《中国民航报》、中国民航网 记者许晓泓 通讯员刘键 报道：随着航空运输业的快速发展，飞机维修需求日益增长，对维修模式提出更高效、精准的保障要求。民航局近期发布《加强预防性维修、全面提升飞机适航维修能力的指导意见》，明确提出了“推动预测性维修技术应用，实现维修模式从定期维修改为精准维修”的要求。山航工程技术公司积极响应，以APU滑油量监控项目为切入点，率先将预测性维修理念深度融入维修实践，通过数据驱动、智能分析和技术革新，构建了一套全生命周期、全流程覆盖的APU健康管理体系，为航空维修效能提升开辟了新路径。

从预防到预测：构建数据驱动的维修决策体系

民航业内的传统APU滑油管控依赖每15天一次的固定周期检查，存在“过度检查”和“滞后维护”的双重矛盾。对此，工程技术公司项目团队按照“强化数据分析，提升状态监控能力”的方针，创新引入预测性维修逻辑，通过相关系统实时采集滑油状态报文数据，精准探测滑油量降至阈值的时间节点，并通过系统智能推送任务指令，实现“按需维护”替代“定期检查”。  

数据显示，2024年11月至2025年3月，系统共推送288条精准维护任务，较传统模式减少81.8%的无效工单，一线维修资源得到高效释放。

（山航工程技术公司供图）

从数据到价值：故障预测与健康管理的深度应用

山航工程技术公司的APU滑油量监控项目深度践行民航局“加强健康监控系统开发”的要求，将滑油监控与APU健康管理深度融合。通过分析滑油添加量、消耗率等数据，系统可自动识别异常消耗模式（如渗漏或内部磨损），并关联传感器状态进行交叉验证。

截至目前，已提前发现10起传感器故障和7架次滑油消耗异常飞机，故障排查效率提升60%，有效避免了非计划停场和衍生风险。  

APU滑油量监控项目还创新引入“软时限”管理理念，对APU关键部件进行可靠性评估，动态调整维修方案。例如，针对高频触发维护信号的APU，系统自动缩短监控周期并生成专项检查工卡，实现“一机一策”的精准管控。

从试点到标杆：预测性维修的生态化延伸

作为山航“预测性维修试点示范项目”，APU滑油监控的成功经验正在向全机队辐射。未来，系统将接入QAR/DAR数据流，计划引入机器学习算法，对各系统主要参数、维修记录、运行使用数据等多源信号进行融合分析，进一步扩展预测性维修的覆盖范围。项目将结合VR/AR智能检测、数字孪生等新技术，构建“感知－分析－决策－验证”闭环体系，推动维修模式从“事后处置”向“全时域健康管理”转型。  

相关专家表示，这一创新实践不仅每年可节约大量维护成本，更可使APU相关的故障率大幅下降，为行业提供“数据赋能维修”的标杆案例。

以智慧维修护航飞行安全

APU滑油监控项目是山航落实民航局“智慧民航”战略的关键一步，标志着航空维修正式迈入预测性时代。

未来，山航将持续以数据为纽带、以技术为引擎，不断提升航空维修智能化水平，推动维修能力从“合规达标”向“智慧领先”跃升，为民航安全运行和高质量发展注入更强动能。（编辑：李佳洹 校对：许浩存 审核：程凌）