easyJet：把飞机维护从事后处置推进到提前干预

通过机队数据提前识别部件故障风险，支持工程师安排维护和更换。

能力亮点： 预测性维护

行业： 汽车与出行　适合参考的团队： 设备运维、工程服务与数据团队

easyJet 与 Airbus 合作开展预测性维护，关注技术故障造成的延误和取消。

原来的业务问题

部件在运行中故障，会打乱飞行安排。维护人员需要尽早取得足够数据，在故障发生前安排处理。

双方经过多年试验，用 Skywise 分析飞机数据，帮助工程师提前发现需要更换的部件。

2018 年双方签署五年协议，将服务扩展至当时接近 300 架飞机的机队，并计划通过 FOMAX 获取更多数据。

Airbus Skywise 数据平台，由 Airbus 与 Palantir 合作推出；FOMAX 用于扩展机载数据采集。

披露信息显示试验已支持提前移除存在故障风险的部件，并据此推进机队范围合作。本文不把协议中的扩展计划写成当时已经完成的部署。

披露范围： 2018 年披露的试验及全机队扩展计划。这是历史案例。项目资料没有提供可直接引用的延误减少比例；本文不沿用“两周破案”等缺少对应依据的描述。

运维应用需要把数据、故障判断和维护动作接起来，同时保留专业工程师的决策责任。

采用 WorkBuddy 时，可先做维修资料整理和工单分析；预测模型、传感器接入及设备操作需另行验证，不能从这个案例直接推定能力。

以上为同类业务的实施建议，需结合实际数据、系统条件和产品授权验证。

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