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【特写】GE为东航的飞行员开发了一款“智能手环”

大部分时候,飞行员其实并不了解自己的驾驶情况究竟如何,“智能手环”所记录的关键飞行指标,将帮助他们在下次执飞时有针对性地进行改善。

图片来源:AFP

去年12月,用户体验设计师刘东接受了一份来自GE(通用电气)中国的新工作。

在软件公司,用户体验设计师算是一类“标配”工种。他们根据使用者的需求,设计产品原型并开展用户测试,以确保软件拥有良好的体验。对于GE这样的企业而言,用户体验设计师这一工种则显得相对新鲜,要知道,这是一家以生产飞机发动机闻名的制造业公司。

刘东之所以选择加入GE,与这家500强企业从2012年开始执行的工业互联网战略不无关系。首席执行官杰夫•伊梅尔特的目标,是把GE改造为一家以工业互联网为特色的软件公司,通过对机器运行数据的分析提高它们的使用效率。

在进入GE后,刘东加入了航空集团中国工程部的数字化服务和解决方案团队。他入职后的第一项任务,是和团队成员共同完成一款供飞行员使用的移动App产品。在GE内部,这款软件被命名为My Flight(我的飞行记录)。

过去两年,刘东所在的团队正与东方航空(下称东航)进行工业互联网领域的合作,并为此不断招募新的软件人才。该部门的技术总监王鹏称,目前40人的数字化服务和解决方案团队中,有超过一半是像刘东这样新入职的员工。

与东航的合作,是GE在中国的12项工业互联网试点之一。该项目设立的初衷是为了对飞机运行中各项数据进行分析,提高航空公司的安全性并节省运营成本。刘东着手开发的My Flight,正是这项合作的内容之一。其功能类似于为飞行员佩戴一款“智能手环”,向他们提供各项飞行数据。

在设计My Flight时,刘东所要做的第一步,是与10多位飞行员进行访谈,确认哪些安全指标是飞行员最为看重的。这些指标来源于GE的飞行数据分析系统,东航自2014年起开始采用该平台。在每次完成执飞任务后,东航飞机上的数万种运行数据会被下载至该系统进行处理,并得出各种不同指标供东航参考。

飞机着陆载荷是飞行员们所感兴趣的一项指标。人们乘坐飞机时经常会有这样的体验:着陆的一瞬间有时会很平稳,丝毫没有感觉飞机落地;而有的时候,则会感觉自己一屁股砸在了飞机座椅上。这种差别,就取决于着陆载荷的大小,它由飞行员的驾驶习惯所决定。

两者的差别,取决于着陆载荷的大小,它由飞行员的驾驶习惯所决定。载荷越大,意味着飞机着陆时所受的冲击力越大。理想情况下,该指标应该在1.2g左右,如果超过2g的限值,甚至会对飞机本身造成损害。

通常,飞行员并不清楚自己每次的驾驶情况如何,这与开车有些类似。有时,乘客的反馈会出乎汽车驾驶员的意料,比如他们自认为驾驶平稳时,却被乘车者抱怨车开得有些冲,令人头晕。而量化的数据,则能为驾驶者和飞行员提供可靠的参考。

GE航空数据分析技术经理于浩表示,对于每天航班量数以千计的航空公司而言,它们很难有精力将飞行员每次飞行的具体指标通知到个人。比如着陆载荷这样的飞行指标,如果在安全限值内,并不会因此触发航空公司的安全事件。(注:安全事件有可能引发安全事故,但两者并非同一概念)。而只有当安全事件发生时,航空公司才会将类似指标超标这样的信息通知飞行员。

按照设想,如果能将重要的飞行指标显示在My Flight上,就能为飞行员提供可靠的参考,并让他们在下次执行任务时有针对性地进行改善。

今年1月中旬,My Flight完成了测试版的开发。它将每段航程的15项重要飞行数据一一展现给首批试用软件的5名东航飞行员。刘东还记得,当这些飞行员打开软件时,他们都目不转睛地查看自己的各项飞行指标,之后急切地希望和同事们进行对比。

逐步扩大My Flight的使用范围,是GE和东航的共同目标,该计划有望在东航和GE的第二期工业互联网合作中实现。双方的第一期合作已在今年初到期,4月初,两家公司签署了将合作期限延长一年的新协议。

除了为飞行员开发的App产品,两者在工业互联网方面的合作,还包括飞机发动机的管理分析。这项业务在两年前启动,并且已经开始为东航带来回报。这项业务为东航机队500多台CFM56发动机提供高压涡轮叶片损伤的预测,也由刘东所在的部门负责。

在发动机运行时,高压涡轮叶片将承受近千摄氏度的高温和高压气流考验。处于这一环境下,叶片一旦接触到空气中的污染物就会发生化学反应,并随着时间推移逐渐遭受腐蚀,从而造成叶片损伤。

航空公司通常会按照损伤的情况进行更换——它们定时将带有微型摄像头的专业内窥镜仪器伸入发动机内,并根据叶片的裂纹程度、材料丢失情况判定它的损伤程度如何,是否可以继续安全使用。

这类似与通过定期体检确认人是否得病,而GE则希望更进一步:提前预测发动机什么时间会得哪种特定的疾病。航空公司则可以据此有针对性地对发动机进行探伤和维修、准备备用发动机,以及安排发动机更换计划。

掌握发动机的历史运行“大数据”,是这项预测的基础。航空公司对发动机的日常维护情况,以及发动机本身的特性,都是影响高压涡轮叶片损伤情况的参数。据此建立的叶片损伤分析预测模型将告诉人们,发动机的涡轮叶片正在以一种怎样的速度老化。

去年年初,这套模型曾对多台东航现役发动机的叶片损伤程度进行了预测,而东航也对它们实施了探伤检查。两者对比的结果是,依靠模型预测的准确率为65%。王鹏告诉界面新闻记者,在此后的一年时间内,这套模型被不断优化,去年年底其准确率已经提升到了89%。

王鹏并未透露针对发动机的伤情预测为东航节省了多少成本。而东航2015年的年报披露,通过加强机务维修能力,去年公司减少了飞机发动机送修数量,此方面的维修成本同比降低3.35%。

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