Korean Air: генеративный ИИ ищет похожие дефекты в истории техобслуживания

Данные о техническом обслуживании самолётов Korean Air были разбросаны по примерно 90 таблицам баз данных и насчитывали миллионы записей. Записи механиков содержат сокращения, принятые на производстве, и неструктурированный текст. Компания поставила задачу объединить эти данные и сделать их удобными для использования непосредственно на участках техобслуживания: чтобы механик быстро находил историю дефектов по типу и бортовому номеру воздушного судна, повторяющиеся дефекты, ремонт деталей и выполненные работы.

Система анализа дефектов техобслуживания построена на генеративном ИИ и облачной инфраструктуре. Механик вводит симптомы или обстоятельства неисправности на естественном языке, и ИИ подбирает соответствующую историю техобслуживания и похожие случаи. Система переводит сокращения и неструктурированные записи в стандартные формулировки, автоматически извлекает место дефекта и основные выполненные работы. Генеративный ИИ также анализирует взаимосвязи между данными и закономерности возникновения дефектов. В одном интерфейсе доступны история дефектов по типам и бортовым номерам самолётов, повторяющиеся дефекты, ремонт деталей и история работ.

Korean Air разрабатывала систему вместе с LG CNS и Amazon Web Services около шести месяцев и запустила её в промышленную эксплуатацию; о запуске 14 августа 2026 года сообщила газета Metro Seoul со ссылкой на отраслевые источники. По словам представителя Korean Air, новая система объединяет ранее разрозненные данные техобслуживания и с помощью ИИ делает их проще и быстрее в использовании на производственных участках. Компания планирует дальше развивать ИИ и технологии данных в техобслуживании, чтобы повышать его качество и безопасность полётов.