空军快速保障办公室(Rapid Sustainment Office，RSO)的预测分析和决策助理(Predictive Analytics and Decision Assistant，PANDA)利用人工智能软件将后勤数据转化为可操作的预测性维护警报。空军已将PANDA指定为基于条件的维护加(Condition Based Maintenance Plus，CBM+)和预测性维护的记录系统，这是RSO的首次此类指定。
CBM+是国防部的一项协同战备计划，专注于数据分析以提高装备可用性和降低装备生命周期成本。CBM+需要先进的工具和技术进行分析，以制定需要执行维护的证据。
PANDA由RSO和合作伙伴C3.ai开发，是一种人工智能软件工具包，可提供集成且可互操作的工具、技术和信息基础架构，以促进跨多个职能和组织边界的CBM+协同。它最大限度地利用通用设备和技术来捕获、存储、分析和转发CBM+预测性维护数据。PANDA已迅速扩展到所有9个空军主要司令部的16个飞机平台社区的维护操作。PANDA定期生成超过3万条预测性维护建议和基于传感器的警报，用于检测即将发生的组件故障。
“PANDA被指定为空军的CBM+记录系统是RSO和空军CBM+企业的一项巨大成就，”RSO CBM+项目办公室主任Chris Damani说。“与一种技术解决方案保持一致将维持企业联合到一种工具上，并为PANDA带来资源的专注、奉献和优先排序，从而允许进一步扩展、优化和对任务准备的影响。”
RSO CBM+项目办公室是空军的CBM+卓越中心，负责领导全空军CBM+的实施和执行。该办公室现在将领导和管理所有有兴趣整合到PANDA平台的空军CBM+计划，该平台可扩展到所有空军物资类别，包括飞机、导弹以及支持设备和车辆。
空军预测性维护的未来就在现在，而PANDA是帮助引领潮流的空军记录系统。
https://www.af.mil/News/Article-Display/Article/3382513/rapid-sustainment-offices-cbm-artificial-intelligence-toolkit-earns-air-force-s/
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