Как использовать прогнозирующее обслуживание для снижения затрат в авиации

В авиации каждая задержка, даже минута на земле, стоит денег. Самолеты, которые должны быть в воздухе, часто останавливаются для ремонта, который можно было бы предотвратить. Тем не менее, на протяжении десятилетий отрасль опиралась на сочетание реагирования и ремонта — исправление того, что ломается, или замена деталей по «оптимизированному» графику в надежде избежать проблем.

Хотя плановое обслуживание может помочь, определенно есть более разумный и эффективный способ управлять заменой деталей, когда вы можете использовать данные о производительности самих деталей, чтобы количественно оценить риск отказа и предсказать лучшее время для замены детали. Это наука предиктивного обслуживания. Предиктивное обслуживание поддерживает самолеты в отличной форме, предвосхищая — или «предсказывая» — проблемы до того, как они станут достаточно серьезными, чтобы приземлить самолет.

Что такое предиктивное техническое обслуживание воздушных судов?

Прогностическое обслуживание — это проактивный подход к обслуживанию самолетов. В отличие от традиционного обслуживания, оно использует данные в реальном времени и исторические тенденции для прогнозирования того, когда определенные детали могут выйти из строя или потребовать модернизации. Датчики отслеживают критические компоненты в реальном времени, проактивно ища потенциальные проблемы, чтобы их можно было немедленно устранить. Это сокращает время простоя самолета и позволяет избежать утечки ресурсов из-за непредвиденных деталей и преждевременных замен деталей.

Что такое предиктивное обслуживание и профилактическое обслуживание?

Профилактическое обслуживание самолетов проводится по фиксированному графику, например, A-проверки, C-проверки и D-проверки, когда детали проверяются или заменяются после определенного периода времени или использования, независимо от их состояния. Эти проверки направлены на предотвращение выхода оборудования из строя, но также могут привести к замене деталей, которые все еще функциональны, что приводит к ненужным расходам. Подумайте о плановой замене масла, настройке двигателя и регулярных проверках шасси или систем управления полетом. Когда техники выполняют профилактическое обслуживание, они стремятся предотвратить выход оборудования из строя, но это также может привести к замене деталей, которые все еще «хороши», что приводит к ненужной замене деталей и дополнительным трудозатратам. И не заменять те, которые могли иметь чрезмерный износ по какой-то причине, но согласно графику еще не должны быть заменены… это увеличивает риск.

Прогностическое обслуживание, напротив, является формой профилактического обслуживания, которая управляется данными и основана на состоянии. Анализируя данные с датчиков в реальном времени, он определяет только те детали, которые действительно требуют внимания. Этот целевой подход не только экономит расходы, но и минимизирует время простоя, поддерживая готовность самолета к полету с большей эффективностью.

Как работает предиктивное обслуживание в авиации

Для авиапарков предиктивное обслуживание использует несколько технологий для контроля оборудования и мониторинга износа компонентов.

Основные технологии для выполнения предиктивного обслуживания включают в себя:

Датчики Интернета вещей

Датчики Интернета вещей (IoT) устанавливаются на критических частях самолета, таких как двигатели, шасси и гидравлические системы. Эти датчики собирают данные о температуре, давлении, вибрации и других параметрах.

Аналитика данных

После сбора данные анализируются с помощью алгоритмов, которые ищут тенденции и закономерности, связанные с отказом компонентов. Например, журнал данных вибрации двигателя может показать, что определенные колебания означают 80% вероятность отказа двигателя в течение X часов. Здесь технические специалисты получают оповещение, чтобы они могли включить необходимые ремонтные работы в следующее техническое обслуживание. Таким образом, при надлежащей подготовке и хорошем управлении запасами можно избежать необходимости дополнительного простоя самолета сверх запланированного технического обслуживания.

Машинное обучение (МО) и ИИ

Алгоритмы машинного обучения улучшают процесс предиктивного обслуживания, постоянно обучаясь на основе прошлых данных, повышая точность с течением времени. Платформы на базе ИИ могут выявлять тонкие закономерности в обширных наборах данных и определять индикаторы отказов, которые аналитики и технические специалисты не смогли бы обнаружить вовремя.

Цифровые близнецы

Технология цифровых двойников, которая создает виртуальную модель самолета или его компонентов, позволяет операторам моделировать влияние различных условий на долговечность деталей. Это позволяет более точно прогнозировать «износ», учитывая сценарии «что если», такие как условия окружающей среды или эксплуатационные схемы.

Преимущества предиктивного обслуживания для авиационных компаний

Преимущества предиктивного обслуживания выходят далеко за рамки простой экономии средств. Вот несколько ключевых преимуществ:

Основные проблемы внедрения предиктивного обслуживания

Хотя предиктивное техническое обслуживание дает множество преимуществ, оно также сопряжено со многими проблемами и ограничениями.

Интеграция данных

Прогностическое обслуживание опирается на данные из многочисленных источников, таких как пропеллеры двигателей, вспомогательные силовые установки, шасси и авионика. Бортовые датчики и системы IoT, такие как черный ящик самолета, собирают такие параметры, как температура, давление и вибрация в режиме реального времени.

Эти данные передаются по беспроводной сети на серверы или облачные платформы, где они агрегируются, очищаются и форматируются для анализа с помощью ИИ и машинного обучения. Эти системы выявляют тенденции и аномалии, сигнализируя о потенциальных проблемах до их эскалации.

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

Первоначальные инвестиции

Настройка инфраструктуры предиктивного обслуживания — закупка устройств и датчиков IoT, внедрение программного обеспечения ИИ и обучение персонала — может быть дорогостоящей. Для небольших авиационных компаний или поставщиков услуг MRO (обслуживание, ремонт и капитальный ремонт) эти первоначальные затраты могут сделать предиктивное обслуживание воздушных судов непомерным, хотя долгосрочная экономия может оправдать инвестиции.

Техническая экспертиза

Прогностическое обслуживание в авиации требует специальных навыков в области анализа данных, машинного обучения и Интернета вещей. Компаниям может потребоваться сотрудничество со специалистами, такими как ePlaneAI, которые могут адаптировать решения ИИ к вашим точным потребностям и предоставлять прогностические идеи с помощью интуитивно понятных и действенных панелей мониторинга. Эти панели мониторинга упрощают сложную аналитику, позволяя командам принимать обоснованные решения без необходимости в расширенных технических знаниях.

Безопасность данных

С датчиками IoT, передающими данные по беспроводной связи, система предиктивного обслуживания может быть уязвима для киберугроз. Обеспечение безопасности данных имеет решающее значение, и авиационные компании должны установить надежные протоколы безопасности.

Управление изменениями

Внедрение предиктивного обслуживания требует изменения организационного мышления. Командам, привыкшим к профилактическим графикам, может потребоваться адаптироваться к новым методологиям выполнения профилактического обслуживания. Постоянное обучение и поэтапный подход могут помочь облегчить этот переход.

Реальные примеры и тематические исследования

Поскольку идея предиктивного обслуживания набирает популярность в авиации, лидеры отрасли демонстрируют, как этот подход может сократить расходы и повысить эффективность задач по техническому обслуживанию.

Авиакомпании и производители используют инструменты прогнозирования, чтобы опережать ремонты, оптимизировать сложные операции и поддерживать самолеты в безопасном состоянии. Ниже приведены некоторые реальные примеры, которые подчеркивают преимущества прогнозного обслуживания в авиации.

Дельта Эйр Лайнз

Авиакомпания Delta Air Lines заняла лидирующие позиции в области предиктивного обслуживания, используя аналитику данных для улучшения критически важных задач по техническому обслуживанию и сведения к минимуму необходимости внесения крупных изменений или капитальных ремонтов.

Применяя прогностическую аналитику к ключевым системам,Дельтауменьшилосьвнеплановое техническое обслуживаниесобытия, улучшение показателей по времени и сокращение отмен рейсов. Инвестиции в предиктивную технологию не только повышают надежность парка, но и снижают затраты, позволяя специалистам по техническому обслуживанию выполнять задачи MRO с большей точностью. Это существенное повышение надежности приводит к значительной экономии затрат. Хотя точные цифры являются собственностью компании, отраслевые анализы показывают, что предиктивное обслуживание может привести кскидка 25%расходов на техническое обслуживание и увеличение доступности самолетов на 20%.

Применяем эти оценки к операциям компании Delta с ее ежегодными расходами на техническое обслуживаниепревышает 1,5 млрд долларов, подразумевает потенциальную экономию в сотни миллионов долларов ежегодно.

Airbus и Skywise

Платформа Skywise компании Airbus — яркий пример предиктивного обслуживания. Skywise собирает данные в режиме реального времени с тысяч датчиков наАэробуссамолет, анализируя все, от зазора свечей зажигания до подшипников колес шасси. Это позволяет Airbus и его партнерам-авиакомпаниям выявлять потребности в обслуживании на ранних этапах и решать их заблаговременно, что позволяет сократить число отмен и повысить безопасность самолетов.

Решения GE Aviation по предиктивному техническому обслуживанию

GE Авиэйшнпродвигает предиктивное обслуживание, объединяя технологию цифровых двойников и IoT. Система GE отслеживает критические компоненты, такие как двигатели и шасси, используя предиктивные идеи для эффективного планирования обслуживания. Выявляя проблемы на ранних стадиях, технология GE помогает авиакомпаниям поддерживать готовность и избегать неожиданных простоев.

Лучшие практики внедрения предиктивного обслуживания

Для того чтобы предиктивное обслуживание раскрыло весь свой потенциал, необходимо стратегическое планирование. Вот несколько лучших практик, которые помогут авиационным компаниям успешно интегрировать предиктивное обслуживание в свою деятельность:

Внедрите предиктивное обслуживание с помощью ePlaneAI

Для авиационных компаний, желающих использовать преимущества предиктивного обслуживания, ePlaneAI предлагает специализированную платформу для авиации, которая оптимизирует операции и сокращает время простоя.

Минимизировать помехи

Благодаря мониторингу в реальном времени ePlaneAI непрерывно отслеживает системы по всему самолету — от двигателей до вспомогательных компонентов. При обнаружении потенциальных проблем бригады по техническому обслуживанию получают оповещения, что позволяет своевременно вмешиваться, предотвращая эскалацию и минимизируя дорогостоящие сбои.

Автоматический анализ тенденций

Расширенная аналитика ePlaneAIвыявляет закономерности в данных о производительности, что позволяет группам решать конкретные задачи по техническому обслуживанию до того, как они повлияют на работу, и избегать ненужных замен.

Полная интеграция

Интеграция этого потока данных с системами ERP и MRO осуществляется без проблем, что делает прогностическую информацию легкодоступной в системах и процессах, которые уже используются командами.

Отчетность, упрощенная

Наконец, автоматизированная регистрация соответствия упрощает нормативную отчетность. ePlaneAI регистрирует все действия по техническому обслуживанию в режиме реального времени, снижая административную нагрузку и гарантируя, что каждый шаг соответствуетСтандарты профилактического обслуживания FAA.

Оптимизируйте операции по техническому обслуживанию

Прогностическое обслуживание знаменует собой сдвиг в авиации, предлагая более умный и эффективный подход к управлению флотом. Решая потенциальные проблемы до их возникновения, авиационные компании могут минимизировать время простоя, сократить расходы на обслуживание и повысить общую безопасность.

Начните предсказывать проблемы до того, как они произойдут.Сотрудничайте с ePlaneAI, чтобы превратить предиктивное техническое обслуживание в ощутимую экономию, сокращение времени простоя и более безопасные полеты.Закажите демо-версию сегодня.

Часто задаваемые вопросы

Каковы четыре типа профилактического обслуживания?

Профилактическое обслуживание охватывает различные подходы к обслуживанию оборудования и снижению вероятности непредвиденных отказов. Четыре основных типа включают:

Каждый из этих типов профилактического обслуживания имеет уникальные преимущества с точки зрения затрат, ресурсов и надежности, но предиктивное обслуживание выделяется своей мощной способностью непрерывно анализировать данные и точно прогнозировать точный объем необходимых работ по предиктивному обслуживанию.

Может ли частный пилот выполнять профилактическое обслуживание?

Да, частный пилот может выполнять определенные задачи по профилактическому техническому обслуживанию воздушного судна, как это разрешено Федеральным управлением гражданской авиации (FAA) в соответствии с 14 CFR Часть 43 (ЕСМО). Эти задачи ограничиваются незначительными операциями, такими как замена свечей зажигания, очистка фильтров или замена гидравлической жидкости, и должны соответствовать указаниям, изложенным в руководстве по техническому обслуживанию самолета.

Что такое 14 CFR Часть 43?

14 CFR Часть 43— раздел Свода федеральных правил США, который регулирует техническое обслуживание, профилактическое обслуживание, перестройку и изменение воздушных судов. Он устанавливает стандарты для авиационных техников и определяет, какие типы технического обслуживания могут выполняться уполномоченным персоналом, например, обладателями сертификатов ремонтных станций и пилотами, выполняющими мелкие профилактические задачи.

Чем отличается предиктивное обслуживание от реактивного?

Прогностическое обслуживание — это проактивный подход, который использует данные и аналитику для прогнозирования и решения потенциальных проблем до того, как они приведут к простою. Напротив, реактивное обслуживание подразумевает решение проблем только после их возникновения, что часто приводит к незапланированным ремонтам и увеличению расходов. Внедрение программ прогностического обслуживания означает, что компании могут сократить сбои и повысить надежность активов.

На что следует обращать внимание при выборе программного обеспечения для предиктивного обслуживания?

Выбираяправильное решение для предиктивного обслуживаниявключает оценку ваших конкретных операционных потребностей и возможностей доступных инструментов. Вот несколько ключевых факторов, которые следует учитывать:

Авиационная экспертиза:ePlaneAI специализируется на авиации, предлагая индивидуальные решения, отвечающие уникальным требованиям отрасли: от мониторинга в реальном времени до аналитики на основе искусственного интеллекта.