手動からAI主導の航空電子メンテナンスへ

Pythonと人工知能が航空機整備を変える

現代の航空機は、単なるエンジンと金属構造ではなく、空を飛ぶデータセンターです。
飛行制御、通信、航法、安全監視など、数百の電子システムが連携して動作しています。

この複雑なシステムを正確に維持するには、高度なメンテナンスが不可欠です。
そして今、私たちは PythonとAI を活用して、これらの作業を自動化し、さらにスマートにすることができます。

🧩 1. 航空電子整備の基本

航空電子システム（Avionics）の整備では、次のような装置を定期的にテスト・校正します。

トランスポンダ / ADS-B
NAV/COMM / ILS / VOR
DME / TACAN
TCAS 衝突防止システム
高度エンコーダ / ARINC-429

従来は技術者が手動でテスターを操作し、数値を記録していました。
正確ですが、時間がかかり、人的ミスも発生しやすい方法です。

⚙️ 2. Pythonによる自動化の始まり

多くの試験装置が SCPI (Standard Commands for Programmable Instruments) に対応したことで、
Pythonスクリプトからシリアル通信（RS-232）、USB、LAN経由で装置を直接制御できるようになりました。

import serial
ser = serial.Serial("/dev/ttyUSB0", 115200, timeout=1)
ser.write(b"SYST:VERS?\n")
print(ser.readline().decode())

これだけで、テストセットや信号発生器、受信機などにコマンドを送信できます。
Pythonを使えば、繰り返しテストや定期検査を完全に自動化できます。

🧰 3. 自動校正と試験のワークフロー

自動化の利点は次の通りです。

試験手順を正確に実行
測定データを自動収集・検証
許容値を超えた項目を即時検出
報告書を自動生成し、トレーサビリティを確保

- name: トランスポンダ出力テスト
  command: XPDR:MEAS:POW?
  expected: [-30, -27]
- name: 周波数誤差テスト
  command: XPDR:MEAS:FREQ?
  expected: [-50, 50]

Pythonはこの手順を読み込み、コマンドを実行して結果を検証し、CSVやデータベースに記録します。

📊 4. データ統合による知識化

自動化されたデータを蓄積すれば、次のような分析が可能です。

機種ごとのドリフト傾向を分析
装置の再校正タイミングを最適化
テスト結果を可視化する Plotly / Grafana ダッシュボード

データ駆動型の整備により、「壊れてから直す」から「予測して防ぐ」 へと進化します。

🤖 5. AIによる次世代の整備

AIを組み込むことで、整備プロセスは「自動化」から「知能化」へ進化します。

🧩 A. 異常検出 (Anomaly Detection)

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import pandas as pd

df = pd.read_csv("cal_results.csv")
X = df[["tx_power_dbm", "freq_err_hz", "pulse_width_us"]]
model = IsolationForest(contamination=0.02).fit(X)
df["anomaly"] = model.predict(X)
print(df[df["anomaly"] == -1])

データのパターンから異常を検出し、トランスポンダ出力の低下などを早期に発見できます。

🔮 B. 残存寿命予測 (RUL Forecasting)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

df = pd.read_csv("freq_error_history.csv").sort_values("timestamp")
t = (df.index.values).reshape(-1,1)
y = df["freq_err_hz"]
model = LinearRegression().fit(t, y)
future = (50 - model.intercept_) / model.coef_[0]
print("許容値を超えるまであと", int(future - len(t)), "テスト")

AIが校正データからドリフト傾向を学習し、いつ再校正が必要になるか を予測します。

💬 C. AIコパイロット (AI Copilot)

from jinja2 import Template
report = Template("""
校正レポート – {{date}}
機器番号: {{unit}}
判定: {{status}}

調整前: {{as_found}}
調整後: {{as_left}}

備考: {{notes}}
""")
print(report.render(
    date="2025年10月14日",
    unit="XPDR-SN123",
    status="合格",
    as_found="Power −31.8 dBm (失敗)",
    as_left="Power −29.2 dBm (合格)",
    notes="減衰器キャリブレーションを0.5 dB調整"
))

LLM（大規模言語モデル）は、手順説明、異常要因の説明、報告書作成をサポートできます。

🧠 6. システム構成

graph TD
A["Python Automation Script"] --> B["SCPI Interface (RS-232 / LAN)"]
B --> C["Avionics Test Equipment"]
A --> D["Database / Cloud Storage"]
D --> E["AI Analytics & Forecasting"]
E --> F["Dashboard / Reports / LLM Copilot"]