Rolls-Royce evolui em direção à manutenção preditiva completa - SAB (Skyscience Aviation Bureau)
Evolução visa dar suporte ainda melhor, economizando dinheiro empresa-clientes.
A manutenção preditiva geralmente evoca visões de grandes volumes de dados e algoritmos preditivos complicados e hiper sofisticados. Mas antes que tudo isso aconteça – ou pelo menos aconteça com o máximo efeito – questões espinhosas de compartilhamento de dados devem ser resolvidas. A Rolls-Royce tomou duas medidas importantes para responder a essas perguntas, em parceria com a SITA e a IFS-Maintenix, de acordo com o gerente de serviços digitais Nick Ward.
A Rolls fornece suporte ao mecanismo TotalCare há duas décadas, mas deseja tornar esse suporte ainda melhor, economizando dinheiro para si e para os clientes de suas companhias aéreas. O antigo TotalCare era baseado principalmente em instantâneos de desempenho do motor do sistema de endereçamento e comunicação de comunicações de aeronaves (ACARS). "Agora queremos dados de desempenho contínuos e dados de engenharia, incluindo dados de manutenção que não temos, cancelamentos, atrasos, boletins de serviço, registros técnicos e motivos para eventos de MRO", explica Ward.
Mas, para obter esses dados, a Rolls teve que atender a várias objeções das companhias aéreas, incluindo perguntas sobre os benefícios do compartilhamento de dados para as companhias aéreas, como os dados das companhias aéreas seriam protegidos, a cautela da união de pilotos sobre o compartilhamento de dados do gravador de acesso rápido (QAR) e a carga imposta aos departamentos de TI das companhias aéreas para permitir o compartilhamento de dados.
A Rolls precisou tranquilizar as companhias aéreas em várias dessas preocupações. Mas Ward diz que o último problema, o ônus da TI, foi resolvido por uma parceria com a SITA, uma empresa neutra e confiável, que fornecerá dados operacionais contínuos do mecanismo, e agora outra parceria com a IFS-Maintenix, que criará plug-in interfaces de programação de aplicativos, ou APIs, para recuperar dados de engenharia da aeronave suportada.
Como os sistemas IFS agora suportam cerca de 20% das aeronaves comerciais e militares do mundo, essa parceria deve aumentar substancialmente o acesso da Rolls aos dados de engenharia interna. Cerca de dois terços das aeronaves Rolls são suportadas por apenas quatro sistemas de TI MRO: TRAX, AMOS, Maintenix e SAP.
A outra virtude da API Maintenix é que a Rolls-Royce pode enviar automaticamente e gratuitamente dados úteis à companhia aérea do cliente, por exemplo, uso de combustível, desclassificação e vida útil estimada dos componentes do motor.
As melhorias na manutenção preditiva da obtenção de dados operacionais contínuos e de companhias aéreas podem ser dramáticas. Ward estima que o Rolls possa ser até 30% mais eficaz na identificação dos modos de falha do motor. Atualmente, "conhecemos 20% dos drivers de confiabilidade", diz Ward. "Se conseguirmos obter dados de todas as companhias aéreas, poderemos conhecer 100%".
Mas apenas o contrato Maintenix permitiu que a Rolls iniciasse a implementação do novo procedimento de compartilhamento com 25 companhias aéreas, e a primeira entrará em operação em novembro de 2019. A próxima pergunta é se a IFS ou outro fornecedor de TI pode fornecer o serviço de plug-in para os outros principais sistemas de MRO.
De qualquer forma, foi uma longa jornada em direção à manutenção preditiva total, ou TotalCare "total", para a Rolls e seus clientes. Duas décadas atrás, a Rolls começou analisando manualmente apenas 3 kilobits de dados nos primeiros instantâneos dos ACARs. Em 2013, construiu redes de diagnóstico para automatizar a análise de muitos mais bytes e bits. Em 2016, Rolls começou a usar inteligência artificial para detectar novos problemas que não haviam aparecido em dados históricos, uma espécie de "rede de segurança" nas palavras de Ward. Agora, o OEM está coletando dados de motores em cerca de 30.000 aeronaves e emite cerca de 400 alertas anualmente. Como o OEM deseja ser o mais cauteloso possível na detecção de problemas, ele tolera uma taxa de falsos positivos de 2-4%.
Mas há muito mais na manutenção preditiva do que alertas. Ward divide o esforço preditivo em três partes. Primeiro, há o monitoramento tradicional da integridade do motor, principalmente com base na detecção de deterioração do motor. Em seguida, os Rolls podem usar dados em lote para recalcular a vida útil restante das peças do motor, com base em uma estimativa mais precisa de quanto de um ciclo padrão do motor foi efetivamente executado em cada ciclo real. "Foi um ciclo real ou apenas 0,6 de um ciclo?" Ward pergunta. Agora, esses dados de ciclo real podem ser transmitidos às companhias aéreas pela API da Maintenix para ajudar os gerentes de companhias aéreas a entender os próximos custos de revisão ou manter os motores em operação por mais tempo.
Finalmente, a Rolls usa os dados do motor para simular o desempenho do motor e projetar 30 anos quando e quantos motores precisarão de manutenção externa para planejar sua própria capacidade de produção e produção de peças de reposição.
O compartilhamento de dados dificilmente foi o único obstáculo encontrado nessa longa jornada preditiva. A enorme quantidade de dados a serem processados ​​exigia uma solução em nuvem. Ward diz que a Rolls levou seis anos para resolver os vários problemas associados à transferência de todos os dados de seu mecanismo para a nuvem, incluindo segurança de dados, controles de exportação, minimização de custos e a melhor arquitetura para atender a todas essas preocupações.
Agora que isso foi feito, e muito mais dados estão começando a fluir, a Rolls está pronta para aumentar ainda mais seus recursos analíticos.