Авиация
Программный комплекс предсказательного технического обслуживания воздушных судов
Программный комплекс на основе предиктивного алгоритма позволяет с относительно высокой точностью оценивать остаточный ресурс узлов и агрегатов самолетов и планировать их техническое обслуживание и ремонт.

В настоящее время авиатехники планируют ремонт самолетов и вертолетов либо исходя из обнаруженных неполадок, либо на основании рекомендаций производителей авиатехники.
Предполагается, что благодаря предиктивному алгоритму ремонт и обслуживание машин можно будет проводить по мере необходимости. В результате технические службы смогут уменьшить количество проводимых с самолетами операций, что, в конечном, итоге приведет к сокращению времени простоя авиационной техники.

Новая система предполагает установку на самолеты множество датчиков, которые отслеживают работу бортовых систем, узлов и агрегатов самолетов. Записанные данные с датчиков затем используются для анализа на предмет возможных скрытых неполадок и для прогнозирования времени возникновения неисправностей. Исходя из анализа составляются графики ремонта и обслуживания самолетов. Также новая система обслуживания авиационной техники позволит экономить на заказе новых и ремонте старых узлов. В частности, благодаря ей станет возможной замена деталей по их фактическому состоянию, а не по рекомендациям производителей.
Продукт по превентивной замене/ремонту компонентов ВС
на основе прогнозной аналитики позволяет
1
Сократить финансовые и репутационные потери за счет снижения внеплановых простоев ВС по техническим причинам
    2
    Снизить затраты на замену или ремонт дорогостоящих компонентов за счет своевременного определения предотказного состояния
    3
    Повысить доходы за счет сокращения времени простоя ВС на плановом ТО
    Эффект от внедрения
    Predictive maintenance


    Внедрение решения позволило бы сократить время простоя по техническим причинам в 2017г. на 460 часов в год или на 52% только по флоту Airbus.

    Подход к прогнозированию

    Разработанное решение прогнозирует наступление события, сигнализирующего об отказе компонента ВС, на определенное количество полетных циклов вперёд.

    Оценка качества модели

    Целевая переменная - бинарный индикатор появления хотя-бы одного события в окне прогнозирования.
    Расчет качества работы моделей осуществляется на целевом векторе.


    Целевой бизнес-процесс

    Разработанное решение позволяет прогнозировать наступление дефектов 5-ти типов по двигателям и дефекта гидравлической системы.
    В дальнейшем планируется расширить объём получаемых данных с бортовых датчиков ВС и построить прогнозные модели по другим типам дефектов.


    Архитектура программного комплекса Predictive maintenance

    Пользовательский интерфейс
    Мониторинг параметров воздушного судна
    Решение использует данные из следующих источников
    • 1
      Показания бортовых датчиков и сообщения информационной системы самолета
    • 2
      Данные по техническому обслуживанию и налету деталей из учетной системы авиакомпании
    • 3
      Данные по расписанию полетов из учётной системы авиакомпании
    • 4
      Данные по погодным условиям в аэропортах маршрутной сети
    Мы разрабатываем передовые решения на основе нейронных сетей с 2016 года
    Экономический эффект сотрудничества с нами —
    десятки тысяч долларов в день
    Контакты
    +7 (967) 215-75-05
    contact_us@datastudio.digital