Как использовать прогнозирующее обслуживание для снижения затрат в авиации

Хотя регулярное техническое обслуживание может помочь, существует определенно более умный и эффективный способ управления заменой деталей, когда вы можете использовать данные о производительности самих деталей, чтобы помочь вам оценить риск отказа и предсказать наилучшее время для замены детали. Это наука предиктивного обслуживания. Предиктивное обслуживание поддерживает самолеты в отличном состоянии, предвосхищая или 'предсказывая' проблемы до того, как они станут достаточно серьезными, чтобы приземлить воздушное судно.

Что такое прогнозирующее обслуживание воздушных судов?

Прогнозирующее техническое обслуживание - это активный подход к обслуживанию воздушных судов. В отличие от традиционного обслуживания, оно использует данные в реальном времени и исторические тенденции для прогнозирования возможных отказов определенных деталей или необходимости их модернизации. Датчики в реальном времени контролируют критически важные компоненты, активно ища потенциальные проблемы, чтобы они могли быть немедленно устранены. Это сокращает простои воздушных судов и избегает неожиданных затрат на запчасти и преждевременную замену деталей.

Что такое прогнозирующее обслуживание в сравнении с профилактическим обслуживанием?

Профилактическое обслуживание воздушных судов проводится по строгому графику, такому как проверки А, С и D, при которых детали осматриваются или заменяются после определённого времени использования или наработки, независимо от их состояния. Эти проверки направлены на предотвращение отказа оборудования, но также могут привести к замене ещё исправных деталей, что влечёт за собой ненужные расходы. Подумайте о регулярной замене масла, настройке двигателя и регулярных осмотрах шасси или систем управления полётом. Когда техники выполняют профилактическое обслуживание, они стремятся предотвратить отказ оборудования, но это также может привести к замене ещё 'хороших' деталей, что влечёт за собой ненужную замену деталей и увеличение трудозатрат. И не заменять те, которые могли износиться по какой-то причине, но согласно графику ещё не подлежат замене… это увеличивает риск.

Прогнозирующее техническое обслуживание, в отличие от других форм, является видом профилактического обслуживания, которое основано на данных и условиях эксплуатации. Анализируя данные в реальном времени от датчиков, оно определяет только те детали, которые действительно требуют внимания. Такой целенаправленный подход не только позволяет сэкономить на затратах, но и сводит к минимуму простои, обеспечивая более высокую эффективность готовности самолетов к полетам.

Как работает прогнозирующее обслуживание в авиации

Для авиапарков прогнозирующее обслуживание использует несколько технологий для наблюдения за оборудованием и мониторинга износа компонентов.

Основные технологии для проведения прогнозирующего обслуживания включают в себя:

Датчики IoT

Датчики Интернета вещей (IoT) устанавливаются на критически важные части самолета, такие как двигатели, шасси и гидравлические системы. Эти датчики собирают данные о температуре, давлении, вибрации и других параметрах.

Аналитика данных

После захвата данные анализируются с использованием алгоритмов, которые ищут тенденции и закономерности, связанные с отказом компонентов. Например, журнал данных о вибрации двигателя может показать, что определенные колебания означают 80% вероятность отказа двигателя в течение X часов. Здесь техники оповещаются, чтобы они могли включить необходимый ремонт на следующем техническом обслуживании. Таким образом, с правильной подготовкой и хорошим управлением запасами можно избежать дополнительного простоя воздушного судна сверх запланированного технического обслуживания.

Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI)

Алгоритмы машинного обучения улучшают процесс прогнозирующего обслуживания, постоянно учась на прошлых данных, повышая точность со временем. Платформы, работающие на основе искусственного интеллекта, могут выявлять тонкие закономерности в огромных массивах данных и обнаруживать индикаторы отказов, которые человеческие аналитики и техники не смогли бы обнаружить вовремя.

Цифровые двойники

Технология цифрового двойника, которая создает виртуальную модель самолета или его компонентов, позволяет операторам симулировать влияние различных условий на долговечность деталей. Это делает возможным более точное предсказание 'износа и разрушения' за счет учета сценариев 'что если', таких как воздействие окружающей среды или операционные паттерны.

Преимущества прогнозирующего обслуживания для авиакомпаний

Преимущества прогнозируемого обслуживания выходят далеко за рамки простого сокращения затрат. Вот несколько ключевых преимуществ:

Ключевые проблемы внедрения прогнозирующего обслуживания

Хотя прогнозируемое техническое обслуживание предлагает множество преимуществ, оно также сопряжено с множеством соображений и вызовов.

Интеграция данных

Прогнозирующее обслуживание основывается на данных из множества источников, таких как винты двигателей, вспомогательные силовые установки, шасси и авионика. Бортовые датчики и системы IoT, такие как черный ящик самолета, собирают параметры, такие как температура, давление и вибрация в режиме реального времени.

Эти данные передаются по беспроводной сети на серверы или облачные платформы, где они собираются, очищаются и форматируются для анализа с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти системы выявляют тенденции и аномалии, сигнализируя о потенциальных проблемах до того, как они усугубятся.

Интеграция таких данных может быть сложной для устаревших систем, часто требуя обновлений или специализированных решений для обеспечения бесперебойной аналитики в реальном времени.

Первоначальные инвестиции

Создание инфраструктуры прогнозирующего обслуживания — покупка устройств IoT и датчиков, внедрение программного обеспечения ИИ и обучение персонала — может быть затратным. Для малых авиационных компаний или поставщиков услуг по техническому обслуживанию, ремонту и модернизации (MRO) эти первоначальные затраты могут сделать прогнозируемое обслуживание самолетов кажущимся непомерным, хотя долгосрочная экономия может оправдать инвестиции.

Техническая экспертиза

Прогнозирующее обслуживание в авиации требует специализированных навыков в области анализа данных, машинного обучения и интернета вещей. Компаниям может потребоваться сотрудничество со специалистами, такими как ePlaneAI, которые могут разработать решения на основе искусственного интеллекта, точно соответствующие вашим потребностям, и предоставить прогнозирующие данные через интуитивно понятные, удобные для восприятия панели управления. Эти панели управления упрощают сложный аналитический процесс, позволяя командам принимать обоснованные решения без необходимости глубоких технических знаний.

Безопасность данных

С использованием датчиков IoT, передающих данные без проводов, система предиктивного обслуживания может быть уязвима для киберугроз. Обеспечение безопасности данных является ключевым, и авиационные компании должны установить надежные протоколы безопасности.

Управление изменениями

Реализация прогнозируемого технического обслуживания требует изменения организационного мышления. Командам, привыкшим к плановым графикам, может потребоваться адаптация к новым методологиям проведения профилактического обслуживания. Постоянное обучение и поэтапный подход могут помочь облегчить этот переход.

Реальные примеры и кейс-стадии

По мере того как идея предиктивного обслуживания набирает популярность в авиации, лидеры отрасли демонстрируют, как этот подход может снизить затраты и повысить эффективность выполнения задач по техническому обслуживанию.

Авиакомпании и производители одинаково используют прогнозирующие инструменты, чтобы опережать ремонт, оптимизировать сложные операции и поддерживать безопасную эксплуатацию воздушных судов. Ниже приведены некоторые реальные примеры, которые подчеркивают преимущества прогнозного обслуживания в авиации.

Delta Air Lines

Delta Air Lines вышла в лидеры в области предиктивного технического обслуживания, используя анализ больших данных для улучшения критически важных задач по обслуживанию и минимизации необходимости в крупных изменениях или капитальном ремонте.

Применяя предиктивный анализ к ключевым системам, Delta сократила количество неожиданных технических обслуживаний, повысила пунктуальность и уменьшила количество отмененных рейсов. Инвестиции в предиктивные технологии не только повышают надежность флота, но и снижают затраты, позволяя техникам по обслуживанию авиационной техники выполнять работы по техническому обслуживанию и ремонту с большей точностью. Это значительное улучшение надежности приводит к существенной экономии затрат. Хотя точные цифры являются коммерческой тайной, анализы отрасли предполагают, что предиктивное обслуживание может привести к 25% сокращению затрат на обслуживание и к 20% увеличению доступности воздушных судов.

Применение этих оценок к операциям Delta, годовые расходы на техническое обслуживание которой превышают 1,5 миллиарда долларов, подразумевает потенциальную экономию в сотни миллионов долларов каждый год.

Airbus и Skywise

Платформа Skywise от Airbus является ярким примером предиктивного обслуживания. Skywise собирает данные в реальном времени с тысяч датчиков на самолетах Airbus, анализируя все, от зазора свечей зажигания до подшипников колес шасси. Это позволяет Airbus и его авиакомпаниям-партнерам заблаговременно обнаруживать потребности в обслуживании и проактивно устранять их для сокращения числа отмен рейсов и повышения безопасности самолетов.

Решения GE Aviation для прогнозирующего технического обслуживания

GE Aviation совершенствует прогнозирующее обслуживание, сочетая технологии цифрового двойника и Интернета вещей. Система GE отслеживает критически важные компоненты, такие как двигатели и шасси, используя прогнозирующие данные для эффективного планирования обслуживания. Определяя проблемы на раннем этапе, технология GE помогает авиакомпаниям поддерживать готовность и избегать непредвиденных простоев.

Лучшие практики внедрения прогнозирующего обслуживания

Для того чтобы предиктивное обслуживание раскрыло свой полный потенциал, стратегическое планирование является необходимым. Вот некоторые лучшие практики, которые помогут авиационным компаниям успешно интегрировать предиктивное обслуживание в свои операции:

Реализуйте предиктивное обслуживание с ePlaneAI

Для авиакомпаний, желающих использовать прогнозирующее обслуживание, ePlaneAI предлагает специализированную платформу для авиации, которая оптимизирует операции и сокращает время простоя.

Минимизируйте перебои

Система ePlaneAI обеспечивает постоянный мониторинг в реальном времени, отслеживая состояние всех систем самолета — от двигателей до вспомогательных устройств. Когда обнаруживаются потенциальные проблемы, команды технического обслуживания получают оповещения, что позволяет своевременно предпринять меры, предотвратить усугубление ситуации и минимизировать затратные простои.

Автоматический анализ тенденций

Платформа ePlaneAI с помощью продвинутой аналитики выявляет закономерности в данных о работе, что позволяет командам заниматься конкретными потребностями в обслуживании до того, как они повлияют на операции и избежать ненужной замены.

Бесшовная интеграция

Интеграция этого потока данных с системами ERP и MRO осуществляется бесшовно, что позволяет легко получать прогнозирующие данные в уже используемых системах и процессах команд.

Отчетность, упрощенная

Наконец, автоматизированное ведение журналов соответствия упрощает регуляторную отчетность. ePlaneAI записывает все действия по техническому обслуживанию в реальном времени, снижая административную нагрузку и гарантируя, что каждый этап соответствует стандартам предупредительного технического обслуживания FAA.

Итоговые мысли

Прогнозирующее техническое обслуживание означает изменение в авиации, предлагая более умный и эффективный подход к управлению флотом. Опережая возможные проблемы до того, как они проявятся, авиакомпании могут свести к минимуму простои, сократить расходы на обслуживание и повысить общую безопасность.

Как ведущий поставщик решений в области искусственного интеллекта для авиации, ePlaneAI позволяет специалистам авиационной отрасли превратить предиктивное обслуживание в практическую, осуществимую стратегию.

Для компаний, готовых улучшить свои операции по техническому обслуживанию, ePlaneAI предоставляет инструменты и экспертизу для использования предиктивного обслуживания в вашем бизнесе. Сотрудничайте с ePlaneAI, чтобы реализовать эффективность, стоимостью в миллионы.

Часто задаваемые вопросы

Каковы четыре типа профилактического обслуживания?

Профилактическое обслуживание включает в себя различные подходы к поддержанию оборудования и снижению вероятности непредвиденных отказов. Существуют четыре основных типа:

Каждый из этих типов профилактического обслуживания приносит уникальные преимущества с точки зрения стоимости, ресурсов и надежности, но прогнозное обслуживание выделяется своей мощной способностью постоянно анализировать данные и точно предсказывать необходимый объем прогнозного обслуживания.

Может ли частный пилот выполнять профилактическое обслуживание?

Да, частный пилот может выполнять определенные профилактические работы по обслуживанию воздушного судна, как это разрешено Федеральным управлением гражданской авиации (FAA) согласно 14 CFR Часть 43 (ECFR). Эти задачи ограничиваются незначительными операциями, такими как замена свечей зажигания, очистка фильтров или замена гидравлической жидкости, и должны соответствовать руководству по техническому обслуживанию воздушного судна.

Что такое 14 CFR Часть 43?

14 CFR Часть 43 — это раздел Американского кодекса федеральных нормативных актов, который регулирует техническое обслуживание, предупредительное обслуживание, перестройку и модификацию воздушных судов. В нем изложены стандарты для авиационных техников и указано, какие виды технического обслуживания могут выполнять уполномоченные лица, такие как держатели сертификатов ремонтных станций и пилоты, выполняющие незначительные профилактические задачи.

В чем разница между прогнозируемым обслуживанием и реактивным обслуживанием?

Прогнозирующее обслуживание - это проактивный подход, который использует данные и аналитику для предсказания и устранения потенциальных проблем до того, как они приведут к простою. В отличие от этого, реактивное обслуживание включает в себя устранение проблем только после их возникновения, что часто приводит к незапланированным ремонтам и увеличению затрат. Внедрение программ прогнозирующего обслуживания позволяет компаниям сократить простои и повысить надежность активов.

На что обратить внимание при выборе программного обеспечения для предиктивного обслуживания?

Выбор подходящего решения для прогнозирующего обслуживания включает оценку ваших конкретных операционных потребностей и возможностей доступных инструментов. Вот несколько ключевых факторов, которые следует учитывать: