Ускорение диагностики систем IFEC с помощью агентного ИИ на AWS

Panasonic Avionics Corporation, поставщик систем развлечений и связи в авиации, внедрила инновационную систему диагностики неисправностей с использованием агентного ИИ, разработанную совместно с AWS и AWS Generative AI Innovation Center. Эта система предназначена для быстрого выявления и устранения проблем в глобальном парке самолетов, что ранее требовало часов ручной работы. Используя архитектуру на базе Amazon Bedrock, Amazon SageMaker и AWS Glue, компания смогла сократить время диагностики с нескольких часов до нескольких минут, сохраняя при этом высокую точность.

Основная сложность заключалась в необходимости анализа огромных объемов операционных данных, собранных с различных конфигураций самолетов. Для этого была создана многоуровневая архитектура, включающая анализ трендов, параллельные диагностические агенты и систему рекомендаций. В результате, система автоматически выявляет аномалии, проверяет метаданные и логи, а затем формирует отчеты с гипотезами о причинах неисправностей и рекомендациями по устранению.

Процесс начинается с загрузки и нормализации данных, после чего осуществляется их анализ на предмет выявления отклонений. При обнаружении проблем система запускает несколько агентов, которые проводят корреляционный анализ, проверку системных метаданных и сопоставление логов. Итоговые результаты объединяются в диагностические отчеты, которые могут автоматически инициировать оповещения и маршрутизацию инцидентов к соответствующим инженерам.

Разработанная система прошла этап тестирования и верификации, достигнув высокой точности и эффективности. Внедрение позволило снизить нагрузку на инженеров, ускорить обнаружение и устранение неисправностей, а также повысить общую надежность и качество обслуживания авиапарка. В результате, Panasonic Avionics смогла перейти к более проактивной модели мониторинга состояния систем, что способствует снижению операционных рисков и затрат.