Software inteligência artificial

de gestãode monitoramentode qualidade

Visão geral
A GE Aerospace construiu, após anos de investimento em supercomputação e tecnologias digitais, um dos maiores portfólios de patentes de IA da indústria aeronáutica. Hoje, a IA é aplicada para acelerar Segurança, Qualidade, Entrega e Custo (nessa ordem) para apoiar clientes em escala. A empresa implementa IA em projeto, fabricação e serviços para encurtar ciclos de projeto, melhorar a consistência de inspeções, prever demanda e reduzir o tempo de inatividade.

Projeto

• Design generativo por IA — acelera o projeto preliminar de motores e propulsão para reduzir os tempos de projeto e gerar rapidamente centenas de iterações.
• Supercomputação — uso em larga escala de supercomputadores de classe exascale para acelerar a exploração de designs de motores inovadores (exemplos citados: Open Fan, estudos de ramjet hipersônico).
• IA para materiais — colaboração com parceiros de pesquisa para descobrir e demonstrar materiais avançados para veículos hipersônicos.

Fabricação

• Assistente de engenharia IA — IA treinada com mais de 30 anos de dados de peças para inspecionar novas peças e padronizar avaliações de hardware não conforme, reduzindo milhares de horas de avaliação e melhorando rastreabilidade e qualidade.
• IA agentiva para prontidão de produção — parceria plurianual para prever demanda e identificar restrições de produção mais cedo, permitindo um planejamento de entrega mais confiável.

Serviços

• Assistente de materiais IA — prevê as peças necessárias durante visitas de oficina de motores meses antes para reduzir tempos de inatividade em aproximadamente 5–7 dias.
• Ferramenta de inspeção de pás habilitada por IA — orienta a revisão de imagens das pás da turbina para melhorar a consistência da inspeção e reduzir o tempo de processo em cerca de 50%.
• Inspeção robótica com luz branca guiada por IA — fornece um segundo par de olhos para inspeções precisas e consistentes, ajudando os técnicos a tomar decisões melhores.

Impacto da IA (métricas selecionadas)

• Monitoramento 24x7 da segurança e saúde do motor com IA.
• Identificação de manutenção preventiva ~60% mais rápida com IA.
• Tempo de inspeção de pás on‑wing ~50% mais rápido em comparação com abordagens anteriores.
• Investimento em IA em 2026 direcionado a ~2x em relação ao ano anterior.

Pessoas e casos de uso

• Exemplos de colaboradores descrevem técnicos e engenheiros usando inspeção robótica guiada por IA, assistentes de engenharia e qualidade com IA e aplicativos de design generativo para encurtar ciclos de projeto e inspeção.

Princípios orientadores para o uso responsável da IA

• Confiança — usar dados confiáveis e uma abordagem metódica na seleção de dados para treinamento de modelos.
• Transparência — exigir transparência e repetibilidade do sistema para que as equipes compreendam e confiem nas saídas da IA.
• Humano — manter um humano no circuito: a IA permite fluxos de trabalho mais rápidos, mas os especialistas humanos tomam as decisões finais.

Características / especificações técnicas

• Maior portfólio de patentes de IA na aviação (alegação ao nível da empresa).
• Uso de recursos de supercomputação de classe exascale para acelerar a exploração de projeto.
• Assistente de engenharia IA treinado com mais de 30 anos de dados de peças e não conformidades para avaliação padronizada de peças.
• Capacidades preditivas para demanda de peças em visitas de oficina (reduz tempos de inatividade em 5–7 dias).
• Ferramentas de inspeção habilitadas por IA reduzem o tempo de inspeção de pás em ~50% e melhoram a consistência.
• Monitoramento IA 24x7 para segurança e saúde do motor.
• Aumento direcionado do investimento em IA (aprox. 2x em 2026 vs ano anterior).