KI-Auswertung von Reparaturdaten in der Luftfahrt/AI evaluation of repair data in the aviation industry – Data-driven condition diagnosis of aircraft components

Während der Flugzeug-MRO (maintenance, repair, and overhaul) werden Strukturbauteile auf Oberflächendefekte geprüft und etwaige Defekte lokal entfernt. Die Position und Ausdehnung der Reparaturstellen bestimmen maßgeblich den Wiedereinsatz des Bauteils. Die Zustandsbewertung erfolgt dabei manuell und auf Basis von Expertenwissen. In diesem Beitrag wird ein datengetriebener Auswerteansatz zur Bewertung der Reparatur vorgestellt, welcher auf Basis historischer Reparaturen eine fundierte sowie objektive Zustandsbewertung erlaubt.   During aircraft MRO, structural components are inspected for surface defects, removing any defects locally. The position and extent of the repair areas will largely determine the reuse of the component. In this process, the condition is manually assessed based on expert knowledge. This paper presents a data-driven evaluation approach for assessing the repair work, enabling a well-founded as well as objective condition assessment on the basis of historical repairs.