Liderlik zamana dayalı ve reaktif bakımdan veri odaklı öngörülebilirliğe geçmek istedi: sensör ve tarihsel veriyi etkili kullanarak bakımı önceliklendirmek, plansız bulguları azaltmak ve tam uyumluluğu korumak.

Temel zorluklar:

• Plansız bulgular ve uzayan AOG
• Önceliklendirme için operasyonel ve sensör verisinin sınırlı kullanımı
• RUL tarzı prognostikler ve uyumluluk ihtiyacı
• Yapılandırılmış sürekli iyileştirme eksikliği

Yaklaşımımız, tahmine dayalı bakımı ve RUL tarzı prognostikleri muayene ve MRO iş akışlarıyla entegre etmeyi içerir: bozulma tahmini için derin öğrenme ve benzerlik tabanlı modeller, tarihsel ve gerçek zamanlı sensör verisi ile birleşik.

Çözümün sağladıkları:

• Bakımın veri odaklı önceliklendirmesi (CBM uyumlu)
• Sürekli iyileştirme için tarihsel ve gerçek zamanlı sensör verisi
• Muayene ve MRO iş akışlarıyla entegrasyon
• Daha az sürpriz bulgu ve azaltılmış uzayan AOG

Ekipler araştırma destekli, veri odaklı prognostikler ve sürekli iyileştirme ile denetim izi için operasyonel veri kazanır.

1. 1Tahmine dayalı ve RUL tarzı modeller tarihsel ve gerçek zamanlı sensör verisi kullanır
2. 2Bozulma desenleri ve arıza tespiti bakımı önceliklendirir ve sürpriz bulguları azaltır
3. 3Veri muayene ve MRO iş akışlarıyla entegre edilir
4. 4Sürekli iyileştirme yapılandırılmış ve ölçülebilirdir

• Sürekli iyileştirme için operasyonel ve sensör verisi kullanılır
• Daha az sürpriz bulgu ve azaltılmış uzayan AOG
• Bakımın veri odaklı önceliklendirmesi
• Yapılandırılmış sürekli iyileştirme; araştırma uyumlu prognostikler

• Daha iyi öngörülebilirlik ve daha az kesinti
• Daha düşük AOG ve bakım maliyetleri
• Daha güçlü uyumluluk ve denetim izi
• Büyük ve küçük-orta havayolları için ölçeklenebilir (ATSaaS tarzı)