Calendario de Mantenimiento IA
Scheduler AI aprovecha la optimización impulsada por la IA para agilizar la coordinación de recursos de mantenimiento, asegurando la mejor asignación de técnicos, minimizando el tiempo de inactividad y las operaciones de flota rentables.
Pronóstico de carga de trabajo
- Pronóstico de carga de trabajo basado en múltiples impulsores de carga de trabajo (afluencia de clientes pronosticada, entregas entrantes esperadas, pedidos en línea pronosticados, etc.).
Optimización de la carga de trabajo
- Convirtiendo pronósticos en horas de trabajo requeridas.
- Optimizando el momento de ejecución de diferentes tipos de tareas (tiempo fijo o variable, carga de trabajo fija o variable).
Optimización de turnos
- Creando turnos y asignándolos a la carga de trabajo proyectada.
- Teniendo en cuenta los contratos de los empleados, habilidades, legislación local y deseos.
¿Cuál es el problema?
El problema
- Las ineficiencias en la programación causadas por la escasez de técnicos y los ciclos de mantenimiento impredecibles.
- La demanda de reparaciones fluctuante conduce a la mala asignación de recursos y retrasos operativos.
- Mayor tiempo de inactividad y costos más altos, afectando directamente la rentabilidad y la disponibilidad de las aeronaves.
Los Resultados
- Los gerentes de mantenimiento luchan con la asignación de recursos, haciendo que la programación de tareas sea una misión imposible.
- El tiempo de inactividad innecesario y los costos inflados reducen la eficiencia y la rentabilidad.
- La disponibilidad limitada de aeronaves interrumpe las operaciones y afecta el rendimiento general de la flota.
Descripción de la Solución
Scheduler AI aplica modelos de aprendizaje automático para predecir, asignar y optimizar dinámicamente los horarios de mantenimiento, aprovechando los datos de habilidades de los técnicos, las necesidades operativas en tiempo real y las perspectivas históricas de mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia.
Beneficios de la Solución
Productividad mejorada del técnico
Alinear las tareas con los técnicos más adecuados puede mejorar la producción hasta en un 30%.
Tiempo de Inactividad No Planificado Reducido
La predicción de fallos potenciada por el aprendizaje automático reduce los eventos de mantenimiento no programados en hasta un 20%.
Disponibilidad sin Sobrestock
La previsión de la demanda de reparaciones asegura que las partes críticas estén disponibles sin exceder el stock.
Cómo funciona
Opciones de Despliegue
El programa de mantenimiento de IA se puede implementar de forma independiente o integrarse con el Inventario de IA.
Cuando se combina con Inventory AI, se tiene una mayor visibilidad de las piezas que serán o podrían ser necesarias para las próximas aeronaves, aumentando la confianza de que los retrasos se minimizan.
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