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某大型民航维修工程企业 如何在 民航维修 / 航空工程 中落地 AI 知识库
面对海量飞机维修手册、适航指令、工卡及历史故障数据，该企业的工程师长期依赖经验检索和手工翻阅资料，知识分散且响应缓慢。HiNowly 以私有化部署方式为其构建了统一的维修工程与适航管理知识库，通过本地大模型接入、部门角色权限隔离、Skill 工作流编排和定时自动化任务，将手册查询、工卡编制、适航指令对标、故障分析等核心场景转化为可沉淀、可复用、可授权的智能知识服务，大幅提升了维修准备效率与合规管理水平。
项目背景
民航维修行业属于知识密集型与安全敏感型行业。该企业每年需处理上万份飞机制造商手册更新、适航指令（AD）和适航性通报（SB），同时内部积累了数十万份工卡、非例行维修报告、故障排除记录和工程师经验纪要。但这些资料分别存储于多个独立系统中，格式多样、版本新旧混杂，一线工程师在排故时必须跨越多个平台查阅，单次复杂故障的知识检索往往耗时数小时。随着机队维修业务量持续增长，知识获取效率不足已成为制约产值提升的关键瓶颈。
项目总览
HiNowly 为该项目提供了私有化部署的企业级 AI 知识库平台，采用纯内网环境运行，并全面适配信创软硬件生态。平台对接了客户本地自行部署的 Qwen、DeepSeek 等大模型，同时预留了国内外主流大模型（如通义千问、文心一言、OpenAI 兼容接口）的切换通道。解决方案以“一套知识底座 + 多个场景应用”为核心理念，覆盖维修工程、质量适航、航线维修、技术培训四大业务域，通过部门角色管理和数据权限隔离实现企业知识的按需共享。
项目痛点
飞机维修手册（AMM、IPC、TSM）单册可达数千页，工程师在排故时需在 PDF、系统之间来回切换，平均查询时间超过 45 分钟。
适航指令、服务通告等外部文件数量庞大且更新频繁，工程部门难以在短时间内完成与现有维修方案的比对和受影响机队识别。
老师傅的经验知识高度隐性，缺乏系统化沉淀机制，大量故障分析过程随着人员调岗或退休而流失。
工卡编写、工程指令的评估与技术文件翻译等工作重复性强，但耗时严重，压制了工程师处理高价值任务的精力。
各部门之间的知识流通存在壁垒——质量、工程、航线维修与培训部门各自拥有独立资料库，跨部门引用困难且权限边界不清晰。
项目诉求
建立一套统一、安全、可检索的民航维修工程知识库，覆盖手册、工卡、适航指令、故障报告、培训教材等全部关键资料。
实现知识库在本地私有化环境部署，满足维修企业对数据安全、审计合规及信创环境的要求。
通过大模型智能问答与语义检索，将工程师单次排故知识获取时间缩短 60% 以上。
构建部门级角色管理与数据权限隔离体系，确保不同岗位仅可访问职责范围内数据，满足局方审计要求。
沉淀老师傅排故经验，形成故障模式专家知识库，辅助一线人员快速定位问题。
通过自动化任务、定时任务和工作流编排，减少工卡编制、指令对标等重复性人力消耗。
HiNowly 解决方案设计
支持本地部署与私有化部署，满足内网与多节点交付要求
支持本地大模型，并可对接国内外主流大模型
支持部门角色管理、数据权限隔离、细粒度审计
支持 Skill、专家大模型、工作流编排、自动化任务与定时任务
适配信创与国产化环境，支撑政企与大型集团合规落地
知识库完全部署在企业内网，原始文档和索引数据不出园区，支持国产化信创环境。平台采用加密存储与传输，所有访问日志均可追溯，满足民航维修企业的数据合规与局方审计要求。
平台预置了对本地部署的 DeepSeek、Qwen 等模型的支持，可直接调用企业 GPU 集群上的推理服务；同时兼容 OpenAI、通义千问、文心一言等国内外主流大模型的 API 切换，企业可根据不同场景灵活选用模型。
系统按照工程、质量、航线维修、培训等组织架构划分角色和用户组，文档级、知识空间级、字段级三层权限控制，确保大修工程师只能访问受车间授权的手册与工卡，质检人员可查看质量审核记录，杜绝越权访问。
将维修知识库中的常见工作封装成可直接调用的 Skill，例如“工卡编写助手”“故障树生成助手”“适航指令影响分析助手”。工程师在对话窗口中即可触发相关技能，系统自动调用知识库数据并生成规范化输出。
针对该企业积累的大量历史排故记录，HiNowly 利用企业知识数据和维修专家的审核结果，构建了面向典型故障场景的专家模型，可模拟高级工程师的分析路径，为一线人员提供标准化的故障排查建议。
支持可视化编排知识处理流程，例如“适航指令更新→自动提取受影响机型→关联工卡模板→生成初步响应单→推送工程审批”。同时支持定时抓取外部手册更新、定期重新生成知识索引、定时对过期文件进行归档等自动化任务，显著减少人工事务性操作。
项目实施范围
全量导入并解析维修手册、工卡、适航指令、服务通告、工程图纸、历史故障报告等多格式文档，支持 PDF、Word、扫描件等类型。
搭建面向工程部、质量部、航线维修部、培训部等不同组织的独立知识空间，并配置细粒度的数据访问规则。
基于 HiNowly Skill 能力封装“工卡智能生成”“故障推理助手”“适航指令对标”等专用技能。
集成客户现有的维修管理系统（MRO 系统）与 OA 系统，自动同步工单、人员组织和文档更新状态。
部署本地大模型推理服务，并与 HiNowly 模块进行高可用对接，满足内网环境下的大模型问答需求。
建立定时任务与自动化流程，每天自动抓取适航指令与手册更新包，触发变更影响分析和通知推送。
完成与国产化服务器、麒麟操作系统、达梦数据库等信创环境的兼容性适配和稳定性验证。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 需求分析与方案设计 | 2 周 | 完成现场调研，输出知识分类体系、部门权限矩阵、场景优先级的详细设计文档。 |
| 平台部署与基础知识库搭建 | 4 周 | 完成私有化环境部署、信创适配、核心文档导入与多模态解析、知识库索引构建。 |
| 大模型对接与场景开发 | 4 周 | 完成本地大模型与国内外主流模型接口对接，交付智能问答、工卡生成、适航指令对标等核心 Skill 场景。 |
| 集成与权限体系落地 | 3 周 | 打通 MRO、OA 系统，配置部门角色与数据权限隔离规则，上线自动化与定时任务流程。 |
| 试运行、培训及正式上线 | 3 周 | 完成全部门用户培训、试运行问题修复、业务数据质量校验，正式发布并进入运营支持阶段。 |
项目最终成果
为超过 2000 名维修与工程人员提供统一的智能知识服务，实现手册、工卡、适航指令、故障案例的分钟级检索和问答。
工卡编制效率显著提升，常规工卡从平均 3 小时缩短至 40 分钟左右，且格式与术语一致性更高。
适航指令响应速度由原来的 2-3 天缩短到数小时内完成首批影响分析与工程评估。
一线故障排查支持力度加强，复杂排故场景的初期信息收集时间由 45 分钟降低至 8 分钟内。
维修工程经验得到系统性沉淀，知识库收录了上千条基于历史故障记录的专家级推理案例，成为企业长期资产。
各业务部门在统一权限体系下实现安全共享与协作，跨部门资料调阅效率提升 70% 以上。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 排故知识查询时间缩短 | 82% | 飞机排故或维护准备阶段中，查阅手册、工卡、历史故障报告的平均时间由 45 分钟下降至 8 分钟以内。 |
| 工卡编制效率提升 | 78% | 常规工卡编制周期从平均 3 小时降低至 40 分钟，同时系统生成的工卡初稿可被工程师直接采用或少量修正。 |
| 适航指令响应加速 | 85% | 面对适航指令和紧急服务通告，工程评估与影响分析从原来的 2 至 3 天缩短到 4 小时以内。 |
| 知识复用率提升 | 65% | 基于故障案例和老师傅经验的专家知识被反复引用，一线人员在新故障中复用历史案例的比例显著提高。 |
“HiNowly 不是简单地上了一套问答工具，而是帮我们把几十年来散落在老师傅脑子里、PDF 里、旧系统中的维修知识真正变成了一座可以统一管理、按权限使用、自动更新的企业级知识中枢。现在我们的工程师不再需要翻阅十几个文件，而是直接对系统提问，和一位经验丰富的同事站在旁边指导相差无几。更关键的是，这套系统完全跑在我们本地，符合适航审计和信创要求，我们非常安心。”
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