▲下载“黑匣子”——类型数据、技术日志和飞行计划。

▲第三方提供的预测和实际天气数据。

该公司还使用微软Cortana Intelligence Suite来分析数据集并进行大规模数据建模，以准确检测运营异常并帮助客户规划相关操作。

在这方面，正在探索的一个领域是预测性维护。例如，飞机和发动机部件，如燃油泵，通常具有“软寿命” ——建议根据其运行时间将其拆除以进行维护。通过分析每个特定泵的详细数据，并将其与机队中的数据模型和其他泵进行比较，可以提供警报，指示特定泵可能表现不佳，并且应该在其软寿命之前及时更换。

飞机燃油效率是另一个目标领域。通过对照现有预测、参考表和历史趋势分析新数据，劳斯莱斯将能够帮助航空公司准确了解哪些因素（包括飞行计划、设备维护、天气和自由燃料）对燃油性能的影响最大。

该计划带来的可衡量/可量化和“软”好处：

根据微软案例研究报告，劳斯莱斯认为能够提供更广泛的数据运营，作为向客户扩展服务的一种方式。能够监控和报告飞机发动机部件的实际状况，并可以通过最小化中断和维护成本来节省大量费用。该公司还致力于通过机器学习和分析来解决不同的问题。

另一个好处是，劳斯莱斯对其支持合同的构建、如何更好地管理风险以及产品开发需求有了更清晰的了解。