Mathematical models of organizational mechanisms for implementing technologies for individual monitoring of the condition of aviation equipment products

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers the coordination of economic interests of the participants in the maintenance and repair of aircraft and their systems, when changing the approach to their technical operation, due to the application of technologies for individual monitoring of the condition of aircraft objects. The introduction of such technologies is expected to increase the durability of aircraft products and extend their actual lifetime. From the economic point of view, this may cause a decrease in the profit of developers and manufacturers of aircraft products, as well as organizations engaged in their maintenance and repair. The paper considers the economic mechanisms of implementation of these technologies, allowing to ensure their attractiveness both for the above organizations and for the operators. Thus, mutually beneficial price ranges for modified products are determined, and a method of their realization together with maintenance and repair works in the format of selling aircraft operation at a fixed rate per flight hour is proposed. Simulation modeling of scheduled flights in several regions together with aircraft maintenance and repair is carried out. A comparison of the costs of flight fulfillment at different effects from the introduction of such technologies in ensuring the quality-of-service provision has been made. The paper shows that when several operators are combined into a pool in order to determine a single sales rate for all operators, it is possible to offer a single sales rate lower than when operators are serviced separately.

About the authors

Andrey Alekseevich Kasatkin

National Research Center «Zhukovsky Institute»

Email: kasatkinaa@nrczh.ru
Zhukovsky

Valeria Evgen'evna Rakhmanina

National Research Center «Zhukovsky Institute»

Email: rakhmaninave@nrczh.ru
Zhukovsky

References

  1. ДАЛЕЦКИЙ С.В, ДЕРКАЧ О.Я., ПЕТРОВ А.Н. Эффек-тивность технической эксплуатации самолетов граж-данской авиации. – М.: Воздушный транспорт, 2002.
  2. КАСАТКИН А.А. Методы моделирования и оптимиза-ции уровня автономности технического обслуживания и ремонта парка авиационной техники гражданского назначения // Управление большими системами. – 2023. – Вып. 104. – С. 5–35
  3. КИРПИЧЕВ И.Г., КУЛЕШОВ А.А., ШАПКИН В.С. Ос-новы стратегии формирования конкурентных преиму-ществ российской авиационной техники на современном этапе – М: Воздушный транспорт, 2007. – 334 с.
  4. КЛОЧКОВ В.В. Оптимизация экономических условий договора о техническом обслуживании и ремонте авиадвигателей // Авиакосмическая техника и техноло-гия. – 2004. – №1. – С. 64–70.
  5. КУЛЕШОВ А.А., ФИЛИМОНОВ А.В., ШАПКИН В.С. Вопросы использования данных мониторинга техниче-ского состояния авиационного двигателя в системе управления безопасностью полетов разработчика // ТВФ. – 2023. – №1. – С. 36–41.
  6. ПИСАРЕНКО В.Н. Техническое обслуживание воздуш-ных судов как система поддержания летной годности гражданской авиационной техники. – Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2017 – 170 с.
  7. РИХТЕР К., ВАЛЬТЕР Й. (ред) Интеграция поставщи-ков и глобализация решений в гражданском авиастрое-нии. Сборник статей. – СПб.: Питер, 2021 – 352 с.
  8. САРКИСЯН С.А., СТАРИК Д.Э. Экономика авиационной промышленности – М.: Высшая школа, 1985 – 320 с.
  9. СЕРЬЁЗНОВ А.Н., КУЗНЕЦОВ А.Б., ЛУКЬЯНОВ А.В. и др. Применение оптоволоконных технологий при со-здании встроенных систем самодиагностики авиацион-ных конструкций // Научный вестник НГТУ. – 2016. – Т. 64, №3. – С. 95–105.
  10. ТЮРИН Ю.А. Некоторые вопросы состояния эксплуа-тации и разработки авиадвигателей в России // Авиа-транспортное обозрение. – 1999. – №9. – С. 50–58.
  11. ЧЕТЫРКИН Е.М. Финансовая математика – М.: Дело, 2002 – 400с.
  12. AZEVEDO D., CARDOSO A., RIBEIRO B. Estimation of health indicators using advanced analytics for prediction of aircraft systems remaining useful lifetime // PHM Society Eu-ropean Conference. – 2020. – Vol. 5, No. 1. – P. 10.
  13. FIGUEIREDO-PINTO D.G., ABRAHÃO F., FAN I.S. An Operational Availability Optimization Model Based on the Integration of Predictive and Scheduled Maintenance // Proc. of the 6th European Conf. of the Prognostics and Health Management Society, 2021.
  14. KHORASANI K, KORDESTANI M. An Overview of the State-of-the-Art in Aircraft Prognostic and Health Manage-ment Strategies // IEEE Trans. on Instrumentation and Meas-urement, 2023.
  15. LEAO B.P., FITZGIBBON K.T., PUTTINI L.C. et al. Cost-benefit analysis methodology for PHM applied to legacy commercial aircraft // IEEE Aerospace Conference, 2008. – P. 1–13.
  16. LEITE J.D. Engine Contract Comparisons // Engine Year-book. – 2003. – P. 26–31.
  17. MEISSNER R., MEYER H., WICKE K. Concept and eco-nomic evaluation of prescriptive maintenance strategies for an automated condition monitoring system // Int. Journal of Prognostics and Health Management. – 2021. – Vol. 12(3).
  18. MOGHADDASS R., ZUO M. J. An integrated framework for online diagnostic and prognostic health monitoring using a multistate deterioration process // Reliability Engineering & System Safety. – 2014. – Vol. 124. – P. 92–104.
  19. RAHN A. Developing prescriptive maintenance strategies in the aviation industry based on a discrete-event simulation framework for post-prognostics decision making //Reliability Engineering & System Safety. – 2021.
  20. SCHILLING T., GOLLNICK V. System Analysis of Prognos-tics and Health Management Systems for Future Transport Aircraft // 28th Congress of the Int. Council of the Aeronau-tical Sciences, 23–28 September 2012, Brisbane, Australia.
  21. TSEREMOGLOU I., SANTOS B.F. Condition-based mainte-nance scheduling of an aircraft fleet under partial observa-bility: A deep reinforcement learning approach // Reliability Engineering & System Safety, 2024. – Vol. 241. – P. 109582.
  22. VERHAGEN W.J.C., SANTOS B.F., FREEMAN F. et al. Condition-Based Maintenance in Aviation: Challenges and Opportunities // Aerospace. – 2023. – Vol. 10. – P. 762.
  23. WILLIS C. Engine Leasing and Maintenance // Engine Yearbook. – 2003.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».