Powłoki zewnętrzne w ostatniej dekadzie szybko ewoluowały od systemów jednowarstwowych do systemów basecoat/clearcoat, wydłużając konieczność przemalowywania niektórych samolotów do dziesięciu lat lub nawet dłużej. Pomimo tego, samoloty nadal są wycofywane z eksploatacji w celu przeprowadzenia konserwacji co sześć lub siedem lat, bez faktycznej wiedzy o konieczności ponownego malowania.

Aerofleet Coatings Management rozwiązuje ten problem, przechwytując dane zarówno z kontroli ręcznych, jak i tych przeprowadzanych przez drony, tworząc bazę danych każdego samolotu we flocie. Historia obejmuje szczegóły dotyczące zastosowanych powłok (np. powłoki pojedyncze lub powłoki bazowe/barwne) wraz z danymi dotyczącymi toru lotu (np. warunki pogodowe itp.), które mają wpływ na integralność/trwałość zastosowanej powłoki.

Michael Green, Segment Business Services Manager w AkzoNobel Aerospace Coatings, mówi, że analizując te informacje i odwzorowując je w czasie, można obliczyć dokładniejszy harmonogram konserwacji i przemalowań. - Mówiąc wprost, łatwiejsze i dokładniejsze staje się określenie, kiedy samolot wymaga przemalowania, niż po prostu na podstawie czasu lub godzin lotu - wyjaśnia. - Można tworzyć harmonogramy, które równoważą praktyczną wydajność powłoki i miejsca, w których eksploatowane są samoloty we flocie (tj. różne trasy lotów, odległości, wysokości, środowisko itp.) z estetycznymi/marketingowymi (tj. branding) i biznesowymi potrzebami linii lotniczej.

Idealnie nadająca się dla flot przekraczających 100 samolotów, usługa inspekcji jest świadczona przez ekspertów w ramach AkzoNobel Aerospace Coatings przy użyciu cyfrowej aplikacji. Aplikacja zapisuje zebrane informacje, takie jak grubość suchej powłoki, zmienność koloru, połysk i ogólny wygląd, w postaci raportu z audytu na iPadzie lub tablecie. Dane są następnie przekazywane do bazy danych, która śledzi wydajność floty w czasie.

Ręczne kontrole można dodatkowo usprawnić dzięki automatycznym kontrolom przeprowadzanym przez drony. Drony latają w ustalonej siatce nad powierzchnią samolotu, wykonując do 1000 zdjęć w jakości HD. To standaryzuje inspekcję i jest mniej subiektywne. Algorytm uczenia maszynowego dronów analizuje zdjęcia i identyfikuje problemy na powierzchni lakieru w dokładnie taki sam sposób za każdym razem. Jest to również szybsze i bardziej dogłębne niż kontrola ręczna; zautomatyzowany dron może przeskanować cały samolot wąskokadłubowy w mniej niż godzinę.