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HoloLens 2远程MRO支持系统解决方案
随着经济的发展，飞机维修服务已经成为维修企业的经济增长点，对于大型设备尤其是像航空器这样的设备，由于具有结构复杂、零部件多、涉及面广和运行周期长等特点，因此面向飞机的服务势必成为航空企业向发展的重点和难点，而其信息化支援的工具和平台建设工作也是的。长期以来，我国处于使用西方发达国家成熟航空器维修平台系统的状态，对现有平台的升级、功能拓展等工作仍然停留在较为初级的阶段。
武汉灵智妙境推出MR混合现实解决方案，MR远程系统解决方案,专业的MR混合现实开发制作公司。远程MRO支持系统就是以MR技术为核心连接现有平台管理系统内容，以更加直观的形式打通人员、信息、工作流程在时间、空间上的限制，大大提升服务维修企业的生产效率。
目前，航空器MRO支持系统主要面临以下问题：
1) 大型航空器复杂化、精细化和全面实施精益的MRO技术十分困难；
2) 维修服务业经营模式要求从产品全生命周期的角度考虑产品的维修服务过程；
3) 专家资源、技术支持资源分配无法按照航空器停留地域分配；
4) 航空器设备具有高可靠性和长寿命的特点，对设备安全性要求很高，对工作流程及结果的反馈至关重要；
大航空器为大型复杂精密设备，涉及机型众多，维修过程复杂，安全保障级别较高等众多因素，因此航空器维修整体过程耗费大量时间，而对于维修企业时间与人员的投入是整个企业运营成本所在，MR远程MRO支持系统建立的目标就是通过混合现实、云服务、大数据分析等技术手段作为维修人员辅助决策依据，从而在一定程度上降低维修时间，提升整体业务效率。针对上述目标，平台在设计阶段应该有以下几点规划方向：
远程技术支持的概念在几年前就已提出，但是受限于当时硬件、软件、通信水平，无法有效的形成可实施的工程方案。在实现远端指导前端工程师时，需要大量实时交互数据，数据不仅仅是传统的通信数据（语音、视频），而更多的则来自于3D模型，甚至流程动画等多媒体信息。技术发展至今，远程技术支持平台的核心组成是需要一款高性能的，能满足作为远端知识信息承载并能双向推送的便携式设备，且同时是具备实时通信功能的硬件产品，作为整个平台在应用端的载体，并且能够搭配后台丰富的管理体系、知识库等信息作为系统知识保障。
对航空器使用和维修阶段中的知识综合利用信息（维护维修记录）、横向信息（同类型设备的寿命信息）和共性信息（同类设备的共性维修知识）等通过MR远程MRO远程支持系统获取的相应知识进行管理，使各航空器状态、结构和维修历史具备可查询性和追溯性，为制定设备的寿命预测和维修策略提供信息支持。同时将真实案件的经验数据作为留存对企业人员培训素材、以及行业经验库、知识库。
为克服现有MRO系统中存在的局限性，远程MRO系统解决方案应保持充分的可定制性与可扩展性。
从软件工程的角度来说，可定制和可扩展性是利用MRO系统的信息和业务共享接口，通过简单开发与制作能动态在平台中添加开发实现新的应用，它使MRO系统具备与企业资源管理，内部信息管理等外部系统实现信息整合的能力，这是软件层面的定制与扩展。
在业务层面上，MRO支持系统需要在维修策略、维修计划、维修物料、维修执行和维修确认等环节结合现有平台知识体系并与MR远程MRO系统打通，使得整套系统能够基于用户对业务的不同描述而调整维修指导工作。
大型复杂航空器使用周期长、结构复杂、涉及人员多，MRO平台建设任务是一个逐步迭代，持续改进的过程，不同机型不同类型设备的MRO业务过程都包含了一些共性业务环节：如维修计划、维修执行、维修评价和维修策略改进等环节。
PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环，是能使任何一项活动有效进行的一种合乎逻辑的工作程序，具备持续改进的能力，在质量管理中得到了广发的应用。结合MR远程MRO支持系统的业务需求，这一套理论同样适用于各环节的相互作用，以达到系统平台持续改进的目的，维修策略和维修计划环节对应Plan，包括：通过远程支持平台制定维修方针和目标、对维修活动进行计划；维修执行对应Do，根据计划中的业务流执行具体的维修维护；Check环节对应维修评价反馈，对维修结果进行评价：分析反馈结果，积累维修经验知识；优化维修策略是Act部分内容。这些都反应了维修策略、维修计划、维修执行、维修评价等可以通过循环反馈促进MRO的业务，同时这些环节内部也存在业务的循环反馈，通过多层次循环反馈不断提供维修质量和维修决策水平。
为了完成整个平台构建，建立正向循环反馈机制，其整个支持系统应当具备以下几大功能点：
通过MR眼镜前端直接与后台专家连线，实现语音、视频实时交互快速制定维修计划、维修策略。
通过MR眼镜空间扫描功能，能将前端工程师现场环境做扫描处理，以供后端专家做远程标注，或双方同时标注以作为维修方案讨论依据。
将行业标准手册以及专家经验库作为后台可供查询数据，可让现场工程师自行查询并获取维修指导。
通过MR眼镜空间扫描功能形成空间虚拟坐标，通过手势或语音等方式控制虚拟测量点，直接显示待测物体或部位的尺寸，并具备增、删、改等功能与系统后台数据库打通形成辅助决策依据。
通过前期搭建数据模型及大量数据校准经验库，通过MR眼镜获取真实维修部件画面自动给出维修结果评价，以帮助检查维修作业成果或是对维修计划、维修策略制定的辅助决策依据。
通过与业务单位沟通，将行业高发案例形成的历史库、经验库等，结合为适用于MR眼镜的表现形式，可供前端工程师从系统平台中自主参考与决策。
遇到特殊案例，需要与远程技术专家结合现场状况紧急商议维修计划，并能够通过现场数据收集快速形成维修计划，并列入后期经验库中可供查询。
通过与业务单位沟通，将行业案例与维修手册形成可供操作的历史库、经验库，结合为适用于MR眼镜适合的表现形式，通过前端工程师的分辨与查询自主从系统平台中获取相应执行指导流程。
遇到特殊案例，需要与远程技术专家结合现场状况紧急商议讨论，并能够通过现场数据收集快速形成执行方案，并列入后期经验库中可供查询。
MR眼镜具备高性能全息图影响处理机能，能通过对用户界面可从平台获取维修工作中的多媒体信息（图片、文字、视频、三维动画模型），将传统的二维信息数据三维化，更加直观的呈现在使用者面前以帮助理解整个维修过程。
MR眼镜作为新一代智能终端，能在MRO远程技术支持系统中前端大数据采集工具，将维修过程以影像数据保存至后台，并将辅助决策依据（测量值、影像鉴别决策等）录入后台作为后期维修评估体系参照
MR眼镜作为新一代智能终端，能作为系统信息交互平台媒介，将具有物联网功能的辅助工具，例如RFID扫描仪、力矩反馈扳手、温度传感器等数据信息实时的传递到前端眼镜中显示，融入到维修工作。
后端平台数据再利用、再分析，可通过远程MRO平台形成的实际应用场景，对员工进行实操培训，以提升业务技能，还可通过收集相关维修数据与其他平台实现数据交融，甚至结合人工智能算法实现对在一定数据支持下对故障防范于未然。
后端平台数据再利用、再分析，可通过远程MRO平台形成的实际应用场景，对员工进行实操培训，以提升业务技能，还可通过收集相关维修数据与其他平台实现数据交融，甚至结合人工智能算法实现对在一定数据支持下对故障防范于未然。
虚拟场景：1111飞机在某处地面检查发现有一个损伤，损伤位置在前货舱门外部门框区域，损伤情况看有几条深见金属层的划伤。需要MRO系统支持，其具体流程如下：
a) 工作者会先通报到MCD的相关席位，通报大致状况；
b) 工程师会询问是否会测量损伤和处理，并将此次维修事件记录于MRO平台；
c) 依据实际情况工作者决定启用MR远程MRO支持系统；
d) 佩戴MR眼镜，选择需要支援的类型，根据引导一步步完成测量和记录工作。损伤情况提交工程师；
e) 如经验库中已有参考案例（经验库中排故指南），工作者在平台的案例中选择后完成一步步指导进行损伤修理和测量工作；
f) 如经验库中无参考案例，则需要连线远端专家进行现场维修计划制定及维修方案执行；
g) 远端专家推送相应技术多媒体信息支援材料，并辅助完成维修工作；
h) 当前维修计划、维修工作方案入库，维修影像资料入库；
i) 维修工作整体评估。
航空器在定期维护和保养中需要对某个特定部位进行更换或者检查，根据MR远程MRO支持系统中已经形成得经验库中大专项指南，快速制定工作执行方案，具体流程如下：
a) 工作者会先接倒大专项工作需求；
b) 工作者登陆远程MRO系统，根据相关任务从系统自动获取经验库大专项目实施计划；
c) 按照指导流程完成大专项准备工作；
d) 按照经验库中大专项目检修方案执行工作；
e) 维修工作评估。
航业务单位根据MRO系统中整理的经验库、经验流程，可以在作为日常培训工作素材，其具体操作步骤如下：
a) 工作者登陆MRO系统，并选择相应培训项目；
b) 接收系统推送培训工作流程，操作虚拟三维物体或场景完成业务流程；
c) 参造维修评估，对本次演练进行评价。
航空器在维修结构类损伤，需要根据损伤部位在不同位置找出对应文档资料库，以快速应制定维修计划，其具体操作步骤如下：
a) 工作者进行例行航空器结构外伤巡查；
b) 发现航空器某一部位有结构损伤，如鼓包、分层、裂纹等；
c) 找到随机MR眼镜设备，登陆MRO系统，在云端系统中检索航空器对应结构位置及经验库维修方案；
d) 按照操作流程完成维修工作；
e) 维修工作评估。
整个系统平台在对接传统的MRO支持平台信息基础上还添加了对于现场应用的功能点，作为传统平台的延伸与扩展，整个系统框架大致分为以下几个部分：远端后台、管理中心、MR眼镜前端、远程专家、便携式移动辅助设备，其整个系统的框架大致如下：
后台系统放置于云端，方便异地远程通讯以及文件支持的连接与调用。后台中将大量存放数据资源：模型库、*件清单、历史任务存档、文件库、通讯录。同时还对远程技术支持场景中将用到的任务、工单、录屏等进行集中存档管理。为了使得整个远程技术支持系统使用有序，后台中将使用端的身份以及使用权限做详细的划分。由于远程技术支持系统需要用到多人视频通话功能，因此后台还将对建立连接的使用终端状态进行实时检测，保证通话质量与稳定。
管理中心对应云端后台数据库有相应的管理：
a) 模型管理：对于模型的增减删改、模型快速查询、模型相对应的流程指导规范；
b) *件管理：对真实库存中的*件进行表单类型的集中记录，方便在维修时快速找到*件位置；
c) 角色管理：对于远程专家以及MR眼镜端的账户进行增减删改、设置用户的使用权限；
d) 工单管理：增加新的工作任务、编辑已有工作任务内容、更改工作任务状态、下发工作任务，并与MR眼镜端或移动端完成交互流程；
e) 工作流管理：规范事件性质及对应的处理流程，并与MR眼镜端交互相应流程；
f) 业务流程管理：航空器针对不同状况建立不同检查项目及优先次序，并与MR眼镜端交互相应流程；
g) 在线状态：对于建立连接的使用终端状态进行查看，查看当下在线人数与状态；
h) 支持资源请求管理：MR眼镜端向管理中心发出的远程技术支持类信息（文档、视频‘图片’模型等）请求管理，由于可能存在并发问题，因此对请求进行排序，保证文件支持的下发效率。
通过手机再与MR眼镜相连接，这样做的原因是因为在MR眼镜中不方便进行大量的文字操作，例如填写工单内容，因此利用手机这种大家已经熟悉的操作方式来完成日常工作任务。手机同样还作为MR眼镜的登陆入口，因此在条件允许的情况下，登陆可以不仅仅是账号密码登陆，还可以是指纹登陆或者语音登陆。MR眼镜主要用于远程技术请求、远程技术支持视频通话以及模型文件的全角度查看与实物对比。
单方或多方远端专家可以通过PC、平板、手机多种形式接收远程支持请求，基于主叫方技术支持、文件支持等。在远程专家端，专家可以利用快速查询功能方便方便快捷的在文件资料库中调取需要的文件并发送到主叫方，还可以在视频画面中圈选重点区域，让远程技术支持变得如同在同一空间操作。
系统平台在实施过程中需要分步骤进行部署，考虑到其难度与复杂度需要逐步推进与完善，
1） 平台环境确认；为了保障整套系统预设功能能够顺利、完整实施，需要对系统运行需要的硬件环境作充分考虑：
a) 硬件通信环境，由于远程MRO平台需要保障前、后端工程师顺利连线，因此需要保证良好的通信链路，考虑到业务单位所处条件，其网络环境为项目实施环节中首要确认项目，当前使用的方案是用移动端设备作为MR眼镜的通信热点，通过公网服务器作通信握手以达到连线远端的目的，目前在测试环境中的延迟在1s以内；
b) 软件部署环境，由于系统部署需要考虑到MR眼镜端（前端）、移动热点端（中转）、以及专家后台（后端）三方协作完成，目前仅MR眼镜端方案为确认部署平台，即Hololens UWP平台，在中转端与专家后台端尚未确认，目前构想方案为移动为手机/平板方式接入（如果选用平板则需要4G模块内置的型号），后端为web端，尽管后端可使用win10（.exe）执行程序方式部署，但考虑到其后向移动端扩展这一需求的可能性，以及部署便利性（.exe程序需要主机提供一定软件环境）选用web方式作为后端操作界面；
2） 平台初级框架搭建；为了保障整套系统的基本功能架构与后期可或扩展性，需要在与业务单位充分沟通的情况下再逐条实施：
a) 与业务单位自身系统打通，MRO远程支持平台的基础业务数据来源于业务单位的真实系统，MR眼镜通过网络连接从后端系统中调用任务相关资源，因此平台基础框架搭建过程中需要与业务单位协商数据来源方式，如无法提供现有系统接口（只读，不可写），则需要单独建立相关应用环境及数据库；
b) 经验库自定义管理，如上文所述在平台设计方案中一线维修人员可通过MRO远程支持平台快速获得相关维修指导，因此需要在专家端（后端）提供相应可编辑接口，方便使用方能动态添加、删除、修改其经验库内容，
c) 经验库展示方式，在平台搭建初期需要详细与业务单位确认何种展现形式对维修工作帮助，即能清楚直观的反应维修步骤，又能涵盖维修手册中的工作内容；目前预想方案为指导图片、视频、及MR交互式动画；
3） 未来可扩展，为方便平台后期数据、经验库横向知识搬移，需要与业务单位协商后期可扩展接口类型及应用方向，目前项目构想有三大领域：
a) 经验库案例横向转为培训教育资源，经验库的建立与使用都来自于一线真实案例，其教育意义深远，对初级业务人员的培训效果尤为显著，因此需要考虑用何种方式进行知识库搬移，以及最终内容载体；
b) 案例数据分析，每次维修过程从航空器获得的宝贵数据理论上可用与AI智能分析系统对接，在数据量足够大的情况，AI分析系统有可能进行故障原因深度分析或者是故障预判，因此对应不同类型维修场景需要建立特定AI算法模型，及系统对接接口；
c) 辅助决策系统，目前与业务单位沟通情况，可根据MR设备特性作为数据提取设备，在每次维修案例过程中采集数据、视频、画面的等资源，在特定业务场景情况下，通过机器视觉图像算法与AI图像识别机械模型，作为维修过程中辅助决策依据，避免因各种情况产生的疏忽以规避其安全隐患；
