीके और यह कैसे निर्णय लेता है, और संज्ञानात्मक और व्यवहार विज्ञान में विकास से ड्राइंग की बढ़ती समझ से उत्पन्न होने वाली लंबी अवधि की आकांक्षा, उन्नत एचएमआई का उपयोग करने के लिए पायलटों और इंजीनियरों को विमान के स्वास्थ्य को समझने की अनुमति देती है। जैसे कि यह उनके ही शरीर का अंग हो।
डेटा का उपयोग
कोविड -19 महामारी और कर्मचारियों के लिए लागत क्षमता और सुरक्षा दोनों की संबंधित आवश्यकता ने स्वायत्त हैंगर संचालन के मूल्य पर जोर दिया है। जागरूक विमान मॉडल के साथ, डेटा को ग्राउंड-आधारित सिस्टम के साथ सिंक्रनाइज़ किया जाता है ताकि यह अनुकूलित किया जा सके कि विमान अपने पूरे जीवन चक्र में कैसे प्रबंधित किया जाता है।
हवाई और जमीन-आधारित रोबोटिक्स के संयोजन का उपयोग करके किए गए निरीक्षणों के साथ, हैंगर डेटा-चालित और स्वायत्त प्रौद्योगिकियों के आधार पर बन जाएंगे। तथाकथित लाइट्स आउट एमआरओ हैंगर - स्वचालित सुविधाएं जो केवल जरूरत पड़ने पर ही स्विच करती हैं - रिमोट रखरखाव इंजीनियरों के लिए आवश्यकतानुसार संलग्न होने के लिए केंद्र होंगे।
इन हैंगर में, दृश्य और थर्मल सिस्टम से लैस ड्रोन जो गैर-विनाशकारी परीक्षण (एनडीटी) को सक्षम करते हैं, बाहरी और संरचना के भीतर विसंगतियों और समस्याग्रस्त क्षेत्रों का पता लगाने के लिए विमान संरचना के चारों ओर उड़ेंगे।
एनडीटी निरीक्षणों के डेटा का विश्लेषण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डिजिटल ट्विन्स के साक्ष्य का उपयोग करके किया जाएगा। सिमुलेशन का उपयोग हवाई योग्यता पर निर्णय लेने के लिए किया जाएगा, यह आकलन करने के लिए कि क्या अभी और भविष्य में रखरखाव की कोई आवश्यकता है, साथ ही तत्काल फ्लाई / नो फ्लाई निर्णय।
एआई सुरक्षा और सुरक्षा
ऑटोमेशन और एआई का उपयोग मानव अंतःक्रियाओं पर निर्भरता को कम करता है, लेकिन एआई सुरक्षा, सत्यापन, सत्यापन, सुरक्षा और एआई द्वारा किए गए सुरक्षा निर्णयों का नियंत्रण महत्वपूर्ण होगा। मानव इंजीनियरों के लिए परिचालन लागत और जोखिमों को कम करने के लिए भविष्य के एमआरओ के लिए योजना बनाने की सुविधा के साथ, भविष्य के हैंगर विमान के उपलब्ध नहीं होने के जोखिम को कम करेंगे जिसके परिणामस्वरूप सेवाओं में व्यवधान उत्पन्न होगा। इससे एयरलाइंस के लिए छोटे बेड़े के साथ काम करना अधिक व्यवहार्य हो जाएगा।
लाइट आउट एमआरओ हैंगर एक भविष्य की अवधारणा है, लेकिन अनुसंधान परियोजनाएं एकीकरण के लिए प्रौद्योगिकी के आवश्यक तत्वों को एक साथ जोड़ रही हैं।
इस स्तर पर तकनीकी बाधाएं वास्तुकला और संबंधित संचार के लचीलेपन को सुनिश्चित करने, एआई को लागू करने के परिष्कार और सुरक्षा को विकसित करने और रोबोटिक्स की स्वायत्तता को बढ़ाने के आसपास हैं।
प्रौद्योगिकी के अलावा, यह प्रदर्शित करने के लिए नियामक अनुमोदन की भी आवश्यकता होगी कि रखरखाव के लिए स्वायत्त प्रणाली मैनुअल के रूप में सुरक्षित हो सकती है, और यह स्वायत्त कारों के विकास के साक्ष्य के आधार पर सीधा नहीं होगा। बदलते उद्योग और बाजार की जरूरतों के अनुकूल व्यवसाय मॉडल बनाने के लिए भी काम करने की आवश्यकता होगी।
एक और मौलिक चुनौती विमानन संचालन के डिजिटल बुनियादी ढांचे के रूप में आती है। स्वास्थ्य निगरानी के लिए हजारों स्वास्थ्य मापदंडों, इंजन के प्रदर्शन, दबाव, रोटर की गति, तापमान, कंपन, सभी को वास्तविक समय में जमीन पर भेजा जा सकता है। समस्या उड्डयन में डेटा की अड़चन है: गति की कमी और डेटा ट्रांसफर की क्षमता की कीमत पर जो व्यावसायिक समझ में आता है। पारंपरिक विमानों की तुलना में, नई पीढ़ी के मॉडल का उत्पादन होने की उम्मीद है 30 गुना अधिक डेटा.
यह क्षेत्र जानता है कि इसका भविष्य परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों, डिजिटल और टिकाऊ तकनीक की तीसरी क्रांति पर आधारित होगा। लेकिन महत्वपूर्ण रूप से, विमानन में तीसरी क्रांति की सफलता भी एमआरओ पर निर्भर करेगी - कैसे उन नवाचारों को अत्यधिक कुशल और आर्थिक रूप से व्यवहार्य संचालन का हिस्सा बनाया जाता है।
कॉन्शियस एयरक्राफ्ट किसी भी नई वैश्विक प्रणाली का एक आवश्यक हिस्सा बनने जा रहा है। ऐसा होने के लिए डिजाइन चरण में विचार किए गए जागरूक विमान की दीर्घकालिक क्षमता के साथ मानसिकता में बदलाव की जरूरत है।
क्रैनफील्ड यूनिवर्सिटी ने हवाई परिवहन क्षेत्र के लिए आकांक्षात्मक जागरूक विमान अवधारणा और लाभ प्रदान करने के लिए नीचे दिए गए इन्फोग्राफिक का उत्पादन किया है:
इस लेख का मूल संस्करण द्वारा प्रकाशित किया गया था एयरोस्पेस टेस्टिंग इंटरनेशनल
