AI, 디지털 트윈, AR/VR 활용하여 항공기 유지보수 및 수리한다.

주요 항공기 제조업체들은 1월 초 신형 알래스카 항공 737 맥스의 패널이 비행 중에 폭파된 사건 이후 극심한 압박을 받아왔다. 이 문제는 특히 한 제조업체의 주요 문제였지만 이번 행사에서는 수년 동안 업계에 쌓인 일련의 안전 및 제조 문제가 집중 조명되었다. 이러한 이벤트로 인해 전통적인 유지 관리 및 수리 절차에 초점이 맞춰졌고, 절차 개선을 위해 새로운 기술을 활용해야 할 필요성이 더욱 커졌다.

인공지능(AI), 디지털 트윈, 증강현실/가상현실(AR/VR)과 같은 첨단 기술의 통합은 항공기 유지 보수 및 수리에 대한 이러한 전통적인 접근 방식을 대폭 변화시키고 있다.

항공우주, 방위 및 기타 산업 부문은 디지털 트윈 기술을 사용하여 운영 효율성을 향상시키기 위해 인프라를 현대화해야 하는 임무를 갖고 있다. 기존의 운영, 교육 및 유지 관리 프로세스는 최소한의 디지털 모델링이 가능한 2차원 종이 기반 매뉴얼에 크게 의존하고 있다.

기존 디지털 모델이 부족하면 운영 효율성, 임무 계획 및 항공기 준비 상태가 심각하게 저하된다. 이제 디지털 트윈은 물리적 객체와 시스템을 설계, 구축, 운영 및 수리하는 방식에 혁명을 일으키고 있다. 산업 프로세스의 디지털 전환을 위해서는 향후 수십 년 동안 최고의 도구를 제공하는 데 도움이 되는 디지털 트윈 기술을 통합해야 한다.

항공우주 제조업체는 광범위한 3D CAD 모델의 부족을 포함하여 여전히 많은 과제에 직면해 있다. 레거시 항공기의 경우 매우 제한된 3D 모델을 사용할 수 있으며 대부분의 모델, 요구 사항 및 사양이 2D 형식이다. 전용 스캐너를 사용하여 정확한 3D 모델을 생성하고 기존 방법을 사용하여 2D 데이터를 기반으로 디지털 수정을 수행하는 데는 비용과 시간이 많이 소요된다. 또한 대부분의 3D 스캐닝 소프트웨어는 모델을 독점 형식으로 유지하므로 제한된 상호 운용성으로 인해 모델의 유용성이 크게 제한된다.

추가 과제에는 생성된 3D 모델을 기존 SysML 워크플로에 통합하는 기능 및/또는 독점 모델 및 시스템에 묶이지 않는 유연한 워크플로를 만드는 기능이 포함된다. 각 모델과 하위 시스템의 독립형 동작은 물론 다양한 하위 시스템 간의 상호 작용을 시뮬레이션하기 위해 제조업체는 SysML을 사용하여 3D 모델과 해당 물리적 동작을 시스템 시뮬레이션 모델에 통합해야 한다. 이를 위해서는 모든 개별 및 결합 시스템 요구 사항을 SysML 워크플로에 수집하고, 모델 구성을 매개변수화하고, 개별 구성 요소의 동작과 상호 작용을 시뮬레이션 및 모니터링하기 위한 프레임워크를 만들어야 한다.

AI 기반 예측 유지 관리

항공기 유지보수는 전통적으로 보고된 문제를 기반으로 예정된 점검과 대응 수리에 의존해 왔다. 그러나 AI 기반 예측 유지 관리는 이제 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 잠재적인 오류가 발생하기 전에 예측함으로써 이러한 접근 방식을 변화시키고 있다. 항공사는 AI를 활용하여 항공기 부품, 엔진 및 시스템에 내장된 센서에서 수집된 방대한 양의 데이터를 모니터링하고 있다. 이 실시간 데이터를 분석하여 임박한 오작동이나 성능 저하를 나타내는 미묘한 패턴을 감지한다.

AI 알고리즘은 엔진 온도 변동이나 불규칙한 진동 신호와 같은 데이터 패턴의 이상 현상을 감지할 수 있으며, 이는 근본적인 문제를 나타낼 수 있다. AI는 이 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 특정 구성 요소에 유지 관리 또는 교체가 필요한 시기를 정확하게 예측할 수 있으므로 항공사는 일상적인 유지 관리 간격 동안 사전에 수리 일정을 계획할 수 있다. 사후 대응에서 예측 유지 보수로의 전환은 예상치 못한 고장의 위험을 줄여 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 운영 효율성을 최적화하고 가동 중지 시간을 최소화한다.

디지털 트윈의 역할

디지털 트윈은 센서, 과거 유지 관리 기록 및 운영 입력에서 수집된 실시간 데이터를 사용하여 생성된 항공기와 같은 물리적 자산의 가상 표현이다. 이 기술을 통해 항공우주 제조업체와 항공사는 가상 환경에서 항공기 구성 요소 및 시스템의 성능을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. AI 알고리즘을 디지털 트윈 모델에 통합함으로써 운영자는 개별 항공기와 해당 구성 요소의 상태와 작동 상태에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다.

항공기 유지 관리를 위해 디지털 트윈은 항공기의 상태와 동작에 대한 포괄적인 이해를 제공함으로써 혁신적인 접근 방식을 제공한다. 유지 관리 직원은 디지털 트윈을 활용하여 다양한 운영 시나리오를 시뮬레이션하고 항공기 성능 및 유지 관리 요구 사항에 대한 잠재적 영향을 평가할 수 있다. 이를 통해 보다 정확한 유지 관리 활동 계획, 최적화된 예비 부품 재고 관리, 예측 분석을 기반으로 한 향상된 의사 결정이 가능해진다.

또한 디지털 트윈은 원격 모니터링 및 진단을 용이하게 하여 유지 관리 팀이 실제 검사 없이 문제를 식별할 수 있도록 해준다. 예를 들어, AI 알고리즘은 디지털 트윈의 실시간 데이터를 사용하여 중요한 구성 요소의 현재 상태를 기반으로 특정 유지 관리 조치를 권장함으로써 수동 검사의 필요성을 줄이고 전반적인 유지 관리 효율성을 향상시킬 수 있다.

3D 기술을 디지털 트윈에 통합

오늘날 선도적인 디지털 트윈 솔루션 제공업체는 산업 부문에서 디지털 트윈, 자동화 및 로봇 공학 애플리케이션을 위해 AI 및 공간 컴퓨팅을 활용하는 방식을 재편하고 있다. 이러한 제공업체는 몰입형 XR 인터페이스, AI 및 클라우드 기술의 발전을 활용하여 제조, 운영, 교육 및 유지 관리에서 효율성, 자동화 및 생산성을 높이는 빠르고 정확하며 비용 효과적인 3D 디지털 트윈 생성을 위한 개방형, 모듈식, 고정밀 및 확장 가능한 AI 기반 클라우드 플랫폼을 제공한다.

이러한 COTS 장치에 내장된 고품질 센서, 즉 고해상도 컬러 카메라, 깊이 센서(예: LIDAR), 동작 센서 및 시선 추적기가 확산됨에 따라 공급자는 매우 높은 품질의 공간 데이터에 액세스하여 생성할 수 있다. 거의 실시간으로 정확한 3D 공간 지도를 제공한다. 회사는 주로 이러한 모바일 장치의 계산 및 전력(배터리)에 의해 제한된다. 오늘날의 플랫폼은 3D 스캐닝 및 디지털 트윈 워크플로우를 간소화하는 동시에 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 저렴한 소비자 하드웨어가 표준 기능을 초과할 수 있도록 한다.

이러한 솔루션은 클라우드(온프레미스/에어 갭 또는 AWS GovCloud와 같은 원격)에서 데이터를 처리하여 배터리 수명 및 계산에 대한 모바일 장치의 제한을 극복한다. 이를 통해 휴대폰, 태블릿 및 XR 헤드셋의 센서에서 밀리미터 정확도의 상세한 3D 모델을 신속하게 생성할 수 있으며, 모델의 충실도가 눈에 띄는 지연이 없다.

가장 집약적인 처리 작업을 클라우드로 이동함으로써 AI 기반 소프트웨어는 저렴한 COTS 장치에서 고품질 포인트 클라우드를 생성한다. 이는 기존 방법에 비해 디지털 트윈 생성을 크게 가속화한다. 오늘날의 최신 상용 솔루션은 XR 헤드셋을 캡처 장치로 사용하여 빠르고 정확한 3D 포인트 클라우드 생성을 가능하게 하는 동시에 서버 PC에서 모든 데이터를 처리한다.

유지 관리 및 교육 분야의 AR/VR 애플리케이션

증강현실(AR)과 가상현실(VR)기술은 항공기 정비 절차와 기술자 교육 프로그램을 재편하고 있다. AR은 기술자의 시야에 디지털 정보를 오버레이하여 유지 관리 작업 중에 실시간 지침과 지침을 제공한다. 예를 들어 AR은 회로도, 체크리스트 또는 진단 데이터를 실제 항공기 구성 요소에 겹쳐서 기술자가 복잡한 수리를 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있도록 해준다.

반면 VR은 가상 환경에서 유지 관리 절차에 대한 몰입형 대화형 시뮬레이션을 제공함으로써 기술자 교육에 혁명을 일으키고 있다. 훈련생은 실제 항공기에 접근할 필요 없이 엔진 분해 또는 배선 수리와 같은 복잡한 작업을 연습할 수 있다. VR 시뮬레이션은 다양한 항공기 모델과 시나리오를 복제하여 안전하고 통제된 환경에서 실습 경험을 제공할 수 있다.

혜택 및 향후 전망

항공기 유지보수 및 수리 기능에 AI, 3D 공간 디지털 트윈, AR/VR 기술을 통합하면 항공사 및 항공우주 제조업체에 다양한 이점을 제공할 수 있다. 향상된 예측 유지 관리 기능은 운영 중단을 줄이고 항공기 수명을 연장하며 유지 관리 비용을 최적화한다. 디지털 트윈은 항공기 상태에 대한 전체적인 관점을 제공하여 사전 의사 결정과 간소화된 유지 관리 프로세스를 지원한다. AR/VR 기술은 기술자의 효율성과 숙련도를 향상시켜 궁극적으로 전반적인 안전성과 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 기술을 앞세워 항공우주 제조업체와 항공사는 항공기 유지보수 및 수리 프로세스를 크게 개선할 수 있다.