Математические модели организационных механизмов внедрения технологий индивидуального мониторинга состояния изделий авиационной техники

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается согласование экономических интересов сторон, участвующих в техническом обслуживании и ремонте летательных аппаратов и их систем, при изменении подхода к их технической эксплуатации, обусловленного применением технологий индивидуального мониторинга состояния объектов авиационной техники. При внедрении таких технологий ожидается повышение долговечности продукции авиастроения и продление фактических сроков её эксплуатации. С экономической точки зрения это может стать причиной снижения прибыли разработчиков и производителей изделий авиационной техники, а также организаций, осуществляющих их техническое обслуживание и ремонт. В работе рассматриваются экономические механизмы внедрения данных технологий, позволяющие обеспечить их привлекательность как для вышеперечисленных организаций, так и для эксплуатантов. Так, определены взаимовыгодные диапазоны цен на модифицированную продукцию, предложен способ её реализации совместно с работами по техническому обслуживанию и ремонту в формате продажи эксплуатации летательных аппаратов по фиксированной ставке за лётный час. Проведено имитационное моделирование выполнения плановых полетов в нескольких регионах совместно с выполнением технического обслуживания и ремонта воздушных судов. Проведено сравнение затрат на выполнение полетов при различном эффекте от внедрения таких технологий при обеспечении качества оказания услуг. Показано, что при объединении нескольких эксплуатантов в пул с целью определения единой для всех эксплуатантов ставки продажи возможно предложить единую ставку продажи ниже, чем при обслуживании эксплуатантов по отдельности.

Об авторах

Андрей Алексеевич Касаткин

ФГБУ «НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского»

Email: kasatkinaa@nrczh.ru
Жуковский

Валерия Евгеньевна Рахманина

ФГБУ «НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского»

Email: rakhmaninave@nrczh.ru
Жуковский

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».