航空航天 2025：AI、暗工厂与预测性 MRO

浏览量：36 次发布时间：2025-11-05 19:40 作者：明扬工控商城下载docx

最近更新：航空航天 2025：AI、暗工厂与预测性 MRO

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行业趋势｜航空航天 2025：AI、暗工厂与预测性 MRO（基于 TCS《Future-Ready Skies》与 Automation World 报道）行业趋势 · 航空航天与智能制造

最后更新：2025-11-05 · 来源编译：Automation World × TCS《Future-Ready Skies Study 2025》

TL;DR：

调研对象：323 位来自北美和欧洲的航空航天高管，覆盖整机厂、先进空中出行（AAM）企业和 MRO 服务商。:contentReference[oaicite:0]{index=0}
未来 5–7 年内，平均只有 40% 航空制造产能会进入“暗工厂/无人化”状态，60% 仍然需要人参与——绝大多数企业走的是“人机共生的 Industry 5.0”，而不是完全没人的工厂。:contentReference[oaicite:1]{index=1}
70% 的 AAM 企业已经在推进商业项目；64% 的 MRO 服务商期待在 5 年内从预测性分析与 AI 维护拿到可衡量 ROI。:contentReference[oaicite:2]{index=2}
供应链仍然脆弱：只有 28% 的企业表示，一旦一供出问题，可以在 30 天内完成采购重构。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

① 报告来自哪里？看懂样本和结论 ② 暗工厂：40% lights-out + 60% 人机协同 ③ MRO：从成本中心到 AI 驱动的价值中心 ④ 先进空中出行：70% 已冲向商业化 ⑤ 供应链：AI 很热，韧性却偏弱 ⑥ 对国内高端制造和 MRO 的启示参考资料（原文入口｜可取图）

① 报告来自哪里？看懂样本和结论

Automation World 在 2025 年 10 月 1 日的文章《Aerospace Industry Embraces AI: 70% of Companies Pursuing Advanced Air Mobility Initiatives》，主要解读了 TCS 发布的《Future-Ready Skies Study 2025》。

样本结构：调研覆盖 323 位航空航天高级管理者，分别来自：航空航天制造商、先进空中出行（AAM）公司以及 MRO 服务商。:contentReference[oaicite:5]{index=5}
时间窗口：对 2032 年前后（约 5–7 年）的自动化、AI、数字孪生等进行了预期评估。
主线：产线、MRO、供应链 3 个环节正在被 AI 和自动化重塑，但不会变成“全黑工厂”，而是人机协作更紧密的 Industry 5.0。

关键指标	数值（调研结果）	含义
Lights-out 产能占比	40%（5–7 年内）	平均预计 40% 制造业务可实现“暗工厂/无人化”；剩余 60% 仍需人参与。
AAM 商业项目占比	70%	近 3/4 的先进空中出行企业已在建设或参与商业项目。
MRO 预测性维护 ROI	64%	64% MRO 服务商预计 5 年内能从预测分析和 AI 驱动维护获得可衡量回报。:
30 天内重构一供	28%	仅 28% 企业有信心，在一供出问题后 30 天内完成供应链重构。

② 暗工厂：40% lights-out + 60% 人机协同

报告用“lights-out”来描述典型的“暗工厂”：生产过程高度自动化，几乎不需要现场人工。但调研结果非常现实——雄心虽高，真正的“全黑工厂”仍是少数。

A. 40% 暗工厂，60% 仍要人工

航空制造企业预计，到 2032 年左右，平均只有 40% 业务可实现 lights-out；其余60% 依然保留人参与与监督。
多数企业更看重“Industry 5.0 工厂”——以人机协作为核心，强调可持续与韧性，而不是彻底无人。

B. 对国内的启发

不要把“暗工厂”当成唯一终极目标，应该优先构建统一数据底座、稳定节拍与可视化。
在高风险、高强度、强安全场景试点 lights-out（如发动机叶片无人加工间），其他工序保留人机协作。

Automation World 的解读也强调：当前阶段是对行业进行“重构（rearchitecting）”，而不是一夜之间变成完全无人工厂。

③ MRO：从成本中心到 AI 驱动的价值中心

对航空公司和机队运营方来说，维护与大修（MRO）是巨大的成本项。TCS 报告认为，MRO 正在从“成本中心”走向“战略价值驱动”，核心抓手就是预测性分析和 AI。

A. 64% 看好预测性维护的 ROI

64% 的 MRO 服务商预计，在未来 5 年内能从预测分析和 AI 驱动维护获得可量化的回报。
常见场景：发动机振动监测、CFM 小时数据分析、机载日志与故障代码模式挖掘、基于图像的腐蚀/裂纹识别等。

B. 自主化 MRO：以“半自主”为主流

在 MRO 自主化程度上，调研给出了一张很有意思的“阶梯”：

MRO 自主化形态	占比
完全自主（从检测到维修决策）	约 2%
半自主维修流程（人机协作）	约 33%
预测分析 + 远程诊断	约 27%
数字化诊断，但不预测	约 28%
以人工为主的传统 MRO	约 11%

这说明：即使在高度监管的航空 MRO 领域，全自动仍是极少数，大部分玩家会先把“预测分析 + 远程诊断 + 数字化工卡”做好，然后再往半自主流程演进。

④ 先进空中出行（AAM）：70% 已冲向商业化

报告专门把 eVTOL、城市空中出行等归为“Advanced Air Mobility（AAM）”一类，结果显示：

近 70% 的 AAM 企业已经在建设或参与商业化项目，不再停留在演示与验证阶段。
航空业界普遍认为：AI 是 2035 年前最有可能重塑航空制造的技术，紧随其后的是数字孪生/数字线程。

对国内高端装备和城市空中出行生态来说，这一块更像是“前瞻信号”：不一定马上大规模落地，但会倒逼供应链、认证体系和运维模式提前升级。

⑤ 供应链：AI 很热，韧性却偏弱

报告把“供应链 AI”和“供应链韧性”放在一起看，得出的结论有点“冷热反差”：

A. 韧性短板：只要 28% 能 30 天内重构一供

28% 的受访者表示，一旦一供出问题，可以在 30 天内完成采购重构和切换；其余大多数企业并无把握。
对于这种高复杂度、强监管供应链来说，零部件认证、适航文件、质量追溯都让“换一供”变得困难；这也解释了为什么 TCS 会强调“弹性供应链”和“Agentic AI”在未来十年的重要性。

B. Agentic AI：63% 愿意尝试，只有 6% 真在用

约 63% 的高管表示，愿意让“AI 代理（Agentic AI）”在供应链运作中扮演更大角色，但只有约 6% 已经在真实业务里这么做。
大部分企业的态度是：“愿意试，但必须保留透明度和人工兜底”，尤其是在复杂工程、合规和安全门槛前。

⑥ 对国内高端制造和 MRO 的启示（可直接拿来用）

结合报告给的数据，可以给国内高端制造/民航维修和相关工厂几条“可抄作业”的方向：

A. 产线：先做人机协同的“Industry 5.0”，再谈暗工厂

优先把统一数据模型、标准化工艺、可视化调度做好，再挑选高危/高强度、可封闭的工段试点 lights-out。
在布局新工厂时，预留“未来 lights-out 升级接口”：机器人支撑点位、电源/网络容量、空调/排屑等，都按更高标准预留。

B. MRO：从“数字工卡 + 预测分析”切入

不要一上来就谈“全自动 MRO”，先把数字工卡、历史故障数据库、遥测数据建模打牢，把预测性维护变成“算得清账”的项目。
把 AI 看成“工程师的决策助手”，而不是替代者，把所有自动诊断步骤纳入现有质量和适航流程中。

C. 供应链与 Agentic AI：先把“数据线”理顺

在谈“AI 选供应商、AI 调度运力”之前，先把 BOM、工艺路线、在途库存、供应商绩效等关键信息结构化，形成“数字线程”。
优先在受监管较少的环节试验 Agentic AI（如非关键辅材、备件补货），在主干零部件和安全相关环节保留人工审批和多级校验。

参考资料（原文入口｜可取图）

Automation World｜Aerospace Industry Embraces AI: 70% of Companies Pursuing Advanced Air Mobility Initiatives（2025-10-01）—— 提供 40% lights-out、70% AAM 商业项目、64% MRO ROI、28% 供应链重构等关键信息，并附航空发动机配图和“Would you trust AI agents…?” 调查图。
TCS｜Future-Ready Skies Study 2025（报告 PDF 和概览页）—— 详细拆解 323 位受访者样本结构，给出 lights-out 占比、MRO 自主化分布、Agentic AI 使用与意愿、Industry 5.0 工厂预期、以及 AI、数字孪生、机器人对 2035 年航空制造影响的排序。
Consulting.us｜Majority of aerospace leaders look to AI and digital twins（2025-09-26）—— 对同一调研的媒体解读，补充 63% 领导层愿意让 AI 参与供应链管理，但只有 6% 真正落地的“创新鸿沟”。
ITBrief / Voice&Data 等媒体—— 针对 AAM 领域 70% 企业推进商业化项目，以及“暗工厂 vs 人机协同”预期的进一步报道，可作为延伸阅读。
TCS｜The Digital Transformation of Aviation MRO 与相关白皮书—— 详细展开 AI + 大数据如何用于航空 MRO 的预测维护、AR/VR 培训和远程诊断。