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Wartungsplan KI
Scheduler AI nutzt KI-gesteuerte Optimierung, um die Koordination von Wartungsressourcen zu straffen, eine optimale Technikereinsatzplanung zu gewährleisten, Ausfallzeiten zu minimieren und kosteneffiziente Flottenoperationen zu ermöglichen.
Arbeitsauslastungsprognose
- Arbeitslastprognose basierend auf mehreren Einflussfaktoren (prognostizierte Kundenfrequenz, erwartete Wareneingänge, vorhergesagte Online-Bestellungen usw.).
Workload-Optimierung
- Umwandlung von Prognosen in erforderliche Arbeitsstunden.
- Optimierung des Zeitpunkts verschiedener Arten von Aufgaben (festes oder variables Timing, feste oder variable Arbeitsbelastung).
Schichtoptimierung
- Schichtpläne erstellen und sie der prognostizierten Arbeitslast zuordnen.
- Unter Berücksichtigung der Verträge, Fähigkeiten, lokalen Gesetzgebung und Wünsche der Mitarbeiter.
Was ist das Problem?
Das Problem
- Planungsineffizienzen, verursacht durch Technikermangel und unvorhersehbare Wartungszyklen.
- Schwankende Reparaturanforderungen führen zu einer Fehlallokation von Ressourcen und betrieblichen Verzögerungen.
- Erhöhte Ausfallzeiten und höhere Kosten, die sich direkt auf die Rentabilität und die Verfügbarkeit von Flugzeugen auswirken.
Die Ergebnisse
- Instandhaltungsleiter kämpfen mit der Ressourcenzuteilung, was die Planung zu einer unmöglichen Aufgabe macht.
- Unnötige Ausfallzeiten und überhöhte Kosten verringern Effizienz und Rentabilität.
- Begrenzte Flugzeugverfügbarkeit stört den Betrieb und beeinträchtigt die Gesamtleistung der Flotte.
Lösungsübersicht
Scheduler AI wendet maschinelle Lernmodelle an, um dynamisch Vorhersagen zu treffen, Wartungspläne zuzuweisen und zu optimieren – unter Nutzung von Daten über die Fähigkeiten der Techniker, Echtzeit-Betriebsanforderungen und historischen Wartungserkenntnissen, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Vorteile der Lösung
Gesteigerte Technikerproduktivität
Die Zuweisung von Aufgaben an die am besten geeigneten Techniker kann die Leistung um bis zu 30% verbessern.
Reduzierte ungeplante Ausfallzeiten
Durch maschinelles Lernen gestützte Ausfallvorhersage verringert ungeplante Wartungsereignisse um bis zu 20%.
Verfügbarkeit ohne Überbestände
Die Prognose des Reparaturbedarfs gewährleistet, dass kritische Teile vorrätig sind, ohne dass eine Überbevorratung stattfindet.
Wie es funktioniert
Bereitstellungsoptionen
Der Wartungsplan AI kann eigenständig oder integriert mit Inventory AI eingesetzt werden.
Wenn es mit Inventory AI kombiniert wird, hat es eine bessere Übersicht über die Teile, die für kommende Flugzeuge benötigt werden oder benötigt werden könnten, was das Vertrauen erhöht, dass Verzögerungen minimiert werden.
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