AI 및 항공우주:인공 지능이 항공에 영향을 미칠 수 있는 5가지 방법

다양한 산업 분야에서 인공 지능이 미치는 영향을 조사하는 새로운 시리즈에서 오늘 우리는 인공 지능의 발전이 항공 우주 기업이 제조 프로세스를 더 잘 최적화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴볼 것입니다.

최근 Accenture 보고서에 따르면 항공우주 및 방위 산업의 주요 경영진 중 80%가 2021년까지 직원의 모든 부분이 AI 기반 의사결정의 직접적인 영향을 받을 것으로 예상합니다. AI 및 기타 디지털 기술이 가까운 장래에 항공 우주 산업에 미칠 영향. 스마트 유지 관리에서 교육 등에 이르기까지 AI가 항공우주 산업을 변화시킬 수 있는 5가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 스마트 유지 관리

항공기 유지 관리는 해당 항공기의 안전을 보장하는 데 필수적입니다. 유지 관리는 일반적으로 일정에 따라 수행되기 때문에 프로세스에 시간이 많이 걸리고 번거로울 수 있습니다. 예상치 못한 결함이나 오작동은 불필요한 가동 중지 시간과 값비싼 엔지니어링 노동의 비효율적인 사용을 초래할 수 있습니다. 업계 전문가의 45%가 예상치 못한 유지 관리 문제를 해결하는 것이 효율성을 높이는 핵심 방법이라고 생각하기 때문에 항공 회사가 AI를 기반으로 하는 예측 유지 관리에 점점 더 관심을 기울이고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

예측 분석은 센서 및 보고서의 정보를 해석 및 구성하여 유지 관리 데이터를 선별합니다. 이를 통해 알고리즘은 잠재적인 오류를 실시간으로 식별 및 보고하고 가장 적합한 수리 일정을 예측하여 보다 스마트한 유지 관리 일정을 생성할 수 있습니다. Airbus와 같은 항공우주 회사는 이미 다양한 공장의 데이터를 기반으로 제조 프로세스의 변화를 예측하기 위해 스마트 유지보수 솔루션을 도입하려고 합니다.

SparkCognition은 항공우주를 비롯한 다양한 산업 분야에 머신러닝 솔루션을 제공하는 회사입니다. 예를 들어 SparkCognition의 SparkPredict 소프트웨어는 항공기의 기계 시스템을 모니터링하여 자산 오류를 예측하는 데 도움이 되며 최상의 시정 조치를 권장할 수도 있습니다.

Airbus는 최근 데이터를 분석하여 항공기 기술 문제를 예측하는 Palantir Technologies와 협력하여 Skywise 플랫폼을 출시했습니다. easyJet은 예기치 않은 유지 보수 관련 문제로 인한 지연을 줄이기 위해 이미 플랫폼을 사용하고 있는 항공사입니다. Skywise는 easyJet의 항공기 전체에서 31개의 기술적 오류를 예측하는 데 도움을 주었다고 합니다.

2. 더 나은 연료 효율성

연료 효율성을 높이는 것은 항공우주 회사의 주요 우선순위 중 하나입니다. 항공기 연료 소비를 조금만 개선해도 회사의 수익과 배출량에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 3D 프린팅과 결합하여 경량 항공기 부품의 생산은 이미 현실이 되고 있습니다.

이 분야에서 AI 기반 시스템은 연료 소비를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 프랑스 회사인 Safety Line은 각 비행 전에 조종사에게 상승 프로필을 최적화할 수 있는 기계 학습 도구를 개발했습니다. 항공기는 상승 단계에서 가장 높은 비율로 연료를 소비하므로 이 단계를 최적화하면 상당한 연료 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 프랑스 항공사인 Air Austral은 이미 Safety Line의 솔루션을 구현했으며 상승 단계에서 최대 6%의 연료를 절약할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

3. 교육

AI는 조종사 훈련을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 가상 현실 시스템과 결합된 AI 시뮬레이터는 조종사에게 보다 현실적인 시뮬레이션 경험을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. AI 기반 시뮬레이터는 생체 인식과 같은 훈련 데이터를 수집 및 분석하여 훈련생의 성과에 따라 개인화된 훈련 패턴을 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다.

AI의 다음으로 중요한 용도는 비행 중 조종사를 돕는 것입니다. 조종석 내부의 AI 기반 솔루션은 연료 수준, 시스템 상태, 기상 조건 및 기타 중요한 매개변수를 평가하고 필요한 경우 경고하여 실시간으로 비행 경로를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미래에는 항공기에 컴퓨터 비전 알고리즘으로 구동되는 스마트 카메라가 장착되어 조종사의 시야가 확대되어 조종사의 안전 성능을 지원할 수 있습니다.

4. 혁신적인 제품 디자인

더 효율적이고 가벼운 부품은 항공우주 산업에서 항상 추구되어 왔으며 인공 지능은 부품을 설계하는 새로운 방법을 제시합니다. 제너레이티브 디자인이 좋은 예입니다. AI 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 기술은 요구 사항과 제약 조건에서 복잡한 제품 디자인을 생성하는 데 사용되는 일련의 도구와 기술을 포함합니다. 제너레이티브 디자인 소프트웨어를 사용하면 엔지니어와 제품 디자이너가 더 짧은 시간에 여러 옵션을 탐색하여 최상의 디자인을 찾을 수 있습니다. 이 접근 방식은 더 많은 기능을 통합하여 궁극적으로 항공기를 더 가볍고 지속 가능하게 만드는 신제품을 개발하는 데 필수적입니다.

3D 프린팅은 전통적인 생산 방법의 한계에 구애받지 않기 때문에 제너레이티브 디자인 활용에 점점 더 중요해지고 있습니다. 따라서 주요 항공우주 회사가 연료 소비율과 탄소 발자국을 낮추는 가장 효율적인 도구 중 하나가 될 수 있는 이 조합의 가능성을 이미 조사하고 있는 이유입니다.

5. 더 나은 고객 서비스

상업 항공에서는 고객 만족과 성과가 특히 중요합니다. AI는 항공사가 고객 경험을 향상하고 더 나은 고객 서비스를 제공하는 방법 중 하나가 될 수 있습니다.

더 나은 고객 서비스를 제공하기 위해 인공 지능을 적용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 챗봇이 한 가지 분명한 예입니다. AI 기반 디지털 도구로 고객의 질문에 실시간으로 사람처럼 답변할 수 있습니다. 온라인 챗봇은 고객 지원을 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. SITA가 실시한 설문조사에 따르면 챗봇은 이미 14%의 항공사와 9%의 공항에서 사용되고 있으며 항공사의 68%가 AI 기반 챗봇을 도입할 계획인 것으로 나타났습니다.

그러나 데이터가 많을수록 개인 취향에 맞는 여행 경험부터 맞춤형 추천 및 티켓 가격에 이르기까지 더 많은 기회가 제공됩니다. 미래 지향적인 항공사들은 이미 이러한 미래를 향해 움직이고 있습니다. 에미레이트 항공의 일부인 에미레이트 베케이션(Emirates Vacations)은 최근 목적지 및 휴가 추천을 제공할 수 있는 AI 기반 챗봇을 특징으로 하는 디스플레이 광고를 출시했습니다. 30일 평가판 캠페인 후 Emirates Vacations는 이러한 챗봇 통합 광고에서 일반 광고에 비해 참여도가 87% 증가했습니다.

미리 내다보기

항공 우주 분야에서 AI 및 기계 학습 기술에 대한 많은 기회가 있지만 기술은 아직 초기 단계에 있습니다. 이는 항공 우주와 같이 고도로 규제되는 산업에 필수적인 엄격한 안전 요구 사항에 의해 부분적으로 설명될 수 있습니다. 항공에 도입된 각각의 새로운 기술은 광범위하고 비용이 많이 드는 검증/인증 프로세스를 거쳐야 합니다. 그리고 AI 시스템의 복잡성으로 인해 기존 FAA 프로세스를 통해 항상 인증을 받을 수 있는 것은 아닙니다. 이는 항공 우주 산업에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 도움이 될 수 있는 새롭고 더 효율적인 검증 프로세스를 개발할 필요가 있음을 보여줍니다.

또 다른 과제는 데이터 관리입니다. 모든 AI 소프트웨어의 연료가 되는 데이터는 컴퓨터 알고리즘의 지능을 주도합니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제는 항공사 고객의 데이터를 적절하게 관리해야 할 필요성과 함께 존재합니다. 기업이 개인 데이터를 처리하는 AI 시스템 개발에서 개인 정보 보호 및 사이버 보안 관행을 구현하는 방법을 찾는 것은 어렵지만 중요합니다.

그러나 항공 우주 산업에서 AI 애플리케이션이 계속 확장됨에 따라 더 많은 항공사에서 인공 지능 및 머신 러닝 기반 솔루션을 채택하기를 열망하고 있습니다. AI는 상당한 투자가 필요하고 더 폭넓은 채택에 여전히 몇 가지 장벽에 직면해 있지만, 이 혁신적인 기술은 제조 프로세스를 최적화하고 오작동을 해결하며 성능을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.