Programma di manutenzione IA
Scheduler AI sfrutta l'ottimizzazione guidata dall'intelligenza artificiale per razionalizzare il coordinamento delle risorse di manutenzione, garantendo il dispiegamento ottimale dei tecnici, la riduzione al minimo dei tempi di inattività e operazioni di flotta efficienti in termini di costi.
Previsione del carico di lavoro
- Previsione del carico di lavoro basata su molteplici fattori determinanti (affluenza prevista dei clienti, consegne in entrata previste, ordini online previsti ecc.).
Ottimizzazione del carico di lavoro
- Convertire le previsioni in ore di lavoro necessarie.
- Ottimizzare la tempistica di diversi tipi di compiti (tempistica fissa o variabile, carico di lavoro fisso o variabile).
Ottimizzazione dei turni
- Creare turni e abbinarli al carico di lavoro previsto.
- Considerando i contratti dei dipendenti, le competenze, la legislazione locale e i desideri.
Qual è il problema?
Il Problema
- Inefficienze nella programmazione causate da carenze di tecnici e cicli di manutenzione imprevedibili.
- La domanda di riparazione fluttuante porta a una cattiva allocazione delle risorse e a ritardi operativi.
- Aumento dei tempi di inattività e costi più elevati, con un impatto diretto sulla redditività e sulla disponibilità degli aerei.
I Risultati
- I responsabili della manutenzione hanno difficoltà nella distribuzione delle risorse, rendendo la programmazione un compito impossibile.
- I tempi di inattività non necessari e i costi gonfiati riducono l'efficienza e la redditività.
- La disponibilità limitata degli aeromobili interrompe le operazioni e influisce sulle prestazioni complessive della flotta.
Panoramica della soluzione
Scheduler AI applica modelli di apprendimento automatico per prevedere, allocare e ottimizzare dinamicamente i programmi di manutenzione, sfruttando i dati sulle competenze dei tecnici, le esigenze operative in tempo reale e le intuizioni storiche sulla manutenzione per ridurre i tempi di inattività e aumentare l'efficienza.
Benefici della soluzione
Produttività migliorata dei tecnici
Allineare i compiti ai tecnici più adatti può migliorare la produzione fino al 30%.
Riduzione dei Fermi Macchina Non Pianificati
La previsione di guasti basata sull'apprendimento automatico riduce gli eventi di manutenzione non pianificata fino al 20%.
Disponibilità senza sovrastoccaggio
Prevedere la domanda di riparazione garantisce che le parti critiche siano disponibili senza eccedere nelle scorte.
Come funziona
Opzioni di distribuzione
Il programma di manutenzione AI può essere implementato da solo o integrato con Inventory AI.
Quando combinato con Inventory AI, offre una maggiore visibilità delle parti che saranno o potrebbero essere necessarie per gli aerei in arrivo, aumentando la fiducia che i ritardi siano ridotti al minimo.
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