Soluzioni emergenti nel servizio di mobilità aerea completamente elettrica

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Autore: Ajay Kumar Lohany, Direttore senior delle consegne - Aero & Rail, Cyient

Con proiezioni che indicano un raddoppio del numero di passeggeri aerei fino a 8.2 milioni entro il 2037, il progresso della propulsione completamente elettrica e ibrida-elettrica per alimentare la mobilità aerea avanzata (AAM) si sta evolvendo in un’industria da miliardi di dollari. Recenti valutazioni di Rolls Royce suggeriscono che circa 15,000 veicoli elettrici a decollo e atterraggio verticale (eVTOL) saranno indispensabili in 30 grandi città entro il 2035 esclusivamente per soddisfare la domanda di viaggi intracity. Entro il 2030, i principali attori nel settore della mobilità aerea avanzata (AAM) dei passeggeri potranno vantare flotte più grandi e un numero significativamente maggiore di voli giornalieri rispetto alle più grandi compagnie aeree del mondo. Questi voli, della durata media di soli 18 minuti ciascuno, trasporteranno generalmente meno passeggeri (da uno a sei, più un pilota).

Fonte: Cirio; presentazioni per gli investitori; Ufficio statunitense di statistica dei trasporti; Analisi McKinsey

La crescente urbanizzazione, l’espansione della popolazione, l’invecchiamento delle infrastrutture e l’impennata del commercio elettronico e della logistica sottolineano la necessità di una soluzione di trasporto contemporanea, sicura ed economicamente vantaggiosa sia per le persone che per le merci. La mobilità aerea urbana (UAM) presenta una modalità di trasporto fluida, affidabile e veloce, che affronta le sfide urbane presenti e future. Con la capacità di trasformare il trasporto intra e interurbano, UAM offre un’alternativa più rapida ed efficace ai tradizionali metodi di trasporto terrestre. L’adozione della mobilità aerea urbana dipende da cinque fattori principali:

Crescente domanda di modalità di trasporto alternative nella mobilità urbana
Necessità di consegne convenienti, efficienti e dell'ultimo miglio
Mandati a zero emissioni e assenza di rumore
Progresso nelle tecnologie (stoccaggio energetico, autonomo, connesso, elettronica di potenza)
Sicurezza

Nonostante il settore in crescita della mobilità aerea urbana (UAM), si trova ad affrontare sfide significative che devono essere affrontate per la crescita e il successo futuri. Queste sfide vanno dallo sviluppo di sistemi di propulsione elettrica affidabili al raggiungimento di capacità di volo autonome e alla creazione delle infrastrutture necessarie come vertiport e stazioni di ricarica. Superare questi ostacoli è fondamentale per sbloccare il potenziale di trasformazione dell’UAM nel trasporto urbano.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva consente l’analisi dei dati dei sensori e delle fonti di bordo per prevedere le esigenze di manutenzione, riducendo i tempi di fermo e aumentando la disponibilità degli aeromobili. Le ispezioni di manutenzione basate sull'intelligenza artificiale consentono una rapida identificazione dei problemi attraverso l'analisi delle immagini di eVTOL e UAV, riducendo al minimo errori e sviste. L’intelligenza artificiale aiuta a prendere decisioni migliori per il supporto alla manutenzione degli aeromobili analizzando attentamente varie considerazioni, portando probabilmente a risultati migliori. Inoltre, i sistemi robotici dotati di algoritmi di intelligenza artificiale possono riparare o sostituire autonomamente parti minori, migliorando la sicurezza per le squadre di manutenzione. Inoltre, l’intelligenza artificiale facilita una migliore diagnostica e una risoluzione mirata dei problemi, accelerando l’identificazione dei problemi e i suggerimenti per la riparazione. In definitiva, l’intelligenza artificiale negli UAM promette manutenzione proattiva, integrazione dei dati e maggiore sicurezza, garantendo che gli aeromobili siano mantenuti in modo efficace dal decollo all’atterraggio.

Il sistema di gestione intelligente della cabina (ICMS), utilizzato nell'industria aeronautica e ferroviaria, è sottoposto a continui progressi alimentati dalle tecnologie emergenti. Gli algoritmi avanzati di riconoscimento facciale, guidati dall'intelligenza artificiale (AI), migliorano significativamente l'efficienza e l'affidabilità nell'autenticazione degli utenti, nell'analisi del comportamento, nella sicurezza, nel rilevamento delle minacce e nel tracciamento degli oggetti. Inoltre, l'ICMS dà priorità al monitoraggio dei segni vitali dei passeggeri a bordo per la sicurezza sanitaria.

Questa soluzione garantisce operazioni di cabina con particolare attenzione alla sicurezza, alla protezione e alla salute dei passeggeri, adatta a varie cabine passeggeri di aerei e treni e particolarmente ideale per le applicazioni UAM. Facilita l'ingresso in cabina da parte dell'equipaggio e dei passeggeri autorizzati, guida la disposizione dei posti a sedere, applica le norme sul posizionamento dei bagagli, garantisce il rispetto degli avvisi di viaggio aereo, monitora il comportamento dei passeggeri per un intervento preventivo, identifica oggetti consentiti e potenzialmente minacciosi, segnala i bagagli lasciati e rileva parametri sanitari vitali per monitoraggio e controllo in tempo reale.

La manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale prevede l'analisi dei dati dei sensori e delle fonti integrate per anticipare le esigenze di manutenzione del sistema UAM, favorendo la pianificazione proattiva e riducendo al minimo i tempi di inattività. Allo stesso modo, le ispezioni basate sull’intelligenza artificiale utilizzano l’analisi delle immagini per identificare rapidamente potenziali problemi durante i controlli regolari, migliorando la precisione e riducendo gli errori. Inoltre, l’intelligenza artificiale supporta il processo decisionale in materia di manutenzione analizzando vari fattori come i costi di riparazione e la disponibilità delle parti, fornendo raccomandazioni informate. I futuri progressi potrebbero vedere sistemi di manutenzione autonomi, alimentati dall’intelligenza artificiale, eseguire attività di routine come ispezioni e piccole riparazioni, migliorando l’efficienza e la sicurezza. Inoltre, l’intelligenza artificiale assiste i tecnici nella diagnostica e nella risoluzione dei problemi analizzando dati e record storici per individuare problemi e suggerire soluzioni adeguate, semplificando i processi di manutenzione e garantendo l’affidabilità operativa dell’UAM.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella manutenzione dell’UAM offre numerosi vantaggi che migliorano significativamente l’efficienza, la sicurezza e l’affidabilità delle operazioni UAM. Attraverso la manutenzione proattiva resa possibile dalle capacità predittive dell'intelligenza artificiale, i team di manutenzione possono anticipare e affrontare potenziali guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività non pianificati e migliorando l'affidabilità operativa. Inoltre, la manutenzione supportata dall’intelligenza artificiale aumenta la disponibilità degli aeromobili, garantendo che i veicoli siano costantemente sicuri e affidabili, contribuendo così a una maggiore soddisfazione del cliente e alle prestazioni operative complessive.

Inoltre, l’ottimizzazione della manutenzione basata sull’intelligenza artificiale porta alla riduzione dei costi prevedendo accuratamente le esigenze di manutenzione e riducendo al minimo le ispezioni e le sostituzioni dei componenti non necessarie, riducendo così i costi di manodopera e materiali. Inoltre, il monitoraggio continuo da parte dell'intelligenza artificiale delle condizioni dei veicoli UAM migliora la sicurezza rilevando anomalie o rischi per la sicurezza in tempo reale, prevenendo incidenti e garantendo una manutenzione tempestiva. Nel complesso, l’applicazione dell’intelligenza artificiale nella manutenzione degli UAM rappresenta un passo trasformativo verso un sistema di trasporto aereo urbano più efficiente, sicuro e affidabile.