Generative AI for Aviation Maintenance: Optimizing Predictive Analytics through Strategic Prompt Engineering and Hybrid Human -AI Collaboration

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 22

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

DMECONF10_158

تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1404

چکیده مقاله:

This study examines the effect of strategic prompt engineering on the diagnostic accuracy of generative AI for predictive maintenance in aviation and evaluates the performance of hybrid human-AI maintenance teams. Using a mixed-methods approach combining quantitative analysis of diagnostic accuracy and mean time-to-repair (MTTR) metrics with qualitative interviews of industry experts, results show a >۱۱% improvement in fault prediction accuracy and a significant reduction in MTTR. Findings contribute a KPI-driven framework and propose governance guidelines for ethical AI deployment in aviation.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

SeyyedAbdolHojjat MoghadasNian

Tarbiat Modares University