大韓航空導入生成式AI系統 整合數百萬筆維修數據加速機務排錯

大韓航空宣布正式啟用基於生成式人工智慧（AI）與雲端架構的機務維修缺陷分析系統。該系統由大韓航空攜手 LG CNS 與亞馬遜網路服務（AWS）歷時約 6 個月共同開發，能透過自然語言理解與數據整合，協助航機維修人員加速技術決策與故障排除。

攜手LG CNS與AWS開發 支援自然語言檢索與非結構化筆記標準化

在日常航機維修作業中，維修技師過去常使用各類縮寫與非標準語句記錄檢修過程，增加了後續資料檢索與經驗傳承的難度。新系統導入生成式 AI 的自然語言處理（NLP）能力，技師只要以日常語句輸入故障徵兆或異常狀況，AI 即可理解語境並快速找出歷史相似案例與處理紀錄。

此外，系統具備自動資料前處理功能，能將維修技師撰寫的非結構化文字與專業縮寫轉換為標準語句，並自動擷取核心處置步驟、故障零組件位置等關鍵資訊，大幅提升維修數據的可用性。

整合90座資料庫與空地通訊 建立機型與零組件故障生命週期

為打破傳統數據孤島，新系統整合了原本分散於 90 多個資料庫表格中、累積達數百萬筆的歷史維修數據，實現一站式檢索。系統可依據不同機型、特定機身編號（Registration Number）建立零組件維修紀錄、重複故障頻率與缺陷生命週期趨勢，並透過生成式 AI 分析各項維修數據之間的關聯性與潛在故障模式。

該系統亦同步整合航機於飛行途中透過空地通訊即時發送的航務訊息，讓地面維修工程團隊在飛機降落前即可掌握機載系統狀態。大韓航空表示，未來將持續推動 AI 與數據驅動的數位轉型，提升機務工程精準度並強化飛航安全。

產業觀察

隨著民航機載電子系統複雜度提升，傳統航空維修（MRO）面臨非結構化紀錄龐雜與資深工程師經驗斷層的挑戰。大韓航空透過雲端整合跨系統數據，並利用生成式 AI 將數百萬筆混雜縮寫的維修紀錄標準化，反映出大型航司正加速將機務排錯由「經驗導向」轉向「AI 與數據輔助決策」的產業趨勢。

文章中的規格與數據

• 發布日期：2026 年 8 月 14 日
• 系統類型：生成式 AI 與雲端架構航機維修缺陷分析系統
• 開發合作夥伴：LG CNS、Amazon Web Services（AWS）
• 開發時程：約 6 個月
• 整合數據規模：90 多個資料庫表格（Tables）、數百萬筆維修紀錄
• 維護據點與機種範例：釜山技術中心（Tech Center）、波音 747-8I 等機隊

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