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Usando Análise Preditiva para Gestão de Frotas a Longo Prazo
Na área aeroespacial, a manutenção de frota é fundamental para a eficiência operacional, segurança e rentabilidade. A gestão de frota não requer apenas manter as aeronaves em condições ideais, mas também garantir a utilização ótima, previsão de demanda e conformidade com a indústria.
A análise preditiva de dados traz uma eficiência aprimorada para a gestão de frotas a longo prazo. Este artigo examina como a análise preditiva pode otimizar a gestão de frotas para que os líderes da indústria se mantenham à frente e maximizem a eficiência.
O que é uma frota aérea?
Uma frota aérea refere-se ao conjunto de todas as aeronaves possuídas, alugadas ou gerenciadas por um operador de transporte aéreo. As aeronaves podem ser utilizadas para operações comerciais, de carga, militares ou privadas.
A frota da Força Aérea, por exemplo, inclui jatos de combate, aviões de transporte e aeronaves de vigilância. Em contraste, a frota da Delta Air Lines consiste em todos os aviões comerciais da companhia aérea usados para transportar passageiros e carga.
O que são dados preditivos na gestão de frotas?
Dados preditivos é o uso de dados para prever tendências e eventos futuros.
Na aviação, a gestão de frota significa identificar potenciais necessidades de manutenção e reparo, otimizar cronogramas de manutenção preventiva e planejar a expansão ou substituição da frota.
Com a análise preditiva, os gestores de frotas podem responder a perguntas como:
- Quais aeronaves provavelmente precisarão de manutenção em breve e como o tempo de inatividade pode ser minimizado?
- Como a implantação de frotas pode ser otimizada com base nas tendências de demanda?
- Quando as aeronaves mais antigas devem ser aposentadas e quais tipos de substituições proporcionarão o melhor retorno sobre o investimento?
- Existem peças específicas que devem ser substituídas antes dos cronogramas de manutenção padrão devido ao desgaste excessivo?
Quando os dados preditivos respondem a essas perguntas, eles permitem que as empresas passem de operações de gestão de frota reativas para proativas, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
Desafios das estratégias tradicionais de gestão de frotas
A gestão tradicional de frotas muitas vezes depende de processos manuais e dados estáticos. Aqui estão alguns desafios chave:
Manutenção reativa
Muitas frotas operam em um modelo de "consertar-quando-quebrar", abordando as necessidades de manutenção apenas quando surgem problemas, ou a manutenção é realizada de acordo com o cronograma de manutenção recomendado pelo fabricante. Com qualquer uma das abordagens, há um risco aumentado de inatividade não planejada e custos de reparo mais altos.
Sistemas de dados fragmentados
Os dados da frota são frequentemente distribuídos por múltiplas plataformas de rastreamento e diferentes unidades de negócios. Para complicar ainda mais, os dados são muitas vezes inseridos manualmente a partir de registros de manutenção, cronogramas operacionais e uma infinidade de outros documentos. Tal fragmentação torna difícil obter uma visão holística do desempenho da frota, de acordo com a Aircraft IT. Você não pode otimizar o que não consegue ver.
Utilização ineficiente
Sem insights sobre os padrões de demanda e as operações diárias da frota, as companhias aéreas terão dificuldades para maximizar o uso de todas as aeronaves.
Ativos subutilizados levam à perda de receita e aumento dos custos operacionais, sem mencionar o capital imobilizado em peças e equipamentos excedentes. Se a remoção deles envolver materiais perigosos para o meio ambiente, podem haver taxas adicionais e requisitos para a disposição de resíduos perigosos (U.S. Naval Safety Command).
Limitações do planejamento
O planejamento de expansão ou substituição de frota muitas vezes é baseado em dados desatualizados ou instintos, resultando em passos em falso custosos. As empresas podem superestimar a demanda futura, levando a ativos subutilizados, ou subestimá-la, resultando em escassez de capacidade.
A centralização dos dados da frota pode mitigar esses erros, identificando soluções para toda a frota, desde o consumo de combustível até o tamanho total da frota.
Usando dados preditivos para uma gestão eficaz de frotas
Aqui estão algumas das maneiras que os dados preditivos estão reformulando soluções de gestão de frotas:
Planejamento proativo de manutenção
A análise preditiva utiliza registros históricos de manutenção e desempenho em tempo real (por meio de etiquetas RFID, leitores e sensores IoT) para prever possíveis falhas de componentes. Como resultado, as empresas podem programar reparos de forma proativa, minimizando tempos de inatividade não planejados e reduzindo custos de reparo. Isso também ajuda na alocação eficiente de técnicos qualificados, reduzindo ainda mais as despesas com mão de obra.
Por exemplo, Delta Air Lines implementou um programa de manutenção preditiva para reduzir atrasos de voo. Desde a sua implementação em 2018, a Delta tem mais de 95% de precisão na previsão de falhas de peças e componentes.
Otimizando a utilização da frota
Com a análise preditiva, as operações de transporte aéreo podem melhorar a gestão de frota ao alinhar as aeronaves implantadas com a demanda dos clientes. Ao analisar dados históricos de reservas, padrões sazonais e condições de mercado em tempo real (incluindo eventos geopolíticos), as empresas podem ajustar horários e planejamento de rotas para uma alocação de ativos mais eficiente.
Planejamento de expansão e substituição da frota
Os dados preditivos fornecem informações sobre tendências de demanda a longo prazo, ajudando os operadores a planejar melhor a aquisição e a retirada de frotas.
Em um estudo colaborativo realizado pela McKinsey & Company e pelo Fórum Econômico Mundial, os pesquisadores identificaram várias maneiras pelas quais as empresas estão utilizando a análise preditiva para otimizar o tamanho da frota:
- Análise de custo do ciclo de vida: Modelos preditivos podem identificar aeronaves que se aproximam do limiar de 80% de sua vida econômica total, onde os custos de manutenção geralmente aumentam de 25 a 50%. Isso indica o ponto ótimo para a aposentadoria.
- Monitoramento da degradação do desempenho: Aeronaves mais antigas podem apresentar perdas de eficiência de 3-5% ao ano. Substituí-las por modelos mais novos pode economizar $1,5 milhão por ano por aeronave em custos operacionais, além de promover melhorias na segurança da frota e na eficiência do combustível.
- Conformidade regulatória: Com padrões rigorosos de emissão e multas pesadas sendo aplicadas, a análise preditiva pode ajudar operadores de transporte aéreo a retirar de circulação aeronaves não conformes.
- Tendências de mercado e valor de revenda: Vender aeronaves de 1 a 2 anos antes, conforme orientado por dados preditivos de mercado, pode aumentar o valor de revenda em até 15%, potencialmente adicionando $2-4 milhões por aeronave ao lucro líquido de uma empresa.
- Métricas de sustentabilidade: A aposentadoria de aeronaves mais antigas e menos eficientes pode reduzir as emissões de CO₂ em toda a frota em 5-10%, alinhando-se com as metas de neutralidade de carbono.
Racionalizando a conformidade e o relatório
O mesmo relatório também destaca como a análise preditiva simplifica o relatório de conformidade para a gestão de frotas comerciais.
- Dados em tempo real de dispositivos de rastreamento e registros de manutenção alinham a atividade de MRO com métricas de conformidade, como intervalos de serviço e horas operacionais. Essa automação pode reduzir os esforços manuais de conformidade em até 50%.
- Detecção precoce de riscos de não conformidade, por meio da identificação de anomalias que indicam possíveis problemas regulatórios, como o uso de peças não aprovadas. Isso permite ajustes proativos, economizando às empresas de $10,000 a $50,000 por aeronave anualmente.
- Prontidão para auditoria. Sistemas preditivos geram relatórios detalhados e prontos para auditoria, consolidando dados de várias fontes em formatos padronizados. As companhias aéreas podem reduzir o tempo de preparação para auditorias em até 40%.
- Atualizações em tempo real sobre mudanças nos requisitos regulatórios. A análise preditiva pode incorporar atualizações de órgãos reguladores como a FAA ou EASA, sinalizando novos requisitos e garantindo que os processos sejam atualizados de acordo.
- A sustentabilidade vence. Ferramentas preditivas rastreiam dados de emissão e uso de (Combustível de Aviação Sustentável) para relatórios de sustentabilidade mais precisos e oportunos que estão em conformidade com regulamentos ambientais e traçam o progresso em direção às metas de neutralidade de carbono. Isso pode aumentar a elegibilidade para incentivos vinculados à sustentabilidade, como subvenções FAST e benefícios fiscais.
Usando ePlaneAI para estratégias de gestão de frota
A ePlaneAI transforma a gestão de frotas de aviação com soluções para enfrentar os desafios mais urgentes da indústria. As plataformas de dados integrados da ePlaneAI fornecem informações claras e acionáveis para operações de frota otimizadas, e a análise de dados potencializada por IA possibilita uma previsão de demanda precisa para uma tomada de decisões mais inteligente.
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