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Utilizzo dell'analisi predittiva per la gestione a lungo termine della flotta
Nel settore aerospaziale, la manutenzione della flotta è fondamentale per l'efficienza operativa, la sicurezza e la redditività. La gestione della flotta richiede non solo di mantenere gli aerei in condizioni ottimali, ma anche di garantire un'utilizzazione ottimale, la previsione della domanda e il rispetto delle normative del settore.
L'analisi predittiva dei dati porta un'efficienza maggiore nella gestione a lungo termine delle flotte. Questo articolo esamina come l'analisi predittiva possa ottimizzare la gestione della flotta affinché i leader del settore mantengano il vantaggio e massimizzino l'efficienza.
Cos'è una flotta aeronautica?
Una flotta aeronautica si riferisce all'insieme di tutti gli aeromobili posseduti, noleggiati o gestiti da un operatore di trasporto aereo. Gli aeromobili possono essere utilizzati per operazioni commerciali, cargo, militari o private.
La flotta dell'Aeronautica Militare, ad esempio, comprende jet da combattimento, aerei da trasporto e velivoli da sorveglianza. Al contrario, la flotta di Delta Air Lines è costituita da tutti gli aerei commerciali della compagnia aerea utilizzati per trasportare passeggeri e merci.
Cos'è il dato predittivo nella gestione delle flotte?
I dati predittivi sono l'utilizzo di dati per prevedere tendenze e eventi futuri.
Nell'ambito dell'aviazione, la gestione della flotta significa identificare le potenziali necessità di manutenzione e riparazione, ottimizzare i programmi di manutenzione preventiva e pianificare l'espansione o la sostituzione della flotta.
Con l'analisi predittiva, i responsabili delle flotte possono rispondere a domande come:
- Quali aerei avranno probabilmente bisogno di manutenzione a breve, e come si può ridurre al minimo il tempo di inattività?
- Come può essere ottimizzato il dispiegamento della flotta in base alle tendenze della domanda?
- Quando dovrebbero essere ritirati gli aerei più vecchi e quali tipi di sostituzioni forniranno il miglior ritorno sull'investimento?
- Ci sono parti che dovrebbero essere sostituite prima dei normali programmi di manutenzione a causa dell'usura eccessiva?
Quando i dati predittivi rispondono a queste domande, consentono alle aziende di passare da operazioni di gestione della flotta reattive a proattive, riducendo i costi e aumentando l'efficienza.
Sfide delle strategie tradizionali di gestione delle flotte
La gestione tradizionale delle flotte si basa spesso su processi manuali e dati statici. Ecco alcune sfide chiave:
Manutenzione reattiva
Molte flotte operano secondo un modello "riparalo-quando-si-rompe", affrontando le necessità di manutenzione solo quando emergono problemi, oppure la manutenzione viene eseguita secondo il programma di manutenzione raccomandato dall'OEM. Con entrambi gli approcci, c'è un rischio maggiore di fermo macchina non pianificato e costi di riparazione più elevati.
Sistemi di dati frammentati
I dati della flotta sono spesso distribuiti su più piattaforme di tracciamento e diverse unità aziendali. A complicare ulteriormente le cose, i dati sono spesso inseriti manualmente dai registri di manutenzione, dai programmi operativi e da una miriade di altri documenti. Tale frammentazione rende difficile ottenere una visione olistica delle prestazioni della flotta, secondo Aircraft IT. Non puoi razionalizzare ciò che non riesci a vedere.
Utilizzo inefficiente
Senza intuizioni sui modelli di domanda e sulle operazioni quotidiane della flotta, le compagnie aeree avranno difficoltà a massimizzare l'utilizzo di tutti gli aeromobili.
Qualsiasi risorsa sottoutilizzata porta a perdite di ricavi e aumento dei costi operativi, senza contare il capitale immobilizzato in parti di ricambio ed attrezzature in eccesso. Se la loro rimozione comporta materiali pericolosi per l'ambiente, potrebbero esserci costi aggiuntivi e requisiti per lo smaltimento dei rifiuti pericolosi (U.S. Naval Safety Command).
Limitazioni della pianificazione
La pianificazione dell'ampliamento o del rinnovo della flotta si basa spesso su dati obsoleti o su intuizioni istintive, portando a costosi errori. Le aziende possono sopravvalutare la domanda futura, portando a beni sottoutilizzati, o sottovalutarla, risultando in carenze di capacità.
La centralizzazione dei dati della flotta può mitigare questi errori, identificando soluzioni per l'intera flotta dal consumo di carburante alle dimensioni totali della flotta.
Utilizzando dati predittivi per una gestione efficace della flotta
Ecco alcuni dei modi in cui i dati predittivi stanno ridefinendo le soluzioni per la gestione delle flotte:
Pianificazione della manutenzione proattiva
Le analisi predittive dei dati esaminano i registri storici di manutenzione e le prestazioni in tempo reale (tramite tag RFID, lettori e sensori IoT) per prevedere potenziali guasti dei componenti. Di conseguenza, le aziende possono pianificare le riparazioni in modo proattivo, minimizzando i tempi di inattività non pianificati e riducendo i costi di riparazione. Aiuta anche nell'assegnazione efficiente dei tecnici qualificati, riducendo ulteriormente le spese per il lavoro.
Ad esempio, Delta Air Lines ha implementato un programma di manutenzione predittiva per ridurre i ritardi dei voli. Dall'attuazione nel 2018, Delta è stata precisa oltre il 95% nel prevedere il guasto di parti e componenti.
Ottimizzazione dell'utilizzo della flotta
Con l'analisi predittiva, le operazioni di trasporto aereo possono migliorare la gestione della flotta adattando gli aerei impiegati alla domanda dei clienti. Analizzando i dati storici delle prenotazioni, i modelli stagionali e le condizioni di mercato in tempo reale (inclusi gli eventi geopolitici), le aziende possono adeguare gli orari e la pianificazione dei percorsi per un'allocazione delle risorse più efficiente.
Pianificazione dell'espansione e del rinnovo della flotta
I dati predittivi forniscono intuizioni sulle tendenze della domanda a lungo termine, aiutando gli operatori a pianificare meglio le acquisizioni e i ritiri della flotta.
In uno studio collaborativo condotto da McKinsey & Company e dal World Economic Forum, i ricercatori hanno identificato diversi modi in cui le imprese utilizzano l'analisi predittiva per ottimizzare la dimensione della flotta:
- Analisi del costo del ciclo di vita: I modelli predittivi possono identificare gli aerei che si avvicinano alla soglia dell'80% della loro vita economica totale, dove i costi di manutenzione aumentano tipicamente del 25-50%. Questo indica il momento ottimale per il ritiro.
- Monitoraggio del degrado delle prestazioni: Gli aerei più vecchi possono subire una perdita di efficienza del 3-5% annuo. Sostituirli con modelli più recenti può risparmiare 1,5 milioni di dollari all'anno per aereo in termini di costi operativi, e contribuire ad aumentare la sicurezza della flotta e l'efficienza del carburante.
- Conformità normativa: Con severi standard di emissione e pesanti multe erogate, l'analisi predittiva può aiutare gli operatori del trasporto aereo a dismettere gli aeromobili non conformi.
- Tendenze del mercato e valore di rivendita: Vendere aerei da 1 a 2 anni prima, seguendo i dati predittivi di mercato, può aumentare il valore di rivendita fino al 15%, aggiungendo potenzialmente $2-4 milioni per aereo al bilancio di un'azienda.
- Indicatori di sostenibilità: Ritirare aerei più vecchi e meno efficienti può ridurre le emissioni di CO₂ dell'intera flotta del 5-10%, in linea con gli obiettivi di emissioni nette zero.
Razionalizzazione della conformità e della rendicontazione
Lo stesso rapporto evidenzia inoltre come l'analisi predittiva semplifichi la rendicontazione della conformità per la gestione delle flotte commerciali.
- I dati in tempo reale provenienti da dispositivi di tracciamento e registri di manutenzione allineano l'attività di MRO con metriche di conformità come gli intervalli di servizio e le ore operative. Questa automazione può ridurre gli sforzi manuali per la conformità fino al 50%.
- Rilevamento precoce dei rischi di non conformità, attraverso l'identificazione di anomalie che indicano potenziali problemi normativi, come l'utilizzo di parti non approvate. Questo consente aggiustamenti proattivi, risparmiando alle aziende da 10.000 a 50.000 dollari per aeromobile all'anno.
- Prontezza per le revisioni. I sistemi predittivi generano rapporti dettagliati e pronti per la revisione consolidando dati provenienti da varie fonti in formati standardizzati. Le compagnie aeree possono ridurre i tempi di preparazione per le revisioni fino al 40%.
- Aggiornamenti in tempo reale sui cambiamenti dei requisiti normativi. L'analisi predittiva può incorporare aggiornamenti da enti regolatori come la FAA o l'EASA, segnalando nuovi requisiti e garantendo che i processi vengano aggiornati di conseguenza.
- La sostenibilità trionfa. Gli strumenti predittivi monitorano i dati sulle emissioni e l'uso di (Carburante Aviazione Sostenibile) per rapporti di sostenibilità più accurati e tempestivi che rispettano le normative ambientali e tracciano i progressi verso gli obiettivi di zero emissioni nette. Questo può aumentare l'idoneità per incentivi legati alla sostenibilità come i grants FAST e le agevolazioni fiscali.
Utilizzando ePlaneAI per strategie di gestione della flotta
ePlaneAI trasforma la gestione della flotta aeronautica con soluzioni per affrontare le sfide più urgenti del settore. Le piattaforme integrate di dati di ePlaneAI offrono intuizioni chiare e azionabili per ottimizzare le operazioni della flotta, e le analisi potenziate dall'intelligenza artificiale consentono una previsione precisa della domanda per una presa di decisioni più intelligente.
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