An intelligent system for predicting the need to replace aircraft parts based on transformers

Abstract

This study centers on crafting and implementing an intelligent framework for anticipating aviation part replacements through transformer models. Transformers, a sophisticated class of deep learning models celebrated for their exceptional performance in natural language processing, have recently demonstrated significant potential in diverse predictive assignments. Leveraging transformers, this study strives to establish an advanced predictive maintenance system adept at precisely forecasting optimal part replacement timings. The proposed system is tailored to scrutinize extensive operational and sensor data from aircraft, identifying pre-failure patterns and irregularities. By foreseeing part replacement probabilities and schedules, the system can aid airlines and maintenance crews in refining their maintenance calendars, curtailing downtime, and curbing expenses. Furthermore, this methodology aligns with the industry's progression towards predictive maintenance, emphasizing data-centric decision-making to enhance operational efficiency and safety.

Це дослідження зосереджено на розробці та впровадженні інтелектуальної структури для передбачення заміни авіаційних частин за допомогою моделей трансформерів. Трансформер, складний клас моделей глибокого навчання, які славляться своєю винятковою продуктивністю в обробці природної мови, нещодавно продемонстрували значний потенціал у різноманітних прогнозних завданнях. Використовуючи трансформери, це дослідження спрямоване на створення вдосконаленої системи прогнозного технічного обслуговування, здатної точно прогнозувати оптимальні терміни заміни деталей. Запропонована система призначена для ретельного вивчення оперативної та сенсорної інформації з літака, виявлення передвідмовних моделей і порушень. Передбачаючи ймовірність заміни деталей і графіки, система може допомогти авіакомпаніям і бригадам з технічного обслуговування уточнювати свої календарі технічного обслуговування, скорочувати час простоїв і скорочувати витрати. Крім того, ця методологія узгоджується з просуванням галузі до прогнозного обслуговування, наголошуючи на прийнятті рішень, орієнтованих на дані, для підвищення ефективності та безпеки експлуатації.