近年来，中国民航业的市场规模呈现出不断增长的趋势。尽管受到疫情等因素的影响，但随着经济的复苏，旅客吞吐量迅速恢复，且保持增长态势。但相继而来的问题包括如何对航空业的重要载体——飞机，进行有效的保养和维护修理，对未来愈发增长的航空需求有着相当重要的影响。加之近年来AI技术的不断提升与扩张，将其与航空业进行结合不失为一种选择，其中也不乏一些航空企业的相关案例。
客户介绍：
中国某航空公司，主要经营航空客、货、邮运输业务，其航线网络重点覆盖中国境内，特别是经济发达的深圳及周边区域，并且也提供前往新加坡、日本、韩国、泰国等地的国际航班服务。
核心需求：
随着客户业务的增长，客户内部在企业级文件管理与高效应用等方向面临越来越多的问题，具体为：
1.飞机维修方案辅助：需要一个能够精准理解维修人员描述的问题，包括识别近义词与同义词的智能辅助工具。该系统应能根据问题内容，迅速提供故障诊断方案、分类及维修步骤。对于表述不清的问题，系统需具备引导式多轮对话功能，帮助明确问题，并在存在多个解决方案时，能提出优先推荐方案。
2.维修数据安全保障：确保故障解决方案与航空公司内部手册或标准操作程序中的相应章节紧密关联，便于快速查找和验证。同时，系统必须实施严格的数据访问控制，防止通过角色设定或特定场景模拟等方式泄露敏感维修信息，维护企业信息安全。
3.维修知识库的持续优化与集成：构建一个动态的知识管理体系，能够基于维修实践中的反馈循环，不断丰富和更新知识库内容，降低人员流动带来的知识传承风险。此外，该知识库需能与其它业务系统如数字孪生技术在故障预测与维修领域的应用相融合， 提升整体维修效率与技术水平，形成技术支持的闭环生态。
解决方案：
【阶段 1】航空维修知识库
汇聚历史故障问题清单，波音系列的维修手册、73N，320 等型号飞机的关键词汇等文档统一集中到维修知识库中，作为大模型进行统一训练的语料
【阶段 2】航空维修业务助手
通过对维修知识库内容进行统一的训练，实现各类知识的向量化存储，并借助文档云大模型的版式分析能力，形成维修手册内容的提取及处理。满足维修『工程师』针对各类型的故障通过文字描述，快速获取对应的故障处理措施及注意事项提醒及推进处理步骤等，辅助维修『工程师』快读排查及定位问题。
客户收益：
1.提高维修效率与质量：通过大模型的新一代智能维修方案，可以大幅度提升飞机维修的效率和质量，减少人为错误，保障飞行安全。
2.降低维修成本：使用大模型的新一代智能维修方案，可以减少人力资源的投入，降低飞机维修的成本，提高企业的经济效益。
3.实现精准预测与预防：基于大模型的新一代智能维修方案，可以实现对飞机故障的精准预测和预防，避免故障发生，保障飞机的正常运行。
4.知识价值最大化：基于大模型知识流转，沉淀高价值知识，实现知识的不断完善和优化，形成可复用的故障维修知识库，实现维修知识的多场景复用。
未来，航空业将更加注重科技创新和智慧化建设，以提升运营效率、服务品质和安全水平，实现高质量发展。航空公司将积极拥抱『数字化』转型，利用人工智能、大数据、云计算等新兴技术，打造智慧机场、智慧空管、智慧运行等系统，推动民航各环节的智能化升级。智慧维修将制定针对性的安全改进措施并提供及时准确的数据，有力提升航空公司的安全管理水平。
