长龙航空总工程师冯吉开：以AI与数字化推进智能维修

长龙航空总工程师冯吉开带领团队持续建设飞机健康监控系统，将飞行中的传感器参数经数据链传回地面。工程师发现异常后，结合历史数据分析并与机组沟通，下一站维修人员同步接收工单、准备航材，让维修准备提前至飞机落地之前。

参数趋势预警衔接预防性维修

团队采集飞机的数千个参数并建立趋势模型。当参数变化速度明显增加或触及预警值时，系统自动报警，推动预防性维修。冯吉开介绍，这套系统已稳定应用多年，相关成果形成了论文和专利。

在此基础上，团队将人工智能引入健康监控与排故分析。AI模型学习历史故障样本，识别异常模式，提供故障原因和处置建议。过去需要半小时以上的分析，如今可在一分钟内完成初步判断，为机组和地面维修人员留出更多处置时间。

冯吉开表示，以往排故需要查阅多本手册并汇总方案，AI能够加快信息检索和方案形成，工程师则负责查缺补漏与专业判断。

拓展智能检查与三维测量

报道介绍，巡检机器人可搭载高清摄像头、激光雷达进行绕机检查，对疑似损伤拉近拍摄、比对，由人员完成最终复核。发动机孔探检查则利用视频识别预先筛查叶片，标注损伤位置和处理建议，辅助人工检查。

依托浙江本土制造资源，长龙航空开发三维扫描技术，用于替代传统线性工具测量飞机损伤，提高测量精度与效率。冯吉开表示，公司正在推动相关技术进入空客供应商清单，未来争取成为原厂推荐工具；

技术应用与维修体系建设并进

在管理约1400至1500人的维修体系时，冯吉开强调管理人员参与一线问题解决。疑难故障先由一线处置，未能解决时，各级管理者逐步介入、集中资源分析；管理团队也通过深入现场了解工程师的工作困难，推动体系性问题解决。

按照冯吉开的后续规划，长龙航空还将推进人员行为数字化，核对维修人员与具体飞机的作业对应关系，并布局喷漆机器人、巡检及自动运输设备。