3. oktober 2025
Kunstig intelligens (AI) er i fuld gang med at omforme industrier verden over - og luftfarten er ingen undtagelse. Fra forudseende vedligeholdelse til autonome inspektioner hjælper AI branchen med at blive mere sikker, mere effektiv og i stigende grad datadrevet. I denne artikel undersøger vi, hvordan AI integreres i luftfarten, hvor det giver mest værdi, og hvordan fremtidens flyvning kan se ud - en fremtid, der på mange måder allerede er ved at tage form i dag.
Lægger grunden til AI i luftfarten
Vi er vidne til, hvordan kunstig intelligens transformerer industrier og fremskynder forandringer hurtigere end nogensinde før. Men et afgørende punkt bliver ofte overset: AI kan kun nå sit fulde potentiale, hvor der allerede er sket en digital transformation.
I årtier har luftfarten været afhængig af manuelle processer og fragmenterede systemer - tekniske logbøger i papirform, håndskrevne vedligeholdelsesplaner, software indlæst fra USB-drev og manuelle lageroptællinger. Disse metoder holdt driften kørende, men bremsede beslutningstagningen og gjorde det sværere at bruge data effektivt.
Det er ved at ændre sig. Den digitale transformation har lagt grunden til AI ved at skabe forbundne økosystemer, hvor information flyder problemfrit. Med elektroniske tekniske logfiler, RFID (Radio Frequency Identification)-baseret lagersporing, integrerede platforme og automatiserede planlægningssystemer kan flyselskaberne nu indsamle, dele og analysere data i realtid.
AI bygger på dette digitale fundament. Når processerne er forbundet, kan den spotte mønstre, forudsige fejl og understøtte hurtigere og smartere beslutninger.
Så hvordan ændrer AI allerede luftfarten - og hvor vil dens indflydelse vokse næste gang?
Omdanner driftshistorie til indsigt
Håndskrevne tekniske logbøger, endeløst papirarbejde og manuel dataindtastning bliver i stigende grad erstattet inden for flyvedligeholdelse. E-tech logs transformerer processen ved at bringe driften ind i den digitale æra.
Mens en simpel digital logbog kun gemmer data, går AI-aktiverede systemer længere - de analyserer information, opdager tilbagevendende fejl, prioriterer reparationsopgaver og forudsiger endda potentielle komponentfejl.
Resultatet er, at ingeniører øjeblikkeligt kan få adgang til et flys komplette tekniske status. Defektdata udfyldes automatisk, hvilket sparer tid og reducerer fejl, mens vedligeholdelsesteams modtager opdateringer i realtid om reparationsforløbet.
Kernen i prædiktiv vedligeholdelse
Moderne fly er ikke længere bare maskiner - de er flyvende datacentre. Tusindvis af sensorer overvåger konstant motorens ydeevne, systemets sundhed og komponenternes status og genererer terabytes af information under en enkelt flyvning.
For at håndtere disse data er flyselskaberne afhængige af avancerede live health monitoring-systemer, der giver et realtidsbillede af hvert enkelt flys tekniske tilstand. Platforme som Boeing AHM, Airbus Skywise, AVIATAR og Collins Aerospace Ascentia gør det muligt for driftsteams at spore flyets status og reagere hurtigt på nye problemer.
Men det er kun begyndelsen. Når de kombineres med AI-drevne analyser, udvikler disse systemer sig fra passive dashboards til forudsigelige intelligensmotorer. AI fortolker data, spotter subtile afvigelser, genkender mønstre og forudsiger potentielle fejl, længe før de opstår. Det flytter vedligeholdelsen fra at være reaktiv til proaktiv og hjælper flyselskaberne med at forebygge problemer i stedet for at løse dem bagefter.
Tag for eksempel B737MAX Fan Air Modulating Valve (FAMV), en komponent med en høj udskiftningsrate efter ibrugtagning og begrænset tilgængelighed af reservedele. Ved løbende at analysere sensordata fra motoren kan AI opdage subtile ændringer i driftsværdier, der indikerer tidlige tegn på ventilnedbrydning. Når disse mønstre er identificeret, kan det AI-drevne sundhedsovervågningssystem generere arbejdskort, bestille reservedele og endda forberede forsendelsesdokumenter.
Forudsigende vedligeholdelse handler ikke kun om at undgå nedbrud - det hjælper også flyselskaberne med at optimere ressourcerne og sikre, at de rigtige teams, værktøjer og dele er på det rigtige sted på det rigtige tidspunkt. Ifølge en prognose fra Airbus kan forudsigende teknologier spare kommercielle operatører for op til 4 milliarder dollars om året inden 2043, hvilket vil ændre økonomien i flyvedligeholdelse og holde flere fly, hvor de hører hjemme - i luften.
Fremskyndelse af flyinspektioner
Flyinspektioner har længe været et af de mest tidskrævende aspekter af vedligeholdelse. Traditionelt har ingeniører udført manuelle visuelle kontroller ved at klatre op på platforme og bruge lommelygter og spejle til at undersøge overflader for buler, revner eller andre skader. Selvom processen er effektiv, er den langsom, arbejdskrævende og udsat for menneskelige fejl.
Nu er droner og 3D-scannere ved at ændre den måde, inspektioner udføres på. Droner indsamler detaljerede billeder i høj opløsning, mens 3D-scannere fremstiller modeller af flyets ydre og struktur på få minutter. Disse værktøjer identificerer hurtigt problemer som forringelse af maling, haglskader, lynnedslag eller buler i skroget, hvilket reducerer inspektionstiden betydeligt og letter ingeniørernes arbejdsbyrde.
Det virkelige gennembrud kommer dog fra AI-drevet billedanalyse. I stedet for at ingeniører manuelt gennemgår tusindvis af fotos og 3D-modeller, analyserer AI de optagne data og opdager selv de mindste overfladeanomalier. Den krydsrefererer resultaterne med historiske inspektionsdata, hvilket gør det muligt for vedligeholdelsesteams at se mønstre, spore tilbagevendende skader og vurdere den strukturelle integritet mere præcist.
Med AI kan ingeniørerne også øjeblikkeligt generere digitale rapporter, der fremhæver defekter, kortlægger skadens placering og anbefaler de næste skridt til reparation.
Smartere håndtering af flydele
I luftfarten kan en manglende del eller en udløbet sikkerhedskomponent sætte et fly på jorden og forstyrre tidsplanen. RFID-teknologi hjælper med at løse denne udfordring ved at give flyselskaberne øjeblikkelig indsigt i alle mærkede komponenter, herunder deres placering, brugshistorik og levetid. Sikkerhedstjek, der før tog timer, kan nu gennemføres på få minutter ved hjælp af håndholdte scanningsenheder, så flyene overholder reglerne og er klar til at flyve.
Når RFID kombineres med AI-drevne analyser, går det langt ud over simpel sporing. Systemet kan forudsige efterspørgslen efter reservedele, automatisere genbestillinger og optimere logistikken, så det sikres, at de rigtige komponenter altid er tilgængelige, hvor og hvornår der er brug for dem. Resultatet: færre forsinkelser, smartere planlægning og stærkere driftskontrol.
Hurtigere produktion af flydele
Luftfartsindustrien er i fuld gang med at tage 3D-scanning og 3D-printning til sig.
Med 3D-scannere med høj præcision kan ingeniører skabe detaljerede digitale modeller af komponenter, hvilket gør det hurtigere og nemmere at reproducere, ændre eller udskifte dele, når det er nødvendigt.
Med 3D-print kan flyselskaberne producere kabineelementer og ikke-kritiske komponenter meget hurtigere, hvilket forkorter leveringstiden og sænker produktionsomkostningerne.
AI tager dette et skridt videre ved at analysere designkrav og optimere geometrien for at opnå den bedste balance mellem holdbarhed, vægt og ydeevne. Fremover forventes disse teknologier at spille en endnu større rolle i on-demand-produktion af dele og strukturelle reparationer, der udføres direkte på vedligeholdelsesfaciliteter.
Fra prognoser til forudsigelser: AI i turbulenshåndtering
Turbulens er stadig en af luftfartens mest vedvarende udfordringer, som påvirker alt fra passagerkomfort til brændstofeffektivitet og rettidighed. I årtier har piloter stolet på vejrudsigter, pilotrapporter og erfaring for at navigere under ustabile forhold - men teknologien er nu ved at omforme, hvordan turbulens håndteres.
Flyselskaberne benytter sig i stigende grad af AI-drevne forudsigelsessystemer, der kombinerer data fra vejrsatellitter, flysensorer og globale meteorologiske netværk. Disse systemer behandler massive datasæt i realtid for at producere langt mere præcise turbulensprognoser, som derefter integreres direkte i flyplanlægningsværktøjer. Med denne indsigt kan piloter og flyveledere proaktivt justere ruterne og hjælpe dem med at undgå ustabil luft, minimere forsinkelser og reducere brændstofforbruget.
Der forventes et betydeligt spring i 2027, når Met Office World Area Forecast Centre (WAFC) planlægger at indføre probabilistiske faredatasæt som en del af World Area Forecast System (WAFS). I modsætning til traditionelle prognoser vil disse forbedrede modeller ikke kun estimere placeringen af turbulens, men også dens sandsynlighed og sværhedsgrad, hvilket giver piloter og planlæggere klarere indsigt og muliggør smartere, sikrere rutebeslutninger.
Dette markerer et vendepunkt inden for luftfartsmeteorologi - et skift fra statiske prognoser til dynamiske, AI-drevne forudsigelser, der baner vejen for sikrere og mere gnidningsløse flyvninger.
Reducering af driftsforstyrrelser og passagerkrav
I den stærkt konkurrenceprægede luftfartsindustri er driftsforstyrrelser forbundet med høje omkostninger. I henhold til EU/UK261-reglerne skal flyselskaberne kompensere passagererne for visse forsinkelser, aflysninger, nægtet ombordstigning, mistede forbindelser og nedgraderinger. For luftfartsselskaber, der opererer i Europa og Storbritannien, løber disse krav op i flere hundrede millioner euro hvert år, hvilket sætter rentabiliteten under konstant pres.
Det er her, AI bliver en game-changer. Ved at forudsige operationelle risici, før de eskalerer, hjælper AI flyselskaberne med at undgå afbrydelser og reducere potentielle forpligtelser. Avancerede modeller kan spotte problemer tidligt - fra mangel på reservedele og konflikter i besætningsplanlægningen til overskridelser af vedligeholdelsesfrister - og anbefale løsninger i realtid for at holde flyvningerne i gang.
AI kan endda spore flyvninger, der nærmer sig grænsen på 180 minutters forsinkelse, og foreslå proaktive foranstaltninger - som at omdirigere fly, anmode om prioriterede landinger, forberede jordpersonale på forhånd eller omfordele gates. Ved at gribe ind, før problemerne udvikler sig, kan flyselskaberne forhindre, at forsinkelser bliver til dyre kompensationskrav.
Resultatet er klart: Ved at undgå forsinkelser og aflysninger minimerer flyselskaberne deres eksponering for EU/UK261-forpligtelser, beskytter deres marginer og leverer en mere jævn og pålidelig passageroplevelse.
Vil AI erstatte piloter?
I takt med at automatiseringen inden for luftfarten fortsætter, dukker et spørgsmål op oftere end nogensinde: Vil piloter i sidste ende blive erstattet af AI? Selv om tanken om fuldt autonome passagerflyvninger stadig hører fremtiden til, bevæger branchen sig støt og roligt mod større grad af automatisering.
Flere flyproducenter er allerede i gang med at eksperimentere med valgfrie pilotdesigns. Prototyperne testes i vindtunneler og flyves med skalerede modeller med det formål at give flyene fleksibilitet til at flyve med eller uden en menneskelig pilot, afhængigt af missionen og de lovgivningsmæssige krav.
Passagerernes holdninger er også ved at ændre sig. En undersøgelse fra HFES Aerospace Systems i 2025 viste, at 66,5 % af de adspurgte ville være villige til at flyve med et fuldt autonomt fly - men kun hvis der også var en person om bord, som de stolede på. Det er en sigende indsigt: Tilliden til automatisering vokser, men de fleste rejsende ønsker stadig en menneskelig tilstedeværelse i cockpittet.
Indtil videre betragtes AI som en assistent, ikke en erstatning. Den støtter piloter ved at forbedre beslutningstagningen, overvåge systemer og forbedre sikkerheden, men menneskeligt tilsyn er stadig afgørende.
Afslutningsvis
AI er ikke længere bare en ny teknologi i luftfarten - den er her allerede og forandrer driften på jorden og i luften. Efterhånden som branchen bliver mere og mere forbundet og datadrevet, bevæger AI sig fra en støttende rolle til en central drivkraft for beslutningstagning. Fremtidens flyvning er allerede ved at tage form - og med AI i centrum er den tættere på, end vi tror.
