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劳斯莱斯正在使用物联网来预测性维护和改善燃油效率。
企业名称：劳斯莱斯
所属行业：航空/制造业
地点：英国伦敦
遇到的商机或挑战：
航空业是资本密集型行业，并且还具有很高的运营和维护成本。
单台喷气式发动机可能价值1600万美元，在跨大西洋航班上将消耗36,000加仑燃料，以今天的航空燃油价格计算，每趟大约需要54000美元，或每小时超过5000美元。另外，将飞机在机场上停放每小时可能要增加数百美元。
尽管燃料成本一直在下降，但航空公司仍在寻求降低运营成本的方法。正在寻求的一些领域包括提高喷气发动机的燃油效率、优化飞行路线和改善维护。
劳斯莱斯以其生产豪华汽车而闻名，但其最具活力的业务是飞机发动机制造。事实上，该公司在全球拥有超过13,000台商用飞机发动机，在过去的20年里，它为客户提供了持续的发动机维护服务。该公司的Trent系列发动机可在很多飞机上找到，包括波音787和空客A380、A350和A330neo。
然而，机器数据会给任何试图分析它的公司带来麻烦。来自不同类型飞机设备的数据量迅速增加，超出了航空公司分析和从中获得洞察力的能力。典型的飞机发动机装有传感器，可产生数千个实时信号，涵盖从燃油泵磨损到燃油效率的所有方面。
劳斯莱斯希望分析这些数据，以帮助航空公司减少延误和燃油消耗。
劳斯莱斯高级副总裁尼克·法兰特在最近发表的案例研究中表示：“飞机和发动机变得越来越活跃，我们的服务范围也在不断扩大。有大量的数据来自大型飞机机队，每小时处理和分析的数据是数千兆字节，而不是千字节。我们和我们的客户都被淹没在数据中，许多现有系统都在努力过滤噪音并提供以一致方式分析事物的手段。”
如何应对这一商机或挑战：
劳斯莱斯通过在其TotalCare 服务中构建监控解决方案来应对这些日益增长的数据分析挑战，该系统负责监控发动机的可靠性和维护责任。该公司承担实时分析发动机数据的所有责任，以管理客户的发动机维护并最大限度地提高飞机的可用性。
为了满足次计划的技术要求，劳斯莱斯实施了微软的Azure IoT套件，以收集和汇总来自不同地理分布源的数据。如Microsoft所述，处理的数据类型包括：
▲飞机在飞行过程中无线发送的发动机性能快照。
▲下载“黑匣子”——类型数据、技术日志和飞行计划。
▲第三方提供的预测和实际天气数据。
该公司还使用微软Cortana Intelligence Suite来分析数据集并进行大规模数据建模，以准确检测运营异常并帮助客户规划相关操作。
在这方面，正在探索的一个领域是预测性维护。例如，飞机和发动机部件，如燃油泵，通常具有“软寿命” ——建议根据其运行时间将其拆除以进行维护。通过分析每个特定泵的详细数据，并将其与机队中的数据模型和其他泵进行比较，可以提供警报，指示特定泵可能表现不佳，并且应该在其软寿命之前及时更换。
飞机燃油效率是另一个目标领域。通过对照现有预测、参考表和历史趋势分析新数据，劳斯莱斯将能够帮助航空公司准确了解哪些因素（包括飞行计划、设备维护、天气和自由燃料）对燃油性能的影响最大。
该计划带来的可衡量/可量化和“软”好处：
根据微软案例研究报告，劳斯莱斯认为能够提供更广泛的数据运营，作为向客户扩展服务的一种方式。能够监控和报告飞机发动机部件的实际状况，并可以通过最小化中断和维护成本来节省大量费用。该公司还致力于通过机器学习和分析来解决不同的问题。
另一个好处是，劳斯莱斯对其支持合同的构建、如何更好地管理风险以及产品开发需求有了更清晰的了解。
