數據挖掘在航空維修中的應用研究

龍長鑫

摘 要：對于航空維修來說，在開展相應維修工作時需要考慮的因素比較多，這就導致航空公司在開展航空維修時經常出現難以預知的問題。而在航空維修中應用數據挖掘技術，能夠保證維修人員在短時間內掌握航空維修中各項數據信息，以此合理的規劃航空維修方案，使得航空維修出現問題的幾率降到最低。本文首先簡要概述數據挖掘技術，之后闡述數據挖掘在航空維修中的應用，確保航空維修精確和可靠性有所提高。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；應用

引言

如果在航空維修中僅采取傳統的維修模式，不僅難以找出各項航空機載設備在長時間運行過程中累積下來的問題，對于航空機載設備后期運行的安全可靠性也有極大的影響。基于此，就應利用數據挖掘技術對傳統航空維修模式實施優化調整，嚴格管理控制航空公司在開展航空維修時出現問題。而且通過數據挖掘還能保證航空維修中各項數據信息的精確及可靠性，積極改善航空維修缺陷，使得航空維修能夠滿足我國民航構機良性發展要求。

1 數據挖掘的概述

數據挖掘，顧名思義就是深入挖掘航空維修中各項數據信息，了解航空機載設備故障表現形式和出現故障的原因，以此合理的規劃航空維修模式，以控制航空維修過程中出現的問題。而且在我國信息行業不斷發展的條件下，越來越多的數據庫在我國各行業中取得廣泛的應用，這也說明數據在我國各行業發展和各項工作實施過程中起到至關重要的作用。而對于航空維修來說，在開展相應工作時往往會受到外在因素的制約，這就導致維修工程部門在開展航空維修時經常出現問題。這就需要在數據挖掘技術的支持下對航空維修中各項數據信息展開盡快的提取和分析。強化各項數據信息在航空維修中的作用效果，逐步提升航空維修性能水平。而在對數據挖掘進行深入分析的過程中，了解到該項技術本身具備多學科交叉的屬性，其余多屬學科知識之間存在緊密的聯系。這就應保證相關人員對數據挖掘有所了解，使得數據挖掘在航空維修中的作用效果充分發揮出來。而且航空維修工作的細節比較瑣碎，涉及的工作內容復雜多變。這就導致維修人員在開展航空維修工作時很難把控該項工作實施的規律，繼而導致航空維修中存在差錯。而借助數據挖掘則能幫助維修人員鋪捉到更為深入的數據和信息。有效提高航空維修的準確和可靠性，全面落實民航機構對航空維修提出的要求。

2 數據挖掘在航空維修中的應用

由于航空維修較為復雜，在開展相應維修項目時經常出現問題，其對于各項航空機載設備安全性能和可靠性也有極大的影響。而在其中應用數據挖掘技術，不僅能夠改善航空維修潛藏的問題，還能將數據挖掘的優勢全面發揮出來，有效解決航空維修工作在實施過程中出現的問題。而且通過多方面研究分析，了解到數據挖掘在航空維修中有著明顯的優勢，其主要表現在以下幾個方面：

2.1 定義數據源

為強化數據挖掘在航空維修中的作用效果，首先應要求維修人員按照航空維修要求以及數據挖掘技術具體表現形式定義標準合理的數據源。通過數據源不僅能夠將航空機載設備故障全面展現出來，還能為航空維修中各項數據信息提供合理的存儲地址，以避免航空維修過程中出現各項數據信息丟失的問題，以此提高各項數據信息在航空維修中的具體應用價值。不僅如此，數據源本身還具備容量大的優勢，也就是說航空維修中產生的數據信息均能存儲在相應數據源當中，繼而為后期相類似的航空維修提供更為準確的數據支持。從航空維修數據源的角度出發，在創設相應數據源時還應保證數據源中字符串以及服務器名稱的安全性和合理性，嚴格控制外在因素對航空維修數據源質量安全和實用價值產生影響。逐步提升數據源與航空維修工作之間的銜接性。不斷提高數據挖掘實際作用效果，更好的滿足航空維修工作要求。

2.2 建立數據挖掘結構

在完成數據源定義之后，應利用數據庫中各項數據信息規劃標準合理的數據源視圖，并在這一過程中針對數據源視圖展開有效計算，據此建立符合航空維修的數據挖掘機構。強調各項挖掘模型數據域的合理性，確保數據挖掘結構在航空維修中發揮自身最大的作用。一般來說，數據挖掘結構并不包括數據算法和算法類型，而且數據挖掘結構中涉及的數據信息可以劃分成不同的數據挖掘模型。這就應保證航空維修中數據挖掘結構的合理性，以此提高數據挖掘機構在航空維修中的作用效果，以為航空維修順利開展提供便利支持。此外，還應保證維修人員對數據挖掘結構有所了解，確保維修人員能夠按照數據挖掘結構所表現出來的數據信息開展航空維修工作。控制航空維修工作在實施過程中出現問題，以將數據挖掘的優勢全面發揮出來。

2.3 創建數據挖掘模型

作為航空維修數據挖掘中的重點，按照航空維修具體要求和數據挖掘表現形式創設與之相關的模型顯得尤為重要。而與數據挖掘結構相比，數據挖掘模型主要表現在樹狀圖模型上。通過相應模型不僅能夠有效存儲航空維修過程中產生的各項數據信息，還能強化維修人員對航空維修的識別效果，確保維修人員能夠根據信息識別結果更好的開展航空維修工作，從而避免航空維修因各項數據信息而出現問題。而對于航空維修過程中出現的問題來說，也可以要求維修人員從數據挖掘模型的角度出發規劃標準合理的改善措施。必要時還應要求維修人員將數據挖掘模型與航空維修問題結合到一起，深入分析航空維修出現問題的原因。之后通過數據挖掘模型規劃合理的改善措施，有效控制航空維修工作在實施過程中出現問題。

2.4 生成和訓練模型

在對航空維修數據模型實施綜合處理時，應強化生成和訓練模型的分析力度。同時強化相應模型數據處理效果，將數據挖掘算法以基礎信息輸入到未經處理的數據模型當中。強化相應數據模型綜合處理效果，繼而生成更加合理的航空維修方案，從而避免航空維修出現問題。此外，將訓練數據輸入到相應模型當中之后，生成和訓練模型就能夠對各項數據信息展開有效分析，并從數據分析中找出航空維修規則和具體維修模式，之后利用各項基礎信息開展航空維修數據模型填充工作。逐步提升數據挖掘模型與航空維修要求之間的銜接性，確保航空維修能夠在數據挖掘的支持下提高其整體質量效果，以為航空維修人員更好的開展航空維修工作提供一定便利支持。

3 結語

綜上所述，了解到數據挖掘本身具備諸多優勢，將其應用到在航空維修當中，不僅能夠改善航空維修潛藏問題，對于提升航空維修精準度和可靠性也起到非常重要的作用。對于航空維修過程中出現的問題來說，也可以要求航空維修人員利用數據挖掘模式找出航空維修出現問題的原因，以此規劃針對性的解決措施，避免航空維修問題難以得到精確合理的解決辦法。此外，上文還通過多個方面介紹了數據挖掘在航空維修中的應用，以為推進航空維修順利開展提供有效參考依據。

參考文獻

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