大数据分析在预测航空公司航材需求与故障模式中的应用  

Application of big data analysis in predicting aviation material demand and failure mode of airlines

作　　者：蓝青 史航 LAN Qing;SHI Hang(Beijing Aircraft Maintenance Engineering Co.,Ltd.,Hangzhou Branch,Hangzhou 310007,China;Beijing Aircraft Maintenance Engineering Co.,Ltd.,Wuhan Branch,Wuhan 430000,China)

机构地区：[1]北京飞机维修工程有限公司杭州分公司航材部,浙江杭州310007 [2]北京飞机维修工程有限公司武汉分公司航材部,湖北武汉430000

出　　处：《中国高新科技》2025年第4期97-99,共3页

摘　　要：随着航空运输业的快速发展,航空公司在航材管理与飞机故障预测等方面面临严峻挑战。文章对大数据分析在预测航空公司航材需求与故障模式中的应用进行分析,具体阐述了大数据分析技术,重点对其在航材需求预测中通过构建需求预测模型、利用历史数据和实时数据进行分析等方法进行分析。通过大数据技术的引入,航空公司能够提高航材管理效率、降低运营成本并增强飞行安全性,值得广泛应用和推广。With the rapid development of the air transport industry,airlines face severe challenges in the management of aviation materials and aircraft failure prediction.This paper analyzes the application of big data analysis in predicting the demand and fault mode of aviation aviation materials,expounds the big data analysis technology,and focuses on the methods of building demand prediction model and analyzing historical data and real-time data in the demand prediction of aviation materials.Through the introduction of big data technology,airlines can improve the efficiency of aviation material management,reduce operating costs and enhance flight safety,which is worthy of wide application and promotion.

关 键 词：大数据分析 航空公司 航材需求预测 故障模式识别 

分 类 号：V267[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]