長期的な車両管理のための予測分析の活用

推定1,040億ドル規模の航空機フリート管理市場は、世界の輸送産業の礎となっています。COVID-19の影響で成長は鈍化しましたが、MRO（保守・修理・オーバーホール）部門の需要は着実に伸びており、1240億ドルに達すると予想されている2034年までに。

航空宇宙産業において、航空機のメンテナンスは運用効率、安全性、そして収益性の鍵となります。航空機管理には、航空機を最高の状態に保つだけでなく、最適な稼働率、需要予測、そして業界コンプライアンスの確保も不可欠です。

予測データ分析は、長期的な車両管理の効率性を高めます。この記事では、予測分析によって車両管理を最適化し、業界のリーダーが優位性を維持し、効率を最大化する方法を探ります。

航空艦隊とは何ですか?

航空機群とは、航空輸送事業者が所有、リース、または管理するすべての航空機の集合を指します。航空機は、商業、貨物、軍事、または個人の運航に使用される場合があります。

例えば、空軍の保有機には戦闘機、輸送機、哨戒機などが含まれています。一方、デルタ航空の保有機は、旅客と貨物の輸送に使用される同社のすべての民間航空機で構成されています。

車両管理における予測データとは何ですか?

予測データデータを使用して将来の傾向や出来事を予測することです。

航空業界において、航空機群管理とは、潜在的なメンテナンスと修理のニーズを特定し、予防メンテナンスのスケジュールを最適化し、航空機群の拡張または交換を計画することを意味します。

予測分析を使用すると、車両管理者は次のような質問に対処できます。

予測データがこれらの質問に答えると、企業は事後対応型から事前対応型の車両管理業務に転換することができ、コストを削減し、効率を高めることができます。

従来の車両管理戦略の課題

従来の車両管理は、多くの場合、手作業のプロセスと静的なデータに依存しています。主な課題は次のとおりです。

反応型メンテナンス

多くのフリートは「故障したら修理する」モデルで運用されており、問題が発生した場合にのみメンテナンスを行うか、OEMが推奨するメンテナンススケジュールに従ってメンテナンスを実施しています。どちらのアプローチでも、計画外のダウンタイムのリスク増加修理費用も高くなります。

断片化されたデータシステム

車両データは、複数の追跡プラットフォームや複数の事業部門に分散していることがよくあります。さらに複雑なことに、メンテナンスログ、運行スケジュール、その他膨大な書類から手作業でデータが入力されることも少なくありません。このような断片化により、車両のパフォーマンスを包括的に把握することが困難になっていると、同社は述べています。航空機IT目に見えないものを合理化することはできません。

非効率的な利用

洞察力がなければ需要パターンそして日々の航空機運用により、航空会社はすべての航空機の利用率を最大化するために奮闘することになるだろう。

十分に活用されていない資産は、収益の損失や運用コストの増加につながるだけでなく、余剰部品や設備に資本が拘束されることにもつながります。また、それらの撤去に環境有害物質が含まれる場合は、有害廃棄物処理に関する追加料金や要件が発生する可能性があります（アメリカ海軍安全司令部）。

計画の制限

車両群の拡張や更新計画は、古いデータや直感に基づいていることが多く、結果として大きな損失につながる失敗につながります。企業は将来の需要を過大評価して資産の活用率を低下させたり、需要を過小評価してキャパシティ不足を引き起こしたりする可能性があります。

車両データの集中化により、燃料消費量から車両総数まで、車両全体に対するソリューションを特定し、こうした失敗を軽減できます。

予測データを活用し効果的な車両管理を実現

予測データが車両管理ソリューションをどのように変革しているかをいくつかご紹介します。

積極的なメンテナンス計画

予測データ分析過去のメンテナンス記録とリアルタイムのパフォーマンス（RFIDタグ、リーダー、IoTセンサー経由）を分析し、潜在的なコンポーネントの故障を予測します。これにより、企業は修理を事前に計画し、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、修理コストを削減できます。また、熟練した技術者を効率的に配置することで、人件費をさらに削減できます。

例えば、 デルタ航空デルタ航空は、フライトの遅延を削減するために予知保全プログラムを導入しました。2018年の導入以来、部品やコンポーネントの故障予測の精度は95%を超えています。

車両利用の最適化

予測分析を活用することで、航空輸送事業者は顧客の需要に合わせて航空機を配備することで、航空機管理を改善できます。過去の予約データ、季節パターン、リアルタイムの市場状況（地政学的イベントを含む）を分析することで、企業はスケジュールやルート計画を調整し、より効率的な資産配分を実現できます。

艦隊の拡張と更新計画

予測データは長期的な需要傾向に関する洞察を提供し、事業者が車両の取得と廃止をより適切に計画するのに役立ちます。

で共同研究マッキンゼー・アンド・カンパニーと世界経済フォーラムが実施した調査で、研究者らは、企業が予測分析を使用して車両規模を最適化するいくつかの方法を特定しました。

コンプライアンスと報告の合理化

同レポートでは、予測分析によって商用車両管理のコンプライアンス報告がどのように効率化されるかについても強調しています。

フリート管理戦略にePlaneAIを活用する

ePlaneAIは、業界の最も差し迫った課題に対処するソリューションを提供することで、航空機のフリート管理を変革します。ePlaneAIの統合データプラットフォームは、最適化されたフリート運用のための明確で実用的な洞察を提供し、AIを活用した分析により正確な需要予測が可能になり、よりスマートな意思決定が可能になります。

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