助力智慧民航 | 分享“智能发动机”愿景与洞见

1884年，阴雨的曼彻斯特，米德兰酒店迎来了两位特殊的客人，查尔斯-罗尔斯和亨利-罗伊斯 经人介绍在此第一次会面。

时间转瞬20年，两位已开发出了第一台航空发动机 Eagle。正是这台发动机的动力完成了人类第一次横穿大西洋的飞行。也正是从那时起，罗罗享有了引领者的声誉。

从助力喷火战斗机Spitfire的梅林活塞式发动机，到之后的涡桨、涡轴到涡轮风扇发动机，从Trent发动机到未来的UltraFan发动机甚至是混电式飞行器，我们一直站在科技开发的最前列。这是一段让我们引以为豪的故事和历史，但是我们决不安于现状。

早在上世纪90年代，我们推出了业内创新的服务TotalCare小时包修服务。这是第一次产品和服务的设计开始重叠，这对整个发动机市场都产生了巨大影响。

今天，我们再次第一个提出：发动机实体产品和发动机售后服务应该更加重合，甚至合二为一。这需要一个概念的转变，设计发动机和设计服务，不再是分开的任务，而是相互关联，同时进行的。是时候让我们再次引领变革。

数字化技术的发展帮助我们打开了更多大门，去做很多在我们最初设计TotalCare时根本无法想象的事情。例如数字孪生digital twin。2017年启动的数据创新加速器R2实验室，研究高级数据分析工具，工业人工智能，以及机器学习技术。

智能发动机正是产品，服务，数字化三元归一下的产物。

智能发动机并不是指的某款型号或某种服务，这是一个广义的概念，是我们重塑未来航空发动机产业的愿景。这将指导我们未来发动机的技术设计和服务设计，这也将指导我们的态度，决策以及投资。

我们将引领智能发动机，为客户创造更大价值。

智能发动机主要有三大特征：互联性，情景感知，理解力

·         互联性，智能发动机可以与其它发动机、以及支持的生态系统互通互联，实现多方的双向信息流。

·         情景感知，智能发动机可以感知运行环境、制约因素和客户需求，实现无需人工干预自动响应。

·         理解力，智能发动机可以调节自身行为，自我诊断，甚至自我维护；可以从自身经验以及所在网络的其它发动机学习，实现最佳性能。

关于互联性，这里我用这个发动机EHM简单举三个例子。

第一，智能发动机的发动机健康监测系统EHM将配有更多的参数，从原先的几十个，提高到几千个。这可以帮助我们更好的监控航线可换件，并可作出预防式的部件更换，提高飞机可用性。

第二，智能发动机的EHM可以更好的响应数据的需求，帮助加快对维修服务的准确性，提高飞机可用性。个性化的EHM。

第三，直播式的方式与全球的技术专家面对面解决技术问题。

关于情景感知，指的是发动机真正的理解周边的环境。

有些人可能还记得2010年冰岛艾雅法拉火山爆发事件。众所周知，火山灰对发动机核心机会产生很多不好的影响。在2010时，我们并没有足够的数据来判断安全的火山灰积累余度是多少，所以整个行业采取了最保守的完全避免策略。这也使一个很小的局部地缘自然事态影响了欧洲大陆20多个国家的航班，超过一千万旅客受到影响，造成经济损失达47亿美元。

也正是在此次火山爆发事件后，罗罗在此领域的研究有了长足的发展，我们研究开发了一个模型可以计算火山灰对发动机累计的损伤，从而判断发动机在火山灰影响的情况下的安全工作余度，最大程度的使用空域，而不用采取像2010年那样完全的避免策略。

工程院士Rory Clarkson由于他在此项研究工作中的出色贡献，被英国民航局授予飞行安全奖。此项工作及模型理念，帮助我们开启了未来更多的研究机会，利用数字化分析技术，与气象局，水土局合作，研究沙尘，浮尘对发动机的影响。

最后，让我们谈谈理解力。

罗罗正在与哈佛大学、诺丁汉大学联手研究开发人工智能机器人，应用于维修，能够使发动机实现自我诊断并命令机器人开启维修行为。这些像科幻片一般的黑科技离我们越来越近。