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预测飞机维护计划

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预测维护旨在预测失败的时间最小化停机时间,从而最大限度地提高设备寿命。


由Don Van Dyke
ATP / HELO / CFII,F28,铃铛222。
Pro Pilot Canadian技术编辑

Bombardier Global 7500和Gulfstream G650er根据飞机新的和早期运营生活,根据OEM保证组合提供的保护。作为飞机成熟,部分或全部这些保修停止。维护成本增加到5-15岁的运营大约是3.5%/年。在后期保修期内,所有者/运营商被迫直接接受持续的适航责任,或将它们分包给售后市场MRO提供者。
CIVIL和军用航空用户越来越依赖于精简维护,以确保飞机是适航性的。目前,大多数运营商根据预防规则或对意外故障的反应响应来依赖维护计划。

另一方面,预测性维护(PDM)基于大数据分析和人工智能(AI)的飞机维护,其用于操作模拟,这些操作模拟通常导致可能被屏蔽的洞察力。

商业飞机运营商PDM实施的主要障碍一直难以组装相关的大数据,获取分析处理能力,并证明相关成本。

由于客户体验在商业飞机运营中至关重要,因此PDM的监测方面必须超越可适航性,以便在机舱内外观,方便性和美学。

维护策略

通过与飞机制作,模型,年龄和操作类型广泛相关的相关维护,修理和大修(MRO)活动来确保飞机或部件的持续适航性。

传统上,适航管理与3个主要参数 - 利用率(飞行时间),周期(着陆)和基于日历的事件相关联(预定维护)。随着时间的推移,飞机维护占飞机年度经营预算的35%。

保证。 原始设备制造商(OEM)在新产品和组件上发出有限的保证,因此在有关这些专有项目的事故或设备故障发生的情况下,相关费用主要涵盖了这些专有项目。

保证会向购买的价值明显添加。根据CONKLIN&在保修期内,新飞机的德克兰,新飞机的劳动力和零件分别少15%和30%。

保修后MRO。 保修后(售后市场)MRO期间是活动和复杂的。 OEM继续监控可靠性数据,以便修改为每架飞机,系统或组件规定的维护计划 - 受监管批准,以维持适航性,但避免不必要的保养。

几位OEM提供扩展(例如,2岁或500发动机运行时间),以提供超出原始保修期的保修等保护。

可行的维护策略优化组件寿命和失败风险,通常通过更换可能仍有重要剩余寿命的零件来最大化运营效用,并通过基于经验预测故障。

湾流G650er.

售后MX策略

目前使用三个主要售后市场维护策略 - 预防性(PM),预测性(PDM)和纠正(CM)。这一切都具有独特的益处和缺点,具体取决于系统监测,其寿命和停机时间的运营和业务影响。

主要差异化是满足维护要求,含有维护成本的相对有效性,以及避免或最小化操作中断。

PM依赖于趋势监控,以避免故障通过在预定的维护间隔处检查或更换组件。另一方面,PDM是基于条件的,并且涉及使用数据和趋势来监视服务中的运行部件健康和恶化,以确定应采取先发制人的维护行动。并且CM是反应性的,需要最小的努力来实现,但是要求自我保险所有者承担总风险和相关成本。

给定维护策略中的投资回报(ROI)反映了可靠地满足运营和利用目标的价值,以防止相关的维护成本和资产管理。可靠性的维护是这些主要策略的汞合金,一些当局建议以下列指标应用:PM(25-30%),PDM(45-55%)和CM(10%)。

预测MX的特征

从更智能,传感器的资产中更广泛地应用信息技术(IT)的航空效益;低成本的传感器使得更多资产健康数据可用,通常实时使用;云计算提供廉价的连接和功能丰富的数据管理工具;可靠的分析,AI和机器学习(ML)技术,利用资产绩效管理(APM)。

PDM是未来行业支出的主要重点。对于最近的霍尼韦尔业务航空调查,55%的受访者被引用为“非常重要”,这是一项令人遗憾的是,这是连接技术的下一个前沿。

GE Aviation使用PDM解决重大的维护挑战,如数据知名度和洞察力差,内部资源和专业知识,调查和维护问题的优先顺序,以及无效维护修复。

迄今为止,其已确定的解决方案已应用于13种企业舰队类型。

例如,IBM Watson发现服务结合了AI和复杂的分析软件。它表现为一个问题答案机,提供了对复杂问题的精确响应,其能力远远优于早期的维护专家系统。

该表提出了3个主要策略的相对成本,优势和缺点,用于维护飞机和发动机适航,服务健身和外观。

好处。 PDM任务可以根据需要进行,同时最大限度地减少计划内停机的风险,以提高调度可靠性,在发生故障之前修复/更换组件,避免了未安排的维护事件,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性能趋势。使用的其他方法可以包括分析热力学,声学和振动以及红外分析。

大数据的持续发展,机器到机器通信和云技术已经为调查资产的信息创造了新的可能性。 PDM在日常或基于时间的调度中提供成本节约,以及在停机时间期间的维护和人力资源的主动零件库存和高效调度。

状态监测。 板载状态监测有助于降低灾难性成分失效的可能性。这涉及3个元素 - 来自飞机健康监测技术的相关数据收集,预测分析预测和防止机器事件,以及基于利用,环境和操作实践的资产维护型职能。

数据源包括飞行数据记录器(FDR)/快速接入记录器(QAR),驾驶舱仪器的手动录制,以及发动机/机身健康监测(EHM / AHM)系统 - 经常通过ACARS,传感器,执行器和其他控件。

然后将数据解释为,覆盖历史信息,并进行高级分析支持模型,以预测故障行为。

有关维护和工程数据处理的相关成本可能对某些事实进行了令人禁止的 - 这一事实,鼓励共享相关基础设施。共有2个主要成本中心,其中公共PDM可以缓解成本和后果 - 未核制的维护,没有发现错误(NFF)事件。

未核化的维护。 这些尤其是造成的破坏性事件,因为它们经常出现在基础上以及快速恢复飞机适航性的手段。传统模型需要零件更换在发生故障时 - 反应而不是主动动作,风险的误判性故障的错误和治愈。

故障预测,故障诊断,故障类型分类,以及建议的相关维护行动是更前瞻性的PDM方法的所有标志。

没有发现故障。 这是在怀疑零件出现故障时发生的,但随后的测试无法确认诊断。 NFF调查报告通常会得出结论“无法复制”,“无法识别出原因”,或“重新测试”。 NFF是一种潜在的危险条件,具有增加的维护诱导的故障风险,特别是当发现更换的零件是适航的。

在时间和努力方面的相关成本可能是重要的。在军事和民用航空方面,3-5%的维护人物被正式编码为NFF,但有些消息人士争夺10-15%可能更加现实。
PDM可以证明在处理NFF测定方面特别有效,这通常是耗时和昂贵的表征。

一个重要的步骤是识别最常常更换的NFF组件 - PDM特别适合的任务。 ARINC报告672,未发现任何故障减少的指南,表明,运营商应采取NFF问题的整体视图,包括其对设计,文档,培训,测试和通信的影响。

例如,发现的货物承运人报告的飞行控制计算机故障是不是通过计算机中的缺陷引起的,而是通过连接到单元的老化线。

在另一种情况下,通过对电路的破坏性测试学习的载体和OEM,在10年后,一些微芯片损失了防潮涂层。通过该知识,供应商同意以指定的间隔替换微芯片。

PDM的目标是通过数据驱动的决策来提高运营效率并最大限度地减少返回服务时间。虽然PDM的基本原理是明确的,但在最近才能实现的传感器技术和数据处理能力的进步等待了较近。列出的PDM计划通常是指示的机身和发动机OEM和服务提供商的专有。

PDM的未来

在PDM实现广泛接受之前,挑战与数据采购,数据所有权,连通性和监管支持等待全面解决方案。

数据采购。 根据Oliver Wyman调查,全球商用飞机舰队可以在2026年之前产生9800万大型(TB)数据。可用于预测性分析的大数据集包括车载传感器数据,飞机利用,组件拆卸和安装记录,维护和试点报告的缺陷,基础维护任务卡调查结果和其他类似的来源。

EASA驾驶舱语音和数据记录器(CVDR)和飞行数据记录仪(FDR)授权需要25小时的DataLink和70小时的新飞机的飞行数据记录,最大认证的起飞质量(MCTOM)大于27,000公斤(59,535磅) 1月1日,2021年或以后输入服务。这将进一步增加PDM系统可用的大数据。

数据所有权。 在追求PDM时生成和存储的庞大数据包括重要和有价值的知识产权。

结构良好和管理的PDM程序可以通过提供安全,可核实的相关维护数据库来帮助保留资产值。

一种早期方法可确保操作员控制哪些数据集被共享,该识别数据由运营商拥有,即运营商和OEM仅可见,并且它从未在OEM之外共享。

数据平台。 数据平台是一种存储库,它在应用程序和系统之间交换数据,例如在电子技术日志(ETL)和操作员的监控之间&评估系统。 HONEYWELL FURGE是一个支持其连接的维护应用程序的示例。

最初,发动机和机身OEMS使用专有软件在有效管理数据的情况下获得数据的获取和处理。由于飞机变得越来越复杂,因此解决涉及不同数据标准和形式的多个舰队类型的解决方案也是如此。

在内部保持大数据不再是谨慎的。 OEM,运营商和MRO现在试图分享数据以实现互利的目标。

法律方面。 许多司法管辖区对数据使用,分享和隐私有法律限制。这可能会讨论哪些法律和实践将正常化管理与飞机相关数据的质量,使用和共享。

将来,对PDM数据的反应不佳被视为医疗事故,就像医生Mismanages健康数据一样。可以伴随PDM增长的法律责任可能导致必须与监管机构共享的数据的新要求。

和监管机构也可能必须确定需要哪些最低MRO数据技术来拥有某些许可证或认证。

人工智能。 通过集成上下文数据和组件行为,AI对PDM对PDM进行了越来越重要的影响,以提高剩余寿命的分析可靠性和推荐缓解策略。组合PDM,AI和大数据可能突出显示组件替换选项,并建议其他并行维护需求。

结论

业务航空维护规划和预算必须考虑适航性,运营需求和机舱/厨房美学,以及占节能措施的账户。

预测分析导致更及时的维护,可以在问题变得危险之前进行。反过来,这意味着维护成本降低,更高的组件可靠性,较低的库存要求和更短的维护转折时间。

结果是,PDM可以为PM和CM程序提供补充或替代的业务和运营益处。

PDM支持基于证据的决策的潜在好处是最深刻的,当考虑与其他维护策略进行协同且适当地进行。

这项技术趋势仍然开始影响商业航空MRO广泛。对于OEM和飞机所有者/运营商对其正在进行的发展和申请采取开放兴趣至关重要。


Don Van Dyke是奇迪里米航空学院的先进航空航天课程教授 - CQFAMontréal。他是一名18,000小时的TT飞行员和教练,在飞机和直升机上广泛的航空公司,商务和包机经验。他曾在几个国际民航组织的董事署长董事。他是皇家航空学会的研究员,是联合国管理层下的技术项目的飞行业务专家。

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