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.
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
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.
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.
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.
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.
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
- 1Показания бортовых датчиков и сообщения информационной системы самолета
- 2Данные по техническому обслуживанию и налету деталей из учетной системы авиакомпании
- 3Данные по расписанию полетов из учётной системы авиакомпании
- 4Данные 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
десятки тысяч долларов в день
Контакты
+7 (967) 215-75-05
contact_us@datastudio.digital
contact_us@datastudio.digital