用于飞机现场可替换单元（LRU）维护优化的分析系统技术方案

本申请提供一种促进飞机操作和维护的改进的基于人工智能的系统。所述系统可对历史和实时数据两者操作以实现主动的成本控制。可应用深度学习来预测工作范围且产生用于改进飞机操作和维护的建议。本申请还提供一种用于改进飞机操作和维护效率的计算机实施的方法和用于改进飞机操作和维护效率的计算机程序产品。

【技术实现步骤摘要】
用于飞机现场可替换单元(LRU)维护优化的分析系统
本申请涉及一种用以优化飞机现场可替换单元(LRU，line-replaceableunit)操作和维护的基于人工智能的分析系统。
技术介绍
本申请涉及读取大量报告。在飞机LRU领域内，问题是关于具有不同格式和质量的实际上不可访问的过高量的报告的采用。常规地，通过手动读取庞大量的报告且以碎片状方式演绎它们如何相关且接着交叉参考成本数据来使用此信息。
技术实现思路
下文进行概述以提供对本专利技术的一个或多个实施例的基本理解。此概述不意图识别关键或至关重要的元件，或划定特定实施例的任何范围或权利要求书的任何范围。其唯一目的是以简化形式呈现概念作为随后呈现的更详细描述的序言。在本说明书中所描述的一个或多个实施例中，描述促进飞机现场可替换单元(LRU)维护优化的装置、系统、计算机实施的方法、设备和/或计算机程序产品。在一实施方式中，一种用以改进飞机操作和维护效率的基于人工智能的系统包括执行存储于存储器中的计算机可执行部件的处理器。所述计算机可执行部件包括：输入部件，其从一组源接收历史和实时飞机操作和维护数据；存档部件，其存储飞机操作和维护数据的至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用以改进飞机操作和维护效率的基于人工智能的系统，其包括：处理器，其执行存储于存储器中的以下计算机可执行部件，所述部件包括：输入部件，其从一组源接收历史和实时飞机操作和维护数据；存档部件，其存储所述飞机操作和维护数据的至少一个子集；以及机器学习部件，其学习所述所接收和存档的飞机操作和维护数据，且增加人工智能(AI)模型，其中所述模型识别数据语料库之间的相关性，且产生关于改进所述飞机的操作的建议。

【技术特征摘要】
2017.07.18 US 15/6532941.一种用以改进飞机操作和维护效率的基于人工智能的系统，其包括：处理器，其执行存储于存储器中的以下计算机可执行部件，所述部件包括：输入部件，其从一组源接收历史和实时飞机操作和维护数据；存档部件，其存储所述飞机操作和维护数据的至少一个子集；以及机器学习部件，其学习所述所接收和存档的飞机操作和维护数据，且增加人工智能(AI)模型，其中所述模型识别数据语料库之间的相关性，且产生关于改进所述飞机的操作的建议。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述机器学习部件跨所接收和存档的飞机操作和维护数据的非结构化子集执行递归学习。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述AI模型调度所述飞机的现场可替换单元(LRU)的替换。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：进一步包括数据转换部件，所述数据转换部件将非结构化存档数据转换为可由所述机器学习部件分析的结构化数据。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：进一步包括将文本文档图像转换为非结构化数据的光学字符辨识(OCR)部件。6.一种用于改进飞机操作和维护效率的计算机实施的方法，包括：采用处理器执行存储于存储器中的计算机可执行部件，以执行以下动作：使用输入部件从一组源接...

【专利技术属性】
技术研发人员：A帕帕，M尤尔班，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：美国,US