Trí tuệ nhân tạo thường được gắn với một nghịch lý rõ rệt: nó giúp tinh gọn công việc nhưng đồng thời đe dọa thay thế nhiều công việc hiện có. Ngành hàng không vẫn đang phải đối mặt với thực tế này. 

Mặc dù nhiều quy trình trong ngành có thể hưởng lợi từ việc tinh gọn, việc triển khai AI ở đây không đơn giản như ở một số ngành khác. Hãy nghĩ tới phi công, kiểm soát không lưu và công việc bảo dưỡng, sửa chữa và đại tu (MRO).

Trong hàng không, gần như không có chỗ cho sai sót. Vì vậy, khi nói đến việc giữ cho tàu bay đủ điều kiện bay, các quy trình thực hiện phải cứng nhắc, hiệu quả và an toàn. Một công ty đang đi đầu trong việc giải quyết vấn đề này, tích cực thử nghiệm cả lợi ích lẫn nguy cơ của AI trong MRO.

FL Technics được thành lập năm 2005 tại Vilnius, Lithuania. Ban đầu là một nhà cung cấp non trẻ phục vụ chủ yếu khách hàng khu vực, công ty đã phát triển thành một nhà dẫn đầu MRO toàn cầu với hơn 4.000 nhân viên, cơ sở trải khắp nhiều châu lục và doanh thu hàng năm vượt hơn $600 million USD.

CEO FL Technics Žilvinas Lapinskas đã tham gia cùng AeroXplorer để chia sẻ góc nhìn về thế giới MRO, tầm quan trọng không thể thiếu của nó trong hàng không và cách ông hình dung lĩnh vực này sẽ vận hành trong bối cảnh AI phát triển.

Tại sao MRO khác với các trường hợp sử dụng AI khác

Bảo dưỡng tàu bay được điều chỉnh bởi các quy định rất nghiêm ngặt. Mọi hành động đều phải được ghi chép, truy xuất và có thể chứng minh trong trường hợp kiểm toán. Khác với nhiều ngành nơi AI có thể được dùng mà không cần giám sát, hàng không không chấp nhận rủi ro.

Như Lapinskas nói: “Sai sót trong bảo dưỡng hàng không rất tốn kém. Rất tốn kém. Và đơn giản là không có chỗ cho sai sót.”

Ngay cả việc thay lốp tàu bay theo lịch trình cũng là một thủ tục MRO chịu quy định chặt chẽ, liên quan nhiều hơn rất nhiều so với chỉ việc tháo rồi lắp bánh xe. 

{{REC}}

Trước khi tháo lốp, đội bảo dưỡng phải tham khảo sách hướng dẫn của nhà sản xuất, yêu cầu pháp quy và hồ sơ bảo dưỡng. Việc này có thể mất nhiều giờ và còn khó khăn hơn nếu sổ tay được tổ chức kém hoặc khó tìm.

Sau khi thay lốp, nhóm phải ký xác nhận chính thức ghi rằng tàu bay đáp ứng tất cả yêu cầu về an toàn và pháp quy.

Trong suốt các quá trình này cần có sự giám sát đáng kể của con người, một lĩnh vực mà, như Lapinskas lưu ý, bất kỳ vấn đề nhỏ nào cũng có thể gây ra hậu quả thảm khốc. Do đó, không thể đơn giản là đưa một lớp bọc ChatGPT vào để hoàn thành các nhiệm vụ thay cho kỹ sư; cần phải có một phương pháp tiếp cận cấu trúc hơn và từng bước.

AI như công cụ hỗ trợ tài liệu và quyết định

Thay vì hoàn toàn thay thế nhiệm vụ của kỹ thuật viên bảo dưỡng, Lapinskas coi AI là một công cụ để tối ưu hóa hoạt động. Hiện tại, ứng dụng hứa hẹn nhất của AI trong MRO bao gồm các lĩnh vực như quản lý tài liệu, nơi các công cụ AI giúp kỹ sư truy cập nhanh các sổ tay và quy trình liên quan.

FL Technics tỏ ra lạc quan về việc triển khai AI: “Chúng tôi có một đội chuyên trách đang làm việc để xác định nơi AI có thể tối ưu hóa nhiều nhiệm vụ và quy trình hàng ngày. Trong các lĩnh vực như hỗ trợ kỹ thuật, phân tích dữ liệu và lập kế hoạch bảo dưỡng, các công nghệ tiên tiến có thể giúp xử lý khối lượng lớn thông tin kỹ thuật nhanh hơn trong khi vẫn tuân thủ đầy đủ các yêu cầu quy định nghiêm ngặt,” Lapinskas chia sẻ. 

Một lĩnh vực đặc biệt được quan tâm là chẩn đoán hỗ trợ bằng AI, nơi các hệ thống có thể hướng dẫn kỹ sư qua quy trình chẩn đoán bằng cách gợi ý các nguyên nhân và kiểm tra có thể. Hiện tại, khi đối mặt với tình huống cần xử lý, kỹ thuật viên bảo dưỡng tham khảo các nguồn như sổ tay và hồ sơ lịch sử bảo dưỡng. Sau đó họ tuân theo các quy trình chẩn đoán từng bước được nêu trong tài liệu đã được phê duyệt để xử lý vấn đề. 

Tất cả những điều đó đều tốn thời gian. Với các hệ thống hỗ trợ bởi AI, lịch sử bảo dưỡng và tài liệu liên quan có thể được phân tích nhanh chóng, qua đó loại bỏ thời gian nhân sự phải tìm kiếm hồ sơ phù hợp. AI sẽ hỗ trợ kỹ sư xác định các nguyên nhân có khả năng xảy ra nhanh hơn và đề xuất các bước khắc phục tiềm năng.

{{REC}}

Bất kể AI có trợ giúp các thủ tục bảo dưỡng đến đâu, công việc mang tính an toàn then chốt vẫn do con người thực hiện. Kỹ thuật viên vẫn chẩn đoán vấn đề, thực hiện công việc và ký hoàn tất cho tàu bay, nhưng AI có thể giảm thời gian tìm kiếm tài liệu hoặc thu hẹp các nguyên nhân có thể.

Con người vẫn chịu trách nhiệm quyết định

Tuy nhiên, với các quy định chặt chẽ, các công ty chỉ có thể làm được tới mức nhất định trong khuôn khổ chứng nhận. Quan trọng nhất, quyết định cuối cùng — dù là sửa chữa, kiểm tra hay chỉnh sửa — phải được xác minh và ký duyệt bởi một kỹ sư người có chứng nhận. Trách nhiệm vẫn nằm chắc chắn trên con người, vì trong hàng không, chỉ một lỗi nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả thảm khốc.

Lapinskas nói thẳng: “Vì quy định về bảo dưỡng tàu bay rất nghiêm ngặt, bạn không thể triển khai các công cụ AI này một cách dễ dàng […] AI chỉ có thể giúp cung cấp tài liệu và thông tin. Nhưng đến cuối cùng, con người mới là người quyết định làm cái này hay làm cái kia.” 

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa AI không có giá trị. Ngược lại, FL Technics đang tích cực tìm cách tích hợp AI vào hoạt động của mình, mặc dù ở vai trò hỗ trợ.

Cách tiếp cận của FL Technics trong việc áp dụng AI được thực hiện một cách có chủ ý phi tập trung. Thay vì chỉ dựa vào các sáng kiến từ trên xuống, công ty khuyến khích nhân viên ở mọi cấp thử nghiệm các công cụ AI và xác định các trường hợp sử dụng tiềm năng.

“Chúng tôi trao đổi với nhân viên. Chúng tôi khuyến khích họ sử dụng AI ở nơi có thể,” ông nói.

FL Technics thường xuyên đánh giá công nghệ mới bằng cách mời nhà cung cấp trình diễn giải pháp trong môi trường hoạt động thực tế, có thể là trong nhà xưởng, trạm bảo dưỡng tuyến hoặc môi trường văn phòng hậu cần.

Bằng cách này, nhóm có thể quan sát và đánh giá cách AI hỗ trợ tốt nhất cho hoạt động và quy trình của họ. Dù AI sẽ không thay thế kỹ sư con người, công ty vẫn tích cực tìm kiếm công cụ như một giải pháp thiết thực để hỗ trợ luồng công việc. 

{{REC}}

AI như một bộ khuếch đại, không phải là sự thay thế

Nhìn lại 12 năm sự nghiệp của mình, ông Lapinskas bày tỏ sự biết ơn về chặng đường đã đi: “Khi người ta nói tôi sẽ gắn bó với hàng không mãi mãi, tôi đã không chắc. Bây giờ tôi hoàn toàn đồng ý.”

Những lý do vừa mang tính thực tiễn vừa mang tính khát vọng. Hàng không vốn mang tính toàn cầu, mở ra cơ hội làm việc xuyên văn hóa và vùng miền. Như Lapinskas nói, “Luôn có điều gì đó mới mẻ, và luôn có điều để học hỏi.” Đồng thời, ngành này được định nghĩa bởi sự tiến hóa liên tục, khiến mỗi thách thức mới lại là cơ hội để thích nghi và phát triển.

Với thị trường MRO toàn cầu được định giá hơn $120 billion, tiềm năng tăng trưởng vẫn rất lớn bất chấp mối đe dọa ngày càng gia tăng từ trí tuệ nhân tạo. Như Lapinskas nhấn mạnh, FL Technics sẽ tận dụng công cụ này đồng thời phát triển chuyên môn con người của mình — không phải thay thế nó.

Công ty sẽ sử dụng AI để tăng cường năng lực và tiếp tục đổi mới nhằm cung cấp các giải pháp thiết thực và hiệu quả cho nhiều khách hàng trên toàn thế giới. FL Technics vẫn khao khát tăng trưởng, và miễn là khát vọng đó không thể thỏa mãn, Lapinskas không thể diễn đạt chuẩn hơn: “Không có giới hạn.”