Бизнес и финансы

Ученые Сибирского НИИ авиации имени С. А. Чаплыгина и сотрудники Новосибирского госуниверситета в 2024 году планируют завершить разработку аналитической цифровой платформы, позволяющей снизить эксплуатационные издержки авиатехники. Об этом сообщил начальник научно-исследовательского отделения НИИ Александр Лазненко.

По его словам, данная платформа позволит собирать, обрабатывать и анализировать информацию об эксплуатации и ресурсе техники. По сути, разработка предполагает создание цифрового двойника самолета. Благодаря математической модели специалисты смогут получать все необходимые данные о перегрузках, повышая качество прогнозов дальнейшей эксплуатации.

Полученные данные позволят снизить издержки по продлению ресурса, сократить время простоя техники на ремонт и обслуживание. Планируется, что инновационная разработка будет завершена до конца года.

создается цифровой двойник самолета, то есть математическая модель, позволяющая учитывать реальный ресурс машины на основе данных о перегрузках. «Создаваемая система одинаково применима, что к пилотируемой авиации, что к беспилотной любого назначения, будь то гражданская или военная техника», — сказал он.

Как считает эксперт Президентской академии в Санкт-Петербурге Светлана Филистеева, новые цифровые технологии действительно способны революционизировать авиационную отрасль.

«Благодаря развитию цифровых технологий, сегодня алгоритмы машинного обучения могут собирать и даже анализировать данные о полетах, погоде, трафике и других факторах, чтобы предсказывать оптимальные маршруты для полетов и минимизировать время в пути, потребление топлива и эмиссию.

Также цифровые системы могут адаптировать маршрут полета в реальном времени в зависимости от меняющихся условий, например, погодных условий или изменений трафика, что позволяет оптимизировать топливную эффективность.

Установка датчиков на борту самолета позволит собирать данные о состоянии двигателя, систем, агрегатов, что позволяет раннее выявлять потенциальные проблемы и планировать профилактическое техническое обслуживание.

На основе анализа полученных данных специалисты смогут выявлять тенденции и предсказывать вероятность отказов, что позволяет оптимизировать график технического обслуживания и снизить затраты на неплановые ремонты», - рассказала эксперт.