航空航天制造商如何使用大数据？

航空航天技术研究所公布了一项针对英国航空航天领域大数据分析的现状、机遇和挑战的研究结果。大数据分析有助于生成有价值的见解，然后将其用于改进整个价值链的决策制定。大数据涉及使用算法、机器学习和数据挖掘等先进技术和流程来提取价值并为决策提供信息。如今，航空航天公司收集了大量且迅速增加的数据。然而，数据本身相对没有价值。例如，太多的企业承认为了数据而收集数据。大数据分析有助于产生有价值的见解，然后将这些见解用于改进整个价值链的决策，从衡量产品性能到评估天气对环境的影响供应链以及它如何影响下游操作。

大数据挑战

在分析数据之前，需要解决其基本架构。数据配置并不总是可以直接转移，遗留系统可能不再受支持。将输入数据转化为价值可能很困难，并且需要传统上与航空航天无关的技能或角色——例如数据工程师或数据科学家。利用数据分析来增强产品服务也可能受到数据所有权的限制，这可能受到影响欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 在不到 12 个月内生效。

大数据机会

相关、准确和有洞察力的数据传授知识，促进实时决策，以及能够在产品生命周期的所有阶段进行改进。存在机会，来自真实条件的数据可以生成虚拟表示，分析备选方案场景快速，并提高对多学科设计决策的认识。例如，自适应加工可以利用大数据分析来根据一系列输入标准（包括环境条件、组件属性或工具磨损）调整制造。从长远来看，大数据和机器学习可用于对新事件做出反应请求被动态安排以支持对客户的实时支持和服务。这些机会、能力和挑战在创刊号 INSIGHT 中得到进一步讨论，INSIGHT 是 ATI 新系列出版物，将探讨一系列跨部门问题和主题。第一个主题是数字化转型。