ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В АВИАСТРОЕНИИ

APPLICATION AND PROSPECTS OF INFORMATION SYSTEMS IN AIRCRAFT COMPETENCE APPROACH MANUFACTURING

Kulagina Yulia Stanislavovna

master’s student, Department of Management and Innovation Technologies, Southern Federal Universite,

Russia, Taganrog

Kataev Alexey Vladimirovich

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, associate professor, Southern Federal Universite,

Russia, Taganrog

АННОТАЦИЯ

В статье анализируется проблема фрагментации информационных систем в авиастроении и обосновывается переход к единой цифровой среде. Рассмотрены ключевые технологии такого перехода: цифровые двойники, «искусственный интеллект» и «Интернет вещей». Показаны примеры внедрения этих технологий в российском авиапроме, а также определена роль кибербезопасности как непременного условия конкурентоспособности авиастроительной отрасли.

ABSTRACT

The article analyzes the problem of fragmentation of information systems in aircraft manufacturing and substantiates the need for a transition to a unified digital environment. The key technologies enabling this transition are examined: digital twins, artificial intelligence, and the Internet of Things. Examples of the implementation of these technologies in the Russian aviation industry are presented, and the role of cybersecurity as an indispensable condition for the aircraft manufacturing sector is identified.

Ключевые слова: авиастроение, цифровые двойники, информационные системы, искусственный интеллект, цифровая среда, автоматизация.

Keywords: aircraft, digital twins, information system, artificial intelligence, digital environment, automation

Авиастроительная отрасль является не просто вершиной инженерной мысли, но отраслью, в которой цена малейшей ошибки исчисляется не только финансовыми потерями, но и человеческими жизнями. В связи с этим, вектор сегодняшнего авиастроения ориентирован не только на высокую точность производственных процессов, но и на обеспечение эффективности управления огромными массивами данных, характерными для всех этапов жизненного цикла летательного аппарата – от первого эскиза до его утилизации. В значительной степени, предпосылкой таких перемен является экономика – каждый час простоя авиалайнера обходится авиакомпаниям в десятки тысяч рублей, а внеплановый ремонт двигателя может стоить миллионы. Именно стремление минимизировать эти издержки, а также ужесточение требований к безопасности и экологичности мотивируют авиастроительные корпорации к максимальной цифровизации производственных процессов. Уже сегодня, мировой рынок технологий «искусственного интеллекта» (являющегося основным драйвером сегодняшней цифровой трансформации) в авиации, оценивавшийся в 9,8 млрд долларов, а к 2032 году, по прогнозам экспертов, может достичь 23,5 млрд долларов [4].

Следует отметить, что с само начала, цифровизация авиастроения шла по пути автоматизации отдельных функций. В результате, на сегодняшний день, многие авиастроительные предприятия работают в среде, которую сами специалисты называют «зоопарком» или «лоскутной автоматизацией». Этот «зоопарк» представлен множеством узкоспециализированных систем (см. табл. 1), каждая из которых решает свою задачу, но с трудом «общается» с соседними.

Таблица 1.

Ключевые информационные системы в авиастроении и их роль (составлено автором)

Имеющаяся в отрасли фрагментация информационных технологий, порождает такие ситуации, к примеру, когда данные о конструкции хранятся в PLM, но могут быть недоступны для MES-системы цеха в режиме реального времени, а история обслуживания конкретного борта из MRO-системы не оказывает своевременного влияния на проектные решения в CAD, что естественным образом приводит к дублированию данных, ошибкам ручного ввода и замедлению технологических процессов [6].

Одним из путей решения этой проблемы является создание единой цифровой среды на основе интеграционной платформы, связывающей все системы и обеспечивающей сквозной поток достоверной информации (см. Рисунок 1).

Рисунок 1. Механизм перехода от «зоопарка» систем к единой интегрированной цифровой системе (составлено автором)

Представленный на рисунке 1 механизм интеграции информационных систем основан на единой нормативно-справочной информации и стандартизированных протоколах обмена, что позволит, например, ERP-системе автоматически запускать заказ материала при изменении статуса детали в PLM.

Вершиной эволюции информационных систем в авиастроении является концепция «цифрового двойника». На практике, его достаточно часто путают с 3D-моделью, но это гораздо более сложное понятие. Цифровой двойник – это виртуальная копия реального физического объекта (самолета, двигателя, производственной линии), которая получает данные от него в режиме реального времени и «проживает» его жизнь.

Источником информации для создания и эффективного функционирования цифрового двойника служат «большие данные» (Big Data). К примеру, современный авиадвигатель генерирует терабайты информации только за один полет. Аналитики отмечают, что 67% компаний аэрокосмической отрасли уже реализуют проекты на базе Big Data, а еще 10% планируют их запустить [1]. При отсутствии цифрового двойника такой объем сведений был бы лишь складом информации, однако современные технологии их анализа способны превратить его в инструмент, извлекающий ценность из исходных записей и дающий возможность для предиктивной аналитики.

Практическим воплощением описанной выше концепции в российском авиапроме является система «КУПоЛ», разработанная компанией «Ростех», представляющая собой информационную экосистему, которая аккумулирует данные о жизненном цикле воздушного судна – от изготовления до списания – и связывает между собой заводы-изготовители, авиакомпании и сервисные центры [2]. Благодаря комплексному анализу данных, система позволяет сократить время простоя самолетов на 10%.

Эффект от внедрения таких технологий многократно усиливается в двигателестроении – самом наукоемком сегменте. Например, Объединенная двигателестроительная корпорация активно внедряет технологии цифровых двойников для перспективных силовых установок, таких как ПД-14 и ПД-35, что позволяет не только сократить сроки и стоимость разработок, но и предсказывать поведение двигателя на всем протяжении его жизненного цикла, оптимизируя режимы эксплуатации и ремонтов [5].

На практике картина выглядит следующим образом:

• двойник «обучается» на данных, поступающих с реальных двигателей;
• датчики фиксируют температуру, вибрацию, давление в тысячах точек;
• система сравнивает фактические показатели с эталонной математической моделью и прогнозирует износ узлов.

Такой алгоритм позволяет перейти от планово-предупредительной системы обслуживания (по наработке часов) к обслуживанию «по состоянию», когда деталь меняется не по регламенту, а ровно в тот момент, когда это действительно необходимо. В результате модель кардинально снижает издержки и повышает безопасность, предотвращая отказы двигателей до их реального возникновения.

Как представляется автору, следующий эволюционный шаг заключается во внедрении технологий «искусственного интеллекта» в процессы проектирования. Речь идет уже не просто об автоматизации чертежных работ, а о генеративном дизайне, при котором инженер задает граничные условия (нагрузки, габариты, материалы), а «искусственный интеллект» генерирует сотни, а иногда и тысячи вариантов оптимальной конструкции, которые человек физически не способен создать самостоятельно. Следует отметить, что такой подход уже дает ощутимые результаты. Так, к примеру, Объединенная авиастроительная корпорация в партнерстве со Сбером реализует пилотный проект по внедрению генеративного проектирования на платформе T-FLEX. По имеющимся официальным данным, использование «искусственного интеллекта» позволило в 11 раз ускорить выполнение рутинных операций по проработке деталей, включая сложные расчеты [3]. «Искусственный интеллект» берет на себя значительную часть рутинной работы, а инженер достаточно быстро получает готовые варианты конструкций, оставляя за собой функцию стратегического контроля и принятия окончательных решений.

Другим направлением цифровизации авиационной сферы является концепция «Интернета вещей» в небе. Речь идет о создании единого воздушного пространства, в котором самолеты, спутники, наземные службы и даже погодные системы обмениваются данными в реальном времени, открывая путь к «цифровому авиационному кластеру». В данном случае все участники экосистемы – от разработчика до авиакомпании и аэропорта – работают в общем информационном поле, оптимизируя не отдельные процессы, а всю авиатранспортную систему в целом.

Резюмируя, следует подчеркнуть, что цифровая трансформация авиастроения – это не разовая акция, а непрерывный процесс, требующий требует значительных долгосрочных инвестиций в разработку, внедрение и, что особенно важно, в обеспечение кибербезопасности всей этой сложной цифровой архитектуры. В эпоху, когда «цифровые технологии» становятся нервной системой самолета, цена уязвимости возрастает многократно. Поэтому кибербезопасность из узкотехнической задачи так же должна трансформироваться в фундаментальное условие конкурентоспособности. Вполне очевидно, что именно те корпорации и страны, которые смогут не только создать передовые информационные системы, но и гарантировать их надежность и защищенность, станут в ближайшие десятилетия лидерами мирового авиастроения.

Список литературы:

1. Большие данные в большой гражданской авиации: обзор мировых и российских трендов. Источник: официальный сайт НПК «Интеграл». Электронный Интернет-ресурс. URL: https://integral-russia.ru/2025/05/02/bolshie-dannye-v-bolshoj-grazhdanskoj-aviatsii-obzor-mirovyh-i-rossijskih-dostizhenij Дата публикации: 02.05.2025
2. Встреча Михаила Мишустина с генеральным директором государственной корпорации «Ростех» Сергеем Чемезовым. Источник: официальный сайт правительства России. Электронный Интернет-ресурс. URL: http://government.ru/news/55840/ Дата публикации: 05.08.2025
3. ОАК в 11 раз ускорила создание самолетов с помощью ИИ Сбербанка. Источник: сайт агентства «Авиа-Порт». Электронный Интернет-ресурс. Режим доступа: свободный. URL: http://www.aviaport.ru/news/oak-v-11-raz-uskorila-sozdanie-samoletov-s-pomoshchyu-ii-sberbanka/ Дата публикации: 19.05.2026
4. Обзор Рынка ИИ В Авиации. Источник: Интернет-сервис «Future Market Report» Электронный Интернет-ресурс. URL: https://www.futuremarketreport.com/ru/industry-report/ai-in-aviation-market Дата обращения: 25.05.2026
5. Российское двигателестроение на пути цифровых инноваций // Крылья Родины. №3-4, 2020г. с.10-12
6. Синиченко О.А. Анализ динамики и структуры использования цифровых технологий // Статистика – главный информационный ресурс современного общества: Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции, Пермь, 16–17 октября 2023 года. – Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024. – С. 138-145