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预测性飞机维修计划

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预测性维护旨在预测故障时间,以最大程度地减少停机时间,从而最大程度地延长设备使用寿命。


唐·范·戴克
ATP / Helo / CFII,F28,贝尔222。
专业飞行员加拿大技术编辑

庞巴迪Global 7500和湾流G650ER代表了OEM保修组合在飞机是新的且处于早期使用寿命时提供的保护。随着飞机的成熟,这些保证的部分或全部终止。在运行5-15年后,维护成本每年大约增加3.5%。在保修期后,所有者/运营商被迫直接承担持续的适航责任,或将其分包给售后MRO供应商。
C民事和军事航空用户越来越依赖简化的维护以确保飞机适航。当前,大多数操作员要么依赖基于预防性规则的维护计划,要么依赖于对意外故障的反应性响应。

另一方面,预测性维护(PdM)将飞机维护基于大数据分析和人工智能(AI),它们用于运行模拟,这些模拟通常会导致原本可以掩盖的见解。

公务机运营商实施PdM的主要障碍是难以组装相关的大数据,获得分析处理能力以及证明相关成本的合理性。

由于客户体验对于公务机的运营至关重要,因此,PdM的监控方面必须超越适航性,以考虑机舱的外观,便利性和美观性。

维修策略

通过相关的维护,修理和大修(MRO)活动,可以确保飞机或部件的持续适航性,这些活动与飞机的制造,型号,使用年限和操作类型广泛相关。

传统上,适航性管理与3个主要参数相关联-利用率(飞行时间),周期(着陆)和基于日历的事件(定期维护)。随着时间的流逝,飞机维护费用占飞机年度运营预算的比例高达35%。

质保。 原始设备制造商(OEM)对新产品和组件提供有限保修,因此,在链接期内发生涉及这些专有项目的事故或设备故障时,相关费用将大部分承担。

保修会明显增加购买的价值。根据孔克林&在保修期内,de Decker,新飞机的人工和零件成本可能分别降低15%和30%。

保修后MRO。 保修后(售后)MRO期间非常活跃且复杂。 OEM继续监视可靠性数据,以便可以修改每架飞机,系统或组件规定的维护程序(需要获得监管机构的批准),以保持适航性,同时避免不必要的维护。

一些原始设备制造商提供了扩展(例如2年或500个发动机运行小时),以提供超出原始保修期限的类似保修的保护。

可行的维护策略可优化组件的使用寿命和故障风险,通常通过更换可能仍具有显着使用寿命的零件,并根据经验来预测故障,从而最大限度地提高操作效用。

湾流G650ER

售后MX策略

当前使用三种主要的售后维护策略–预防(PM),预测(PdM)和纠正(CM)。根据所监视的系统,其生命周期以及停机对运营和业务的影响,每种方法都有其独特的优缺点。

主要的区别在于它们在满足适航性要求,控制成本,以及避免或减少操作中断方面的相对有效性。

PM依靠趋势监控来通过按计划的维护间隔检查或更换组件来避免故障。另一方面,PdM是基于状况的,它涉及使用数据和趋势来确定何时应采取先发制人的维护措施,从而监视在役组件的运行状况和劣化。 CM是被动的,需要最小的努力来实施,但是要求自保的所有者承担全部风险和相关费用。

给定维护策略中的投资回报率(ROI)反映了相对于相关维护成本和资产管理,可靠地实现运营和使用目标的价值。以可靠性为中心的维护是这些主要策略的混合体,一些权威机构建议按以下指示的比例进行应用:PM(25–30%),PdM(45–55%)和CM(10%)。

预测性MX的功能

信息技术(IT)在航空中的广泛应用得益于更智能,具有传感器功能的资产;低成本传感器通常可以实时提供更多资产健康数据;云计算提供廉价的连接性和功能丰富的数据管理工具;以及可靠的分析,人工智能和机器学习(ML)技术,可用于资产绩效管理(APM)。

PdM是未来行业支出的主要重点。在最近的霍尼韦尔(中国)商务航空调查中,有55%的受访者将其称为“极其重要”,该调查得出的结论是,这是互联技术的下一个前沿领域。

GE Aviation使用PdM来解决重大的维护挑战,例如数据可见性和洞察力差,内部资源和专业知识不足,维护问题的调查和优先级排序以及无效的维护修复。

迄今为止,其确定的解决方案已应用于13个业务机队类型。

例如,IBM Watson Discovery Service结合了AI和复杂的分析软件。它充当问答机,对复杂的问题提供精确的响应,其功能远远超过早期的维护专家系统。

下表列出了维持飞机和发动机的适航性,服务适用性和外观的3种主要策略的相对成本,优缺点。

好处。 PdM任务可以按需执行,同时最大程度地减少计划外停机的风险,以提高调度可靠性,在故障发生之前维修/更换组件,避免计划外的维护事件,提高维护效率并优化运营成本。

PdM采用非侵入式测试技术来评估资产绩效趋势。使用的其他方法可以包括热力学,声学和振动分析,以及红外分析。

大数据,机器对机器通信和云技术的不断发展为调查源自资产的信息创造了新的可能性。 PdM与常规或基于时间的计划相比,可以节省成本,在停机期间,主动的零件库存和有效的维修与人力资源计划也可以节省。

状态监测。 机载状态监测可减少灾难性组件故障的可能性。这涉及三个要素–从飞机健康监控技术收集相关数据,用于预测和预防飞行事件的预测分析以及基于利用率,环境和运营惯例的资产维护工作范围。

数据源包括飞行数据记录器(FDR)/快速访问记录器(QAR),驾驶舱仪表的手动记录以及发动机/机身健康监测(EHM / AHM)系统-通常在组件级别上-通过ACARS,传感器,执行器和其他控件。

然后,对数据进行解释,将其与历史信息重叠,并进行高级分析支持,以预测故障行为。

所需维护和工程数据处理的相关成本在某些情况下可能会过高-这鼓励共享相关基础架构。共有2个主要的成本中心,公共PdM可以减轻成本和后果–计划外的维护和未发现故障(NFF)事件。

计划外的维护。 这些事件特别具有破坏性,因为它们经常发生在基地以外,是迅速恢复飞机适航性的手段。传统模型需要在发生故障时更换零件,这是一种反应式而不是主动式的措施,可能会导致错误地识别故障原因和解决方法。

故障预测,故障诊断,故障类型分类以及建议的相关维护措施都是更具前瞻性的PdM方法的标志。

找不到故障。 当怀疑零件有故障但随后的测试无法确认诊断时,会发生这种情况。 NFF调查报告通常会得出以下结论:“无法复制”,“无法确定原因”或“重新测试正常”。 NFF是一种潜在的危险状况,会增加由维护引起的故障的风险,特别是当发现更换的零件具有适航性时。

在时间和精力方面的相关成本可能很大。在军用和民用航空中,维护工时的3–5%被正式编码为NFF,但是一些消息来源认为10–15%可能更现实。
PdM可能在处理NFF判定方面特别有效,而NFF判定通常很耗时且昂贵。

重要的一步是确定最经常更换的NFF组件– PdM特别适合执行此任务。 ARINC 672号报告《减少无故障的准则》建议运营商应对NFF问题采取整体看法,包括其对设计,文档,培训,测试和通信的影响。

例如,一家货运公司发现报告的飞行控制计算机故障不是由计算机故障引起的,而是由与设备相连的电线老化引起的。

在另一种情况下,运营商和原始设备制造商通过电路的破坏性测试获悉,十年后,某些微芯片失去了防潮涂层。有了这些知识,供应商同意按指定的时间间隔更换微芯片。

PdM的目标是通过数据驱动的决策来提高运营效率并最大程度地缩短服务返回时间。尽管PdM的基本原理很明确,但实现方式仍在等待传感器技术和数据处理能力的进步,而这些才是最近才实现的。列出的PdM程序通常是所指定的机身和发动机OEM和服务提供商所专有的。

PdM的未来

在PdM获得广泛认可之前,与数据源,数据所有权,连接性和法规支持有关的挑战需要全面解决。

数据采购。 根据Oliver Wyman的一项调查,到2026年,全球商用飞机机队将产生9800亿兆字节(TB)的数据。可用于预测分析的大型数据集包括机载传感器数据,飞机利用率,部件拆卸和安装记录,维护和飞行员报告的缺陷,基本维护任务卡的发现以及其他类似来源。

EASA座舱语音和数据记录器(CVDR)和飞行数据记录器(FDR)要求新飞机的最大认证起飞质量(MCTOM)大于27,000千克(59,535磅),需要25个小时的数据链接和70个小时的飞行数据记录。在2021年1月1日或更晚时间投入使用。这将进一步增加PdM系统可用的大数据。

数据所有权。 为追求PdM而生成和存储的大量数据包括重要而宝贵的知识产权。

具有良好结构和管理的PdM程序可以通过提供安全,可验证的相关维护数据库来帮助保留资产价值。

一种较早的方法是确保操作员控制共享哪些数据集,操作员拥有可识别的数据,仅对操作员和OEM可见,并且永远不在OEM之外共享。

数据平台。 数据平台是一个存储库,可以在应用程序和系统之间交换数据,例如在电子技术日志(ETL)和操作员的监视之间交换数据&评估系统。 Honeywell FORGE是支持其Connected Maintenance应用程序的示例。

最初,引擎和机身原始设备制造商(OEM)领导数据的获取和处理,使用专有软件有效地管理数据。随着飞机变得越来越复杂,对容纳不同机队类型,涉及不同数据标准和形式的解决方案的需求也随之增加。

将大数据保留在内部不再是审慎的做法。 OEM,运营商和MRO现在寻求共享数据以实现互惠互利的目标。

法律方面。 许多司法管辖区对数据使用,共享和隐私都有法律限制。这可能会引起质疑,哪些法律和实践将规范飞机相关数据的质量,使用和共享。

将来,对PdM数据的响应不佳可能会被视为不当行为,就像医生对健康数据的管理不当一样。 PdM增长可能伴随的法律责任可能导致对数据的新要求,必须与监管机构共享。

监管者可能还必须决定拥有某些许可证或证书所需的最低MRO数据技术。

人工智能。 通过集成上下文数据和组件行为,AI对PdM的影响日益重要,以提高剩余寿命的分析可靠性和建议的缓解策略。将PdM,AI和大数据结合使用可能会突出显示组件更换选项并提出其他并发维护需求。

结论

公务航空维护计划和预算必须考虑适航性,运行要求和机舱/厨房美学,并考虑节省成本的措施。

预测性分析可以更及时地进行维护,从而可以在问题变得危险之前进行维护。反过来,这意味着降低了维护成本,提高了组件的可靠性,降低了库存要求并缩短了维护周期。

结果是,PdM可能提供补充或替代PM和CM计划的业务和运营收益。

当与其他维护策略配合并适当地考虑时,PdM支持基于证据的决策的潜在利益是最深远的。

这种技术趋势才刚刚开始广泛影响公务航空MRO。对于OEM和飞机所有者/运营商来说,对其持续的开发和应用采取开放的兴趣至关重要。


唐·范戴克(Don Van Dyke)是蒙特利尔Chicoutimi航空学院高级航空航天学教授。他是一名18,000小时的TT飞行员和讲师,在飞机和直升机上具有丰富的航空,商务和包机经验。他曾是国际航空运输协会的前任运营总监,曾在国际民航组织的多个小组中任职。他是皇家航空学会的会员,并且是联合国管理下技术项目的飞行运营专家。

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