Application of Markov chains, MTBF and machine learning in air transport reliability

Air transport reliability is a critical aspect in enhancing passenger satisfaction, network connectivity, safety, environmental sustainability, and operational efficiency. In the air transport industry, the reliability of critical components and systems plays an important role in ensuring the safety and efficiency of air transport systems. This article explores the integration of advanced methodologies, including Markov chains, mean time between failure (MTBF) analysis, and machine learning, as promising ways to improve the reliability. In addition, this article provides an overview of in-service data provide insights into prospects and discussions of challenges, regulatory implications, and industry collaboration further contribute to a comprehensive understanding of the application of machine learning and MTBF analysis in air transport reliability. The diverse applications and evolving trends in predictive maintenance underscore its importance in shaping the future of maintenance practices in the air transportation industry.

---

Niezawodność transportu lotniczego jest kluczowym aspektem w zwiększaniu zadowolenia pasażerów, łączności sieciowej, bezpieczeństwa, zrównoważenia środowiskowego i wydajności operacyjnej. W branży transportu lotniczego niezawodność krytycznych komponentów i systemów odgrywa ważną rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa i wydajności systemów transportu lotniczego. Niniejszy artykuł analizuje integrację zaawansowanych metodologii, w tym łańcuchów Markowa, analizy średniego czasu między awariami (MTBF) i uczenia maszynowego, jako obiecujących sposobów poprawy niezawodności. Ponadto, niniejszy artykuł zawiera przegląd danych eksploatacyjnych, wgląd w przyszłe perspektywy i dyskusje na temat wyzwań, implikacji regulacyjnych i współpracy branżowej, co dodatkowo przyczynia się do kompleksowego zrozumienia zastosowania uczenia maszynowego i analizy MTBF w niezawodności transportu lotniczego. Różnorodne zastosowania i ewoluujące trendy w konserwacji predykcyjnej podkreślają jej znaczenie w kształtowaniu przyszłości praktyk konserwacyjnych w branży transportu lotniczego.