【据CFM官网2024年4月10日报道】随着LEAP发动机运营商数量在全球范围内的不断增长，以及机队即将实现5000万飞行小时的里程碑，CFM国际公司通过机器学习扩展了其发动机健康监测能力，为运营商提供比以往更准确的信息。

该系统目前应用于CFM LEAP-1A和LEAP-1B发动机，通过概率诊断和预测性机器学习工具对在起飞、爬升和巡航时来自多个发动机传感器的数据进行建模。然后，这些工具根据已知的发动机运行特征提供有针对性的警报。生成的操作模型是该公司迄今为止见过的最精准的模型，可以更早地发现潜在问题。

该系统已在CFM56和其他发动机上广泛使用了十多年，因此受益于广泛的产品组合、高质量的数据集和深厚的专业知识领域上的经验。CFM LEAP发动机正在帮助推进最先进的预测性维护。

CFM母公司GE 航空的机队供应主管David Harper表示:“通过将该健康监测系统与我们全球CFM机队供应团队的专业知识相结合，我们实现了在确认预防性维护建议方面的时间提前了60%，检出率提高了45%，并在过去十年中将错误警报的数量减少了一半。”

CFM母公司赛峰飞机发动机公司机队数据工程主管Agathe Venard表示:“这些最先进的分析技术为LEAP运营商提供了所需的数据，以便他们可以在机队管理方面做出明智、有见地的决策。因此，在他们日常运营中获得了值得依赖的一定程度的机队稳定性。”