2018年4月，位于西班牙罗塔的一架空军KC-135油轮在其中一台液压泵上发生故障。基地没有备件，因此油轮坐在停机坪上等待维修五天，而不是执行任务。
同样的情况 - 涉及相同的泵 - 在过去四年中重复了二十次，空军估计涉及单个部件故障的停机成本达到660万美元。
这是官员们认为他们现在可以开始使用商业航空公司已经使用了十年的做法的问题：基于条件的维护(CBM)。航空公司没有在零件失效或依赖固定时间表后更换零件，而是发现他们能够以高精度预测故障，并在维护最具操作意义时领先于问题。
空军和国防部将他们的变体“ CBM + ” 打上了品牌。它仍然处于起步阶段，但官员对如何降低维护成本和提高飞机准备情况寄予厚望。空军的计划与至少在一个主要方面激发它的商业计划不同：该服务运行的许多军用机体已有数十年历史，并且没有配备相同数量和质量的传感器，这些传感器会喷出详细的数据。哪些组件即将到期服务。
因此，在空中机动司令部，大约80%的CBM计划将依赖于官方所谓的增强可靠性中心维护(ERCM)。算法将不再依赖于单个飞机传感器的数据馈送，而是通过空军已经掌握的关于特定部件历史上如何在整个机群中以及在特定飞机上执行的详细记录，并确定更换或修理的理想时间它。
当部件需要从飞机上卸下时，我们能够提前两年预测，”AMC维持创新部门负责人Todd Downs表示。“ERCM允许我们做的是，逐个组件，逐个位置，尾号由尾号，具体看看正在发生什么，给我们一个更准确的图片，然后能够再次调整我们的删除预测关于那里实际发生的事情，而不仅仅是使用通用平均值。“
分析这些数据的AI算法主要由空军生命周期管理中心开发。AFLCMC还致力于研究空军如何利用其配备更先进传感器的新型机身所具有的性能数据。
Downs表示，传感器数据将用于单独的工作 - 另外20%的CBM +方法 - 称为预测算法开发(PAD)。
“我们专注于ERCM只是因为它将为我们带来最大的投资回报，但最终我们将回到PAD方面，因为这完善了CBM +的整体观点，”他说。“但对于那些没有机载诊断功能的飞机来说，这将是非常具有挑战性的。例如，KC-135建于五十年代中期，因此该飞机上没有太多的花里胡哨。但我们能做的就是查看通常用于安全调查的飞行数据记录器。我们正在寻找一些可以与维护方面联系起来的东西。“
甚至在一些配备传感器的新平台上，他们收集的数据通常由原始设备制造商编码或加密，因为空军在签署这些系统的采购协议时并未考虑CBM。 。
但是现在服务开始更好地处理哪些类型的数据对于维护目的有用，它开始使用这些课程来告知其在收购过程前端的知识产权政策。
“现在我们正在与B-21计划进行一些重要的对话，讨论他们需要写入合同的事情，因为飞机的开发是为了捕捉所有这些经验教训，”Downs说。“当我们通过其他一些平台时，随着我们的OEM合作伙伴续签合同，我们正在进行相同的对话，以确保我们能够通过CBM进行上坡和下坡加上未来几年的成熟。
空军逐步转向基于状态的维护也对其供应链产生重大影响。
一方面，政府和行业系统以及将零件交付到他们需要的地方的流程必须适应节奏，确保他们在失败前准备好安装。
但如果一切按计划进行，也意味着空军和国防后勤局将能够减少他们手头备件的总数，以防出现意外问题。
“我们的数据点是达美航空，”布里格说。AMC物流，工程和力量保护总监Steven Bleymaier将军。“通过更好地预测故障并减少'以防万一'库存，他们能够减少或从供应库存中减少5亿美元。因此，我们希望在空军供应系统中看到类似的结果，因为我们能够在需要时确定我们需要零件的位置。