航空業界におけるコスト削減のための予知保全の活用方法

航空業界では、地上での1分でも遅れると、コストがかかります。本来飛ばすべき飛行機が、防ぐことができたはずの修理のために放置されることがしばしばあります。しかし、航空業界は数十年にわたり、トラブルを回避するために、故障したものを修理したり、「最適化された」スケジュールで部品を交換したりする「対応と修理」という二刀流に頼ってきました。

定期的なメンテナンスは確かに役立ちますが、部品自体の性能データを活用して故障リスクを定量化し、部品交換の最適な時期を予測できれば、部品交換をよりスマートかつ効率的に管理できます。これが予知保全の科学です。予知保全は、航空機が地上にとどまるほど深刻になる前に問題を予測（予知）することで、航空機を最高の状態に保ちます。

航空機の予知保全とは何ですか?

予知保全とは、航空機のメンテナンスにおける積極的なアプローチです。従来のメンテナンスとは異なり、リアルタイムデータと過去の傾向を用いて、特定の部品の故障やアップグレードの必要性を予測します。センサーが重要な部品をリアルタイムで監視し、潜在的な問題を事前に発見することで、迅速な対応を可能にします。これにより、航空機のダウンタイムが短縮され、予期せぬ部品の交換や早期の部品交換によるリソースの浪費を回避できます。

予測保守と予防保守とは何ですか?

航空機の予防整備は、Aチェック、Cチェック、Dチェックといった固定スケジュールに従って行われます。これらのスケジュールでは、部品の状態にかかわらず、一定期間または一定量の使用後に部品を点検または交換します。これらの点検は機器の故障を防ぐことを目的としていますが、まだ機能する部品を交換してしまうことになり、不要な費用が発生することもあります。定期的なオイル交換、エンジンの調整、着陸装置や飛行制御システムの定期点検などを考えてみてください。技術者が予防整備を行う際、機器の故障を防ぐことを目的としていますが、まだ「良好な状態」の部品を交換してしまうことになり、不要な部品交換や人件費の増加につながる可能性があります。また、何らかの理由で過度に摩耗している可能性がある部品を交換しない場合でも、スケジュールではまだ交換時期ではないため、リスクが高まります。

一方、予知保全は、データ駆動型かつ状態に基づいた予防保全の一種です。センサーからのリアルタイムデータを分析することで、実際に注意が必要な部品のみを特定します。この的を絞ったアプローチは、コスト削減だけでなく、ダウンタイムを最小限に抑え、航空機をより高い効率で飛行可能な状態に保ちます。

航空業界における予知保全の仕組み

航空機の艦隊の場合、予測メンテナンスでは、機器を監視し、コンポーネントの摩耗を監視するためにいくつかのテクノロジが使用されます。

予測保守を実行するための主なテクノロジーは次のとおりです。

IoTセンサー

エンジン、着陸装置、油圧システムといった航空機の重要な部品には、モノのインターネット（IoT）センサーが搭載されています。これらのセンサーは、温度、圧力、振動などのパラメータに関するデータを取得します。

データ分析

収集されたデータは、部品の故障に関連する傾向やパターンを探すアルゴリズムを用いて分析されます。例えば、エンジンの振動データログから、特定の変動がX時間以内にエンジン故障の確率が80%であることを示す場合があります。この場合、技術者は警告を受け、次回の整備時に必要な修理を組み込むことができます。したがって、適切な準備と適切な在庫管理を行うことで、予定整備期間外の航空機のダウンタイムを回避できます。

機械学習（ML）とAI

機械学習アルゴリズムは、過去のデータから継続的に学習することで予知保全プロセスを強化し、時間の経過とともに精度を向上させます。AIを搭載したプラットフォームは、膨大なデータセット全体から微妙なパターンを見つけ出し、人間のアナリストや技術者では発見できないような故障の兆候を検出できます。

デジタルツイン

航空機またはその部品の仮想モデルを作成するデジタルツイン技術により、オペレーターは様々な条件が部品の寿命に及ぼす影響をシミュレーションできます。これにより、環境条件や運用パターンといった仮定シナリオを考慮することで、「摩耗」をより正確に予測することが可能になります。

航空会社にとっての予知保全のメリット

予知保全のメリットは、単なるコスト削減にとどまりません。主なメリットをいくつかご紹介します。

予知保全の導入における主な課題

予測メンテナンスは多くの利点をもたらしますが、考慮すべき点や課題も数多くあります。

データ統合

予知保全は、エンジンのプロペラ、補助動力装置、着陸装置、航空電子機器など、様々な情報源から得られるデータに依存しています。航空機のブラックボックスなどの機内IoTセンサーやシステムは、温度、圧力、振動などのパラメータをリアルタイムで収集します。

これらのデータはワイヤレスでサーバーまたはクラウドプラットフォームに送信され、AIと機械学習による分析向けに集約、クレンジング、フォーマットされます。これらのシステムは傾向や異常を特定し、潜在的な問題が深刻化する前に警告を発します。

このようなデータを統合することは、レガシー システムでは困難な場合があり、シームレスなリアルタイム分析を可能にするために更新や特殊なソリューションが必要になることがよくあります。

先行投資

予知保全インフラの構築（IoTデバイスやセンサーの購入、AIソフトウェアの導入、スタッフのトレーニングなど）には、多額の費用がかかる場合があります。小規模な航空会社やMRO（整備・修理・オーバーホール）事業者にとって、こうした初期費用は航空機の予知保全への投資を困難にさせる可能性がありますが、長期的なコスト削減効果は投資を正当化するものです。

技術的専門知識

航空業界における予知保全には、データ分析、機械学習、IoTの専門知識が求められます。企業は、ePlaneAIのような専門企業と提携する必要があるかもしれません。ePlaneAIは、AIソリューションをお客様のニーズに合わせてカスタマイズし、直感的で実用的なダッシュボードを通じて予測的なインサイトを提供します。これらのダッシュボードは複雑な分析を簡素化し、高度な技術的専門知識を必要とせずに、チームが情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。

データセキュリティ

IoTセンサーがデータを無線で送信するため、予知保全システムはサイバー脅威に対して脆弱になる可能性があります。データセキュリティの確保は極めて重要であり、航空会社は堅牢なセキュリティプロトコルを確立する必要があります。

変更管理

予知保全の導入には、組織全体の意識改革が必要です。予防保全スケジュールに慣れたチームは、予防保全を実施するための新しい手法に適応する必要があるかもしれません。継続的なトレーニングと段階的なアプローチは、この移行を円滑に進めるのに役立ちます。

実例とケーススタディ

航空業界では予測保守の考え方が広まりつつあり、業界のリーダーたちは、このアプローチによって保守作業全体のコストを削減し、効率を向上できることを実証しています。

航空会社とメーカーは共に、修理を事前に把握し、複雑な運用を最適化し、航空機を安全に運航し続けるために予測ツールを活用しています。以下は、航空業界における予測保守のメリットを示す実例です。

デルタ航空

デルタ航空は、データ分析を使用して重要なメンテナンス作業を改善し、大規模な変更やオーバーホールの必要性を最小限に抑えることで、予測メンテナンスをリードしています。

主要システムに予測分析を適用することで、デルタ減少した予定外のメンテナンス予知保全技術への投資は、航空機の信頼性を高めるだけでなく、整備士がMRO業務をより正確に遂行できるようになることでコスト削減にもつながります。この大幅な信頼性の向上は、大幅なコスト削減につながります。正確な数値は非公開ですが、業界分析によると、予知保全は25%削減メンテナンスコストが削減され、航空機の稼働率が 20% 向上します。

これらの推定値をデルタ航空の年間保守費用に適用すると、15億ドルを超えるは、毎年数億ドルの節約の可能性を意味します。

エアバスとスカイワイズ

エアバスのスカイワイズ・プラットフォームは、予知保全の優れた例です。スカイワイズは、航空機に搭載された数千のセンサーからリアルタイムデータを収集します。エアバス航空機のあらゆる側面を解析し、スパークプラグのギャップクリアランスから着陸装置のホイールベアリングまで、あらゆる側面を分析する。これにより、エアバスとその提携航空会社は、メンテナンスの必要性を早期に検知し、積極的に対応することで、欠航便の減少と航空機の安全性向上を実現できる。

GEアビエーションの予知保全ソリューション

GEアビエーションデジタルツイン技術とIoTを組み合わせることで、予知保全を進化させています。GEのシステムは、エンジンや着陸装置などの重要部品を追跡し、予測的な洞察を用いて効率的なメンテナンススケジュールを作成します。問題を早期に特定することで、GEのテクノロジーは航空会社の即応体制の維持と予期せぬダウンタイムの回避を支援します。

予知保全を実装するためのベストプラクティス

予知保全の潜在能力を最大限に発揮するには、戦略的な計画が不可欠です。航空会社が予知保全を業務にうまく統合するためのベストプラクティスをいくつかご紹介します。

ePlaneAIで予知保全を実装

予測メンテナンスを活用したい航空会社向けに、ePlaneAI は、業務を効率化し、ダウンタイムを削減する、航空業界に特化したカスタマイズされたプラットフォームを提供しています。

混乱を最小限に抑える

ePlaneAIはリアルタイム監視機能を備え、エンジンから補助部品に至るまで、機体全体のシステムを継続的に追跡します。潜在的な問題が検出されると、整備チームにアラートが送信され、タイムリーな介入によって問題の深刻化を防ぎ、コストのかかる混乱を最小限に抑えることができます。

自動トレンド分析

ePlaneAIの高度な分析パフォーマンス データのパターンを識別し、運用に影響が出る前にチームが特定のメンテナンス ニーズに対処し、不要な交換を回避できるようにします。

シームレスな統合

このデータ フローは ERP および MRO システムとシームレスに統合され、チームがすでに使用しているシステムやプロセスで予測的な洞察をすぐに利用できるようになります。

簡素化されたレポート

最後に、自動化されたコンプライアンスログにより、規制報告が簡素化されます。ePlaneAIはすべてのメンテナンス活動をリアルタイムで記録し、管理負荷を軽減し、各ステップが要件を満たしていることを保証します。FAA予防保守基準。

メンテナンス業務を効率化

予知保全は航空業界に新たな転換をもたらし、よりスマートで効率的な航空機管理アプローチを提供します。潜在的な問題が顕在化する前に対処することで、航空会社はダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減し、全体的な安全性を向上させることができます。

問題が発生する前に予測を始めましょう。ePlaneAI と提携して、予測メンテナンスを測定可能な節約、ダウンタイムの短縮、より安全な空へと変えましょう。今すぐデモを予約してください。

よくある質問

予防保守の 4 つのタイプとは何ですか?

予防保守とは、機器の保守と予期せぬ故障の発生確率を低減するための様々なアプローチを指します。主な4つのタイプは以下のとおりです。

これらの予防保守の各タイプは、コスト、リソース、信頼性に関して独自の利点をもたらしますが、予測保守は、継続的にデータを分析し、必要な予測保守作業の正確な量を正確に予測する強力な機能を備えている点で際立っています。

プライベートパイロットは予防メンテナンスを実行できますか?

はい、民間パイロットは、連邦航空局（FAA）の14 CFR Part 43（ECFRこれらの作業は、スパークプラグの交換、フィルターの清掃、作動油の交換などの軽微な作業に限定されており、航空機の整備マニュアルのガイドラインに従う必要があります。

14 CFR Part 43 とは何ですか?

14 CFRパート43航空機の整備、予防整備、再組立、改造を規定する米国連邦規則集の一節。航空整備士の基準を概説し、修理所の資格保持者や軽微な予防整備を行うパイロットなど、認可された者によって実施可能な整備の種類を規定しています。

予測保守と事後保守の違いは何ですか?

予知保全とは、データと分析を用いて潜在的な問題を予測し、ダウンタイムが発生する前に対処するためのプロアクティブなアプローチです。一方、事後対応型メンテナンスは、問題が発生してから対処するため、計画外の修理やコストの増加につながることがよくあります。予知保全プログラムを導入することで、企業は混乱を軽減し、資産の信頼性を向上させることができます。

予測メンテナンス ソフトウェアに何を求めるべきでしょうか?

選択する適切な予知保全ソリューション具体的な運用ニーズと利用可能なツールの機能を評価する必要があります。考慮すべき重要な要素をいくつかご紹介します。

航空専門知識:ePlaneAI は航空業界に特化し、リアルタイム監視から AI 主導の洞察まで、業界特有のニーズを満たすカスタマイズされたソリューションを提供しています。