График технического обслуживания ИИ
ИИ планировщика использует оптимизацию на основе искусственного интеллекта для координации ресурсов обслуживания, обеспечивая оптимальное распределение техников, минимизацию простоев и экономичное управление автопарком.
Прогнозирование рабочей нагрузки
- Прогнозирование рабочей нагрузки на основе множества факторов (прогнозируемый поток клиентов, ожидаемые входящие поставки, прогнозируемые онлайн-заказы и т.д.).
Оптимизация рабочей нагрузки
- Преобразование прогнозов в необходимое количество рабочих часов.
- Оптимизация времени выполнения различных типов задач (с фиксированным или переменным временем, с фиксированной или переменной рабочей нагрузкой).
Оптимизация смен
- Создание смен и их соотнесение с прогнозируемой рабочей нагрузкой.
- Учитывая контракты сотрудников, их навыки, местное законодательство и пожелания.
В чем проблема?
Проблема
- Неэффективность планирования, вызванная нехваткой техников и непредсказуемыми циклами обслуживания.
- Колебания в спросе на ремонт приводят к неправильному распределению ресурсов и операционным задержкам.
- Увеличение простоев и повышение затрат, что напрямую влияет на рентабельность и доступность самолетов.
Результаты
- Руководители службы технического обслуживания сталкиваются с проблемами распределения ресурсов, из-за чего планирование становится невыполнимой задачей.
- Ненужные простои и завышенные затраты снижают эффективность и рентабельность.
- Ограниченная доступность воздушных судов нарушает операции и влияет на общую эффективность флота.
Обзор решения
ИИ планировщика применяет модели машинного обучения для динамического прогнозирования, распределения и оптимизации графиков технического обслуживания, используя данные о навыках техников, оперативные потребности в реальном времени и исторические данные о техническом обслуживании для сокращения простоев и повышения эффективности.
Преимущества решения
Повышение производительности технических специалистов
Согласование задач с наиболее подходящими техниками может улучшить результаты до 30%.
Сокращение незапланированных простоев
Прогнозирование отказов на основе машинного обучения сокращает количество не запланированных технических обслуживаний на 20%.
Доступность без переизбытка
Прогнозирование потребности в ремонте обеспечивает наличие критически важных запчастей без избыточного запаса.
Как это работает
Варианты развертывания
График технического обслуживания AI может быть развернут в автономном режиме или интегрирован с Inventory AI.
Когда он используется совместно с Inventory AI, он обеспечивает большую видимость компонентов, которые будут или могут потребоваться для предстоящего обслуживания воздушных судов, повышая уверенность в том, что задержки сводятся к минимуму.
Исследуйте, как вы можете заметно улучшить время отклика и сэкономить крупную сумму
