2026年预测性维护与计划性维护的投资回报率比较
行业影响这一对比表明，随着航空公司力图弥补固定周期计划维护留下的投资回报缺口，机队经济性正整体转向由传感器驱动的预测性维护策略。
计划外的飞机维护预计每年给航空业造成约 330 亿美元的损失，其主要成因包括飞机停场（AOG）事件、紧急零件运输、机组人员重新调配、航班取消以及赔偿支出，其中许多问题原本可提前数周被检测出来。宽体飞机上单次 AOG 事件可能使航空公司每小时损失 10,000 至 150,000 美元，具体取决于机型、航线和季节。
计划维护是按固定的日历或循环周期更换或检查部件，而不考虑部件的实际状况，因此一个被设定为 3,000 次循环更换周期的部件，无论其剩余可用寿命还有 500 次循环，还是早在 2,600 次循环时就已开始退化，都会在该周期到达时被更换，这种做法在整个机队范围内每年累积造成数百万美元的零件浪费、不必要的人工成本以及未被发现的风险。
预测性维护则利用实时传感器数据、基于物理原理的模型和机器学习来估算剩余使用寿命，生成诸如"剩余 340 至 410 次循环"这样的区间，而非固定的更换日期，从而在飞机被迫停场之前就推动物料预先调配、工作范围规划、MRO 排期预订和零件采购。Boeing 737 MAX 和 Airbus A320neo 等机型上的发动机每次飞行都会产生数千项数据参数，通过 ACARS 或宽带 SATCOM 传输至地面平台，其中包括 Airbus 的 Skywise 和 GE Aerospace 的飞行分析工具，这些工具将基于物理原理的模型与机器学习相结合，标记出涵盖液压作动器退化、涡轮叶片磨蚀、航电冷却风扇磨损、起落架应力累积以及燃油系统传感器漂移等故障模式的部件级预警。
网络型航空公司以及运营大量老旧机队的运营商从预测性维护中获得的回报最高，而低成本和区域性运营商的经济性则有所不同。诸如 Rolls-Royce TotalCare 这样的按结果付费服务合同将财务风险从航空公司转移到主机厂（OEM），改变了维护投资回报的计算方式，不过转向预测性维护需要机载连接基础设施和员工再培训，而这些往往在转型计划中被低估。
