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大數據是信息化發展的新階段。飛機上傳感器數量最多的部位就是發動機。一個現代航空發動機，每10毫秒就能生成幾百個傳感器信息，每次飛行能產生1TB數據。隨著傳感器技術、數字化技術的不斷發展，航空發動機可測量數據類型越來越多，數據量越來越大，發動機大數據的復雜性和多樣性對數據收集、存儲和處理的要求也越來越高。

大數據不僅僅依靠數據的體量，可視化分析、數據挖掘算法、模型預測分析、數據質量和數據管理等大數據分析方法均已成為決定數據價值的關鍵因素之一。只有通過有效的數據分析才能獲取深入的、有價值的、智能的信息。

為了進一步提高產品可靠性、改進運營效果，幾乎所有發動機制造商都對大數據分析進行了大量投資，在設計、制造和售后服務環節應用了大數據流程，以保護和提升自身品牌。

設計階段通過巨大的高效能計算集群，開展多方異地協同設計，對發動機產品進行高逼真度的仿真，產生大量數據進行分析，以優化設計方案。

生產制造階段通過將數據聯網，無論在工藝、計量還是質量管理方面都朝著物聯網的方向發展。售后服務階段采用健康管理平臺，對每一臺發動機中上百個傳感器的數據采集進行及時地分析，致力于提前發現發動機的異常運行事件及可能的故障，提前警示是否需要保養，保證發動機產品的安全、持續運營。

羅羅是首先使用發動機產生的數據進行革新的原始設備制造商(OEM)之一，很早就利用大數據來安排生產和維修。一些業內人士也因此將其發動機稱為 大數據引擎 。羅羅全球發動機健康監測中心為了監控上千臺 遄達 系列發動機工作狀態，建設了 發動機健康管理 系統(Engine Health Management EHM)，這套系統可以讓工程師知道發動機工作狀況以便合理安排發動機使用和維修時間，同時為設計更合理的發動機存儲參數。羅羅與微軟合作開發 智能發動機 ，收集和分析發動機的設計、生產、機隊和運行方面的數據，以及了解天氣條件、機場設施、飛機滑行情況和周轉時間等。羅羅目前正在建立R2數據實驗室，期望通過使用人工智能、機器學習和新的分析手段來對數據進行 財富 挖掘，從而實現成本的節約。實驗室的主要目標是優化客戶服務，滿足客戶隨著購買的設備老化不斷變化的需求。發動機操作員主要關心發動機的可靠性，燃油消耗，剩余價值和維護成本。為了優化這些因素，羅羅公司的可用性中心不僅收集發動機和零部件的數據，還收集航空公司飛行模式，天氣，航線和飛行員行為等數據，R2實驗室的人工智能科技對這些數據進行分析，讓工程師根據發動機性能數據，對發動機進行遠程維修或進行預防性維護。

2015年，普惠啟動了十幾個數字化分析項目，包括監測發動機性能的預測性模型等。為了將理論與行業前沿的專業知識相結合，普惠將合作范圍擴大至IBM、麻省理工全球運營領袖項目及聯合技術研究中心。普惠商用發動機服務平臺 發動機智慧 (Engine |Wise)依托大數據，致力于幫助航空公司與租賃公司有效地開展業務，提供包括機隊管理計劃、發動機大修服務、材料解決方案等主要服務。采用尖端的數據分析及實時信息幫助預測與預防運營中斷的發生;改善與客戶的溝通，推動與客戶之間更加透明、更加緊密聯系的工作方式。

GE致力于打造 傳感器+大數據 的工業互聯網模式。在維持發動機可靠性的同時，提高發動機的其他性能,同時避免發動機出現突發性故障而緊急返修是GE開展數據分析的目標。Predix是GE推出的全球首個專為工業數據分析開發的云服務平臺，可以與各種云環境中的應用和服務進行無縫銜接，將其用于發動機狀態監控，幫助發動機監控團隊捕捉更多的數據，使數據分析變得更精確、更快捷。GE正在研發采用建模工具，將發動機的特定運行和性能歷史以及客戶期望的營利目標和技術性能目標等綜合考慮在內，最終生成維修工作內容選項，包括定價和相關性能結果。

除了OEM廠商以外，法荷航維修工程公司、漢莎技術公司等(維護、維修與大修)MRO企業及供應商也在開發他們自己的數據分析功能。排氣溫度裕度、振動、燃料流量、軸轉速、油壓和可變靜子導向葉片的位置都是MRO企業的重要測量數值，這些可用于運營過程中幫助客戶確定發動機的哪些部件需要檢查，以加快機庫內的維修工作。

責任編輯：娟子編輯

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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