Onderhoudsschema AI
Scheduler AI maakt gebruik van AI-gedreven optimalisatie om de coördinatie van onderhoudsbronnen te stroomlijnen, wat zorgt voor een optimale inzet van technici, minimale stilstandtijd en kostenefficiënte vlootoperaties.
Werklastprognose
- Werklastprognose op basis van meerdere werklastfactoren (voorspelde klantenstroom, verwachte inkomende leveringen, voorspelde online bestellingen, enzovoort).
Werklastoptimalisatie
- Voorspellingen omzetten naar benodigde werkuren.
- Het optimaliseren van de timing van verschillende soorten taken (vaste of variabele timing, vaste of variabele werklast).
Optimalisatie van diensten
- Diensten creëren en deze afstemmen op de verwachte werklast.
- Rekening houdend met de contracten, vaardigheden, lokale wetgeving en wensen van werknemers.
Wat is het probleem?
Het probleem
- Planningsinefficiënties veroorzaakt door tekorten aan technici en onvoorspelbare onderhoudscycli.
- Schommelende reparatievraag leidt tot verkeerde toewijzing van middelen en operationele vertragingen.
- Toegenomen stilstand en hogere kosten, die de winstgevendheid en de beschikbaarheid van vliegtuigen rechtstreeks beïnvloeden.
De Resultaten
- Onderhoudsmanagers worstelen met de toewijzing van middelen, waardoor het plannen van taken een onmogelijke opgave wordt.
- Onnodige stilstand en opgeblazen kosten verminderen efficiëntie en winstgevendheid.
- Beperkte beschikbaarheid van vliegtuigen verstoort de operaties en beïnvloedt de algehele prestaties van de vloot.
Oplossingsoverzicht
Scheduler AI past machine learning modellen toe om dynamisch te voorspellen, toewijzen en optimaliseren van onderhoudsschema's—gebruikmakend van gegevens over de vaardigheden van technici, real-time operationele behoeften en historische onderhoudsinzichten om stilstand te verminderen en efficiëntie te verhogen.
Voordelen van de oplossing
Verhoogde productiviteit van technici
Het afstemmen van taken op de best passende technici kan de output met tot wel 30% verbeteren.
Verminderde Ongeplande Stilstand
Voorspelling van storingen aangedreven door machine learning vermindert ongeplande onderhoudsgebeurtenissen met wel 20%.
Beschikbaarheid zonder Overvoorraad
Voorspelling van reparatiebehoefte zorgt ervoor dat kritieke onderdelen beschikbaar zijn zonder overbevoorrading.
Hoe het werkt
Implementatieopties
Onderhoudsschema AI kan zelfstandig worden ingezet of geïntegreerd met Voorraadbeheer AI.
Wanneer gecombineerd met Inventory AI heeft het een beter zicht op de onderdelen die nodig zullen zijn of mogelijk nodig zijn voor aankomende vliegtuigen, wat meer vertrouwen geeft dat vertragingen tot een minimum beperkt worden.
Ontdek hoe je de doorlooptijd meetbaar kunt verbeteren en een fortuin kunt besparen
