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IA na manutenção aeronáutica e MRO

Combinamos o histórico de manutenção, os dados dos sensores e os dados operacionais para planear de forma preditiva as ordens de trabalho, as peças e a capacidade dos hangares na Fokker Services.

Planeamento de manutenção mais inteligente: criámos uma ferramenta de planeamento para a Fokker Services com dados de manutenção e de sensores

Combinámos dados de manutenção, dados de sensores e dados operacionais num modelo preditivo no Databricks, em Azure. A ferramenta mostra quando a manutenção é realmente necessária e ajuda as equipas de planeamento a planear com antecedência as ordens de trabalho, as peças e a capacidade.

Leia o caso de estudo

Porque é que o planeamento do nosso hangar muda sempre que uma inspeção revela uma nova constatação?

O responsável pelo planeamento prepara os pacotes de trabalho do programa de manutenção, mas uma constatação adicional, uma peça sem stock ou menos um técnico altera o plano da semana. Um modelo baseado no seu histórico mostra antecipadamente onde podem surgir dificuldades. A decisão cabe ao responsável pelo planeamento.

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Do planeamento do hangar à verificação de faturas: modelos baseados nos dados que uma empresa de MRO já regista

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Manutenção no momento certo

Para a Fokker Services, combinámos dados de manutenção, de sensores e operacionais num modelo que mostra quando a manutenção é realmente necessária.

Uma plataforma de dados para o planeamento

Para a Fokker Services Group, reunimos fontes dispersas numa arquitetura medallion em Databricks, com verificações da qualidade dos dados para o planeamento, o inventário e os custos.

Verificação de faturas por exceção

Para a Fokker Services Group, um modelo prevê o valor esperado da fatura com base no trabalho realizado. Os colaboradores verificam apenas os desvios significativos.

Respostas a partir de documentos internos

Para a Fokker Services Group, criámos o Anthony Chat, que utiliza retrieval-augmented generation para obter respostas a partir de documentos internos.

Primeiro um tipo de manutenção ou um grupo de componentes, depois toda a frota

  1. Decisão de planeamento e fontes de dados

    Que decisão é preciso melhorar, como a atribuição de horas para tratar as anomalias detetadas ou a preparação de peças, e que ordens de trabalho e dados dos sensores são relevantes?

  2. Modelo-piloto com trabalhos concluídos

    Treinamos o modelo com pacotes de trabalho concluídos e testamo-lo num período posterior, com os engenheiros de manutenção a avaliar os resultados.

  3. Proposta para o responsável pelo planeamento

    A proposta passa a fazer parte do processo de planeamento, com monitorização de drift. A decisão sobre o planeamento continua a caber ao responsável pelo planeamento.

De que dados de manutenção precisamos para que um modelo nos possa dar informações úteis?

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Adequado se

Regista digitalmente há anos ordens de trabalho, anomalias detetadas e substituições de componentes, e a mesma decisão surge repetidamente, como quantas horas reservar para as anomalias encontradas numa inspeção de grande dimensão.

Não é adequado se

Os pacotes de trabalho estão sobretudo em papel ou em ficheiros separados, sem códigos uniformes para tarefas, componentes e registos. Nesse caso, é preciso começar pela plataforma de dados, e é isso que diremos.

O que determina o âmbito

O número de fontes, como o seu sistema MRO, ERP, inventário e dados de sensores; o número de tipos de aeronaves ou componentes; se fica apenas por um modelo-piloto; e quem gere o modelo posteriormente.

O modelo interfere na nossa aprovação de retorno ao serviço?

Não. O modelo apresenta uma proposta para o planeamento. A aprovação de retorno ao serviço após a manutenção continua a caber à sua organização Part-145, e as alterações ao programa de manutenção passam pela sua CAMO e pela autoridade.

Ferramenta de planeamento pronta a usar, modelo à medida ou plataforma de dados primeiro: por onde começar?

Ferramenta de planeamento

Escolha esta opção se pretende planear a manutenção em função da capacidade disponível e das necessidades operacionais, com regras e prioridades definidas. Saiba mais sobre a nossa ferramenta de planeamento MRO.

Modelo à medida

Escolha esta opção se pretende prever quando será necessária manutenção ou trabalho adicional. O nosso conselho: comece por um tipo de manutenção ou grupo de componentes, como no caso da Fokker Services, e depois alargue o âmbito.

Plataforma de dados primeiro

Escolha esta opção se os seus dados de manutenção estão dispersos por sistemas separados, sem códigos comuns. Uma plataforma de dados e IA facilita a criação de cada modelo seguinte.

Seis projetos para a Fokker Services Group, de uma plataforma de dados a um modelo de linguagem

Com sede em Amesterdão, a Data Science Lab trabalha com dados e IA desde 2016 e é parceira da Databricks e da Microsoft. Para a Fokker Services Group, trabalhámos no planeamento da manutenção, numa plataforma de dados, na verificação de faturas, em dashboards de KPI e de mercado e no Anthony Chat.

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Uma questão de planeamento do seu hangar basta para a primeira conversa

Stef Stoelwinder

Stef Stoelwinder

Desenvolvimento de Negócio

Stef é o seu primeiro ponto de contacto. Na primeira conversa, falamos de uma questão de planeamento e dos dados de manutenção de que já dispõe.

Que decisão de manutenção pretende fundamentar com os seus próprios dados?

Descreva a questão de manutenção ou planeamento e os dados de que já dispõe. Respondemos por email ou marcamos uma primeira conversa.

Introduza um endereço de e-mail válido.

Diga-nos como podemos ajudar.

Perguntas frequentes

MRO significa maintenance, repair and overhaul: manutenção, reparação e revisão de aeronaves e componentes. No MRO, a IA permite treinar um modelo com os dados que a empresa de manutenção já possui, como ordens de trabalho, constatações, substituições de componentes, inventário e dados de sensores. Assim, pode planear melhor, com antecedência, a manutenção, as peças e a capacidade. É uma das aplicações de IA que desenvolvemos.

Foi assim que trabalhámos no setor da aviação para a Fokker Services Group, desde o planeamento da manutenção até à verificação de faturas.

Segundo o ponto 145.A.47, uma organização Part-145 tem de planear a disponibilidade de pessoal, ferramentas, materiais, dados de manutenção e instalações, tendo também em conta a fadiga dos técnicos. Um modelo treinado com pacotes de trabalho concluídos estima o volume de trabalho que uma inspeção irá gerar, para que possa planear com antecedência.

Se precisa sobretudo de distribuir o trabalho pela capacidade disponível com regras fixas, a nossa ferramenta de planeamento MRO é mais adequada. Saiba mais sobre otimizar o planeamento com IA.

Não por si só. Segundo a M.A.302, o programa de manutenção segue as instruções de aeronavegabilidade permanente do titular do projeto, geralmente o fabricante, e está sujeito à aprovação da autoridade competente. É possível propor intervalos mais longos com base em revisões periódicas, mas não através de aprovação indireta para tarefas relacionadas com a segurança. Se o programa se basear na lógica MSG ou em condition monitoring, deve incluir um reliability programme.

Um modelo pode fornecer dados que fundamentem esse programa. Consulte predictive maintenance e, para instalações industriais, a indústria de processos.

Mais do que poderá pensar. Segundo o ponto 145.A.55, uma organização Part-145 tem de registar e conservar os detalhes da manutenção efetuada, incluindo a certificação de aptidão para serviço. Existem também ordens de trabalho e fichas de tarefa no sistema MRO, dados de inventário e compras no ERP e dados de sensores de aeronaves e componentes.

A dificuldade está no facto de cada fonte usar os seus próprios códigos. Para a Fokker Services Group, reunimos estas fontes numa única plataforma de dados; consulte também a nossa plataforma de dados e IA.

Com um modelo de linguagem que primeiro recupera as passagens relevantes dos seus documentos e depois formula uma resposta. Chama-se retrieval-augmented generation (RAG). Foi assim que desenvolvemos o Anthony Chat para a Fokker Services Group, permitindo aos colaboradores colocar questões sobre documentos internos.

Faça com que cada resposta cite a fonte: os dados de manutenção aprovados continuam a prevalecer. Saiba como funciona no nosso artigo sobre LLMs internos e RAG e na página sobre IA generativa.

Sim, desde que seja possível relacionar o trabalho com a fatura. Para a Fokker Services Group, um modelo prevê o valor esperado da fatura com base no trabalho realizado e assinala desvios significativos num dashboard. Os colaboradores verificam apenas essas exceções. Para uma solução pronta a usar, consulte o SmartInvoice.

Para as propostas, ligámos o ERP a plataformas externas de negociação num único dashboard por peça.

A EASA está a desenvolver orientações para a IA na aviação. O seu documento de trabalho agrupa as aplicações por nível: apoio às pessoas, colaboração entre pessoas e IA e automatização mais avançada. Em junho de 2026, foi publicada uma proposta para a terceira edição.

Se a IA for um componente de segurança de um produto aeronáutico, os requisitos do regulamento da IA são integrados através das regras da aviação. Cabe aos seus serviços jurídicos ou à equipa de compliance avaliar se a sua aplicação está abrangida; nós ajudamos a fazer esse levantamento. Consulte AI Act e Responsible AI.

Quando a questão é saber quantas horas demorou uma inspeção, e não quantas demorará a próxima. Nesse caso, um dashboard de Power BI é mais útil, como o dashboard de KPI que desenvolvemos para a Fokker Services Group. Se o planeamento depender sobretudo de regras e prioridades, comece por analisar a ferramenta de planeamento MRO.

Se não for possível relacionar ordens de trabalho, peças e registos, comece pela fundação de dados. Se uma solução mais simples for adequada, dizemo-lo.