導讀：10年前，飛機健康監測和智能維護就開始大規模應用在了航空發動機上，從而使得這些大型的航空發動機維修維護節省了一大筆資金，而作為與航空發動機最相似的部件——輔助動力裝置APU也正在從傳統的定期維護轉向預測性維護，即視情維護。
一些OEM廠商，如霍尼韋爾和聯合技術公司，以及一些MRO企業，如法國起落架修理公司（Revima）和荷蘭皇家航空公司工程公司（AFI-KLM E＆M）都在為APU提供預測性維護工具。Revima公司的機隊管理總監Mimi Correa表示，這些工具現在就能夠提供顯著的好處，並且將在未來提供更強大的功能支持。
Correa羅列APU預測性維護的一些好處：在故障發生之前通過預測性維護可以提高可靠性；加強針對性而降低維修維護的成本；基於算法調度進行計劃安排，防止一些不必要的維護浪費。
根據10架飛機的APU預測性維護表現來看，Correa估計目前的新維護方法應用至少節約了大約30萬美元的直接維護成本。她估計，基於Revima的經驗推廣到超過100架飛機上之後，減少航班取消和延誤所節省的收益至少可以使得這些營收增加一倍。
這些仍然是APU預測性維護的早期發展階段。Correa認為：“每個人都說他們正在使用大數據，但目前我們真正處於數據收集的初期，尚未應用大數據分析，可用的系統主要使用參數趨勢的簡單變化和期望APU性能與預測性維護性能的差異性分析。”
Correa認為，基於APU維護相關所有數據的更復雜分析可使趨勢分析的收益增加一倍或三倍，她認為下一步將很快到來。
為了實現下一步，航空公司需要與預測性維護供應商合作，共享所有APU數據，包括飛機狀態監測報告，故障信息以及其它相關航空組件的數據。Correa說，航空公司很難聘請相關專業人士來獨立開發真正複雜的工具和維護數據。
總之來說，整個商業的本質就是如何以最低的成本獲得預測性服務。幾家MRO和OEM，以及一些獨立公司都在提供預測性維護服務。Correa敦促分享數據的航空公司保留數據的所有權，以確保他們不僅是現在而且在未來能夠談判到最佳合同。她認為像Revima這樣的MRO企業擁有足夠精簡的成本結構，在這個市場上具有很強的競爭力。
到目前為止，該公司似乎取得了成功。Revima每年修復約500臺APU，其預測性維護服務在2017年增加了30%。
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