Infopenerbangan,- Data baru menunjukkan pengemudi utama untuk berinvestasi dalam peningkatan konektivitas pesawat adalah pemberdayaan perawatan pesawat prediktif.
Survei bulan Juni 2018 Honeywell Aerospace menegaskan tren peningkatan dalam penerbangan yang mencari teknologi untuk memprediksi kapan komponen dan sistem penting akan gagal dan menggantikannya sebelum kegagalan akan menyebabkan lepas landas atau kedatangan yang tertunda.
88% dari 106 manajer pembelian dan pengambil keputusan komersial maskapai penerbangan yang disurvei menganggap investasi dalam pemeliharaan pesawat yang terhubung menjadi prioritas utama. Prognostik perawatan pesawat berbasis analitik data mengubah cara maskapai memantau kesehatan pesawat mereka.
Secara historis, tim pemeliharaan maskapai menangkap data yang kemudian mengambil jam, hari atau bahkan minggu untuk menganalisis setelah pesawat mendarat. Sekarang, sebagian besar proses itu dapat terjadi ketika pesawat masih di udara.
ADOPSI DATA PREDIKTIF ANALYTICS DI UPS
Armada baru Boeing 747-8 milik UPS Airlines memiliki unit manajemen data terintegrasi (IDMU) yang menggunakan kartu PC untuk merekam data QAR / DAR.
Unit itu juga memiliki konektor Ethernet dan sepenuhnya dapat diprogram pengguna menggunakan perangkat lunak aplikasi generasi berbasis Windows.
Fungsionalitas ini memungkinkan maskapai penerbangan untuk menyesuaikan berbagai elemen dari aplikasi sistem pemantauan kondisi pesawat mereka, seperti peta data output QAR / DAR, kepada teknisi perawatan pesawat udara.
Bus data, jaringan, dan kemampuan pemrosesan data 747 adalah lompatan generasi dibandingkan dengan 747-400 UPS yang lebih lama, yang bergantung pada komputer pemeliharaan pusat untuk menangkap dan menyimpan kesalahan yang dilakukan teknisi perawatan maskapai penerbangan pasca-penerbangan.
747 yang baru adalah pesawat “e-enabled” pertama dari pesawat kargo udara, kata Tom Wagner, manajer dukungan teknis perawatan pesawat dan analitik data di UPS. “Pesawat yang memiliki komputer pusat perawatan seperti 747 kami, atau sistem display kesalahan terpusat (CFDS) seperti MD-11, yang dimaksudkan untuk kru pemeliharaan untuk naik ke kapal dan secara fisik menghapus dan kemudian menganalisis data,” jelasnya.
“Kami sekarang memanfaatkan data itu di udara sebelum pesawat mendarat.” UPS menunjukkan bahwa transisi pembawa udara dari reaktif ke pemeliharaan prediktif dipicu oleh perangkat lunak analitik data.
Kunci untuk pemeliharaan maskapai penerbangan dan tim analisis data adalah untuk menghasilkan gambar grafis dari sejumlah besar informasi yang dapat ditindaklanjuti dari data pesawat dengan menggunakan saluran transmisi data ACARS dan non-ACARS.
Maskapai yang berbasis di Louisville, Kentucky melakukan ini dengan menggunakan kombinasi analitik data, pemrosesan dan visualisasi alat.
UPS pada tahun 2017 mulai menggunakan AirFASE, perangkat lunak pemantauan data penerbangan yang dikembangkan oleh Airbus dan Teledyne Controls untuk menerjemahkan data penerbangan mentah ke dalam nilai-nilai rekayasa.
Sebagai bagian dari fungsi dukungan back-end untuk kemampuan menangkap data dan penyimpanan yang disediakan oleh AirFASE, Teledyne menggunakan IBM untuk kebutuhan cloud computing dan telah memperluas dukungan analisis dan penyimpanan komputasi awan untuk operator, kata Edgar Salvador, direktur layanan data pesawat di Teledyne.
“Kami mengakui bahwa tidak semua maskapai memiliki sumber daya untuk memelihara fasilitas analisis data di rumah,” katanya. UPS juga menggunakan sistem telemetri pesawat yang dikembangkan secara internal yang terhubung ke sistem pemantauan kondisi pesawat di setiap pesawat.
Sistem telemetri dan manajemen kesehatan pesawat Boeing (AHM) tersebut menganalisis data ACMS dan menghasilkan peringatan kepada tim pemeliharaan maskapai penerbangan yang kemudian dapat memesan komponen pengganti untuk pesawat sebelum mereka gagal di udara.
AHM juga menyediakan teknisi perawatan dengan setiap surat servis, tim penyelamat, dan tip pemeliharaan yang pernah dihasilkan dalam sejarah operasional per penerbangan dari setiap kode gangguan pada setiap model pesawat Boeing yang dioperasikan oleh maskapai penerbangan.
AIRASIA INGIN MENINGKATKAN PERSENTASE DATA YANG DIGUNAKANNYA
Cloud computing juga mendorong penggunaan analitik perawatan prediktif untuk keuntungan efisiensi operasional di AirAsia.
Maskapai ini sedang dalam proses meningkatkan armadanya Airbus A320 dengan FOMAX – modul pengambilan / transmisi data onboard baru, komponen kunci dari layanan pemeliharaan prediktif Skywise Airbus.
AirAsia, seperti UPS, juga menggunakan bermacam-macam aplikasi analitik data, termasuk BigQuery, Data Studio, dan Cloud computing Google untuk memperoleh dan menganalisis data dari berbagai sumber, jelas CEO Grup AirAsia AirAsia Aireen Omar di konferensi Cloud berikutnya Google di San Francisco pada bulan Juli .
BigQuery menggunakan layanan penyimpanan cloud Google untuk mengurutkan data dan memberikan teknisi pemeliharaan kemampuan untuk menjalankan pencarian lebih cepat dari kumpulan data besar, kata Omar.
“Kuncinya adalah untuk mengintegrasikan semua data ini dari berbagai sumber dan dapat menggabungkan data tersebut dan membuat algoritma yang berarti dari itu,” kata Omar.
Dengan perangkat lunak, maskapai ini mampu mengurangi jumlah pesawat di tanah dan mengurangi biaya operasional hingga 10%, tambahnya. Yang lebih penting adalah saat ini AirAsia hanya menggunakan sekitar 20% dari data yang diambil tentang kinerja pesawat dan keseluruhan operasinya secara keseluruhan.
Di luar Google dan Airbus, AirAsia juga bekerja secara luas dengan divisi layanan efisiensi penerbangan (FES) milik GE Aviation untuk layanan navigasi presisi, analitik data penerbangan, dan layanan manajemen bahan bakar.
QAR VIRTUAL DI EMIRATES
Emirates akan menambahkan perekam akses cepat virtual baru (QAR) ke armadanya Boeing 777, sesuai perjanjian yang ditandatangani dengan UTC Aerospace Systems pada Farrborough International Airshow 2018.
Berdasarkan perjanjian, armada akan ditingkatkan dengan perangkat antarmuka pesawat udara (AID) dan kabel baru untuk daya dan akses ke data penerbangan. QAR virtual adalah aplikasi yang dihosting di AID dan mencatat data penerbangan dan laporan ACMS yang diterima oleh AID.
Data tersebut kemudian disiapkan dan dikirim melalui tautan komunikasi yang tersedia berdasarkan aturan komunikasi Emirates.
Ini meningkatkan pengumpulan data penerbangan Emirates dengan mengurangi jumlah kehilangan data dan meningkatkan ketepatan waktu penerimaan data, kata Direktur Teknik UTC Mike Haukom. “Dengan mengumpulkan data penerbangan di pesawat dan kemudian mengirimkannya dari pesawat ke tanah, hilangnya data yang terkait dengan pengambilan manual berkurang secara signifikan,” katanya.
“Dengan meningkatkan frekuensi transmisi ke setiap penerbangan, bukan pada frekuensi sekali seminggu, data tersedia lebih cepat untuk diproses.” Sebelum bertransisi ke QAR virtual, proses Emirates untuk mengambil data penerbangan sepenuhnya manual, dengan teknisi menghapus perangkat media portabel dari pesawat, dalam bentuk kartu PCMCIA atau drive USB.
Data itu kemudian akan diturunkan ke server dengan basis sekali per minggu. Jenis jadwal tersebut mengarah pada penemuan data yang mengarah ke pembelajaran maskapai penerbangan tentang kegagalan bagian yang akan terjadi atau pendaratan keras yang terjadi hingga seminggu setelah data tersebut pertama kali diambil.
Sekarang, data penerbangan disimpan di AID sebagai cadangan, dan file data dikirimkan setelah setiap penerbangan, memungkinkan tim pemeliharaan untuk meninjaunya dalam waktu dekat.
PEMBUATAN KEPUTUSAN REAL-TIME? Di UPS
Transisi ke adopsi skala penuh dari proses pemeliharaan prediktif sangat luas. Tim pemeliharaan masih menemukan beberapa keterbatasan kemampuan pengambilan keputusan yang tersedia berdasarkan kemampuan untuk menerima informasi real-time tentang pesawat.
Randy Miller, yang memimpin program analisis data untuk armada MD-11 di UPS, memberikan beberapa perspektif mengenai hal ini selama presentasi UPS pada KTT Global Connected Aircraft 2018.
Menurut Miller, salah satu keterbatasan yang dihadapi UPS adalah kemampuannya untuk mengirimkan pesawat menggunakan informasi ACARS.
Dia menggambarkan situasi di mana awak pesawat sedang mempersiapkan taksi di landasan pacu dan mereka menerima pesan kesalahan yang berbunyi, “Engine 1 Fire Detect.”
Prosedur pemeliharaan dan operasi yang terkait dengan awak pesawat yang menghadapi pesan itu mengharuskan pesawat untuk kembali ke gerbang di mana anggota kru pemeliharaan kemudian harus mengekstraksi informasi sistem tampilan kesalahan terpusat untuk menentukan sistem deteksi kebakaran yang memiliki kesalahan, A-loop atau B-loop.
Miller sudah dapat melihat informasi kesalahan yang sama secara real time dari jarak jauh dalam perangkat lunak pemantauan data penerbangannya.
Namun, karena informasi tersebut dikirimkan melalui ACARS, itu tidak dianggap cukup aman untuk benar-benar mengarah pada keputusan untuk mengirim pesawat meskipun kru melihat pemberitahuan kesalahan.
“Bagi mereka yang berada dalam profesi meningkatkan keamanan, jika Anda dapat menemukan cara untuk mengamankan tingkat informasi ACARS, informasi pemeliharaan, saya dapat menggunakan ini dengan cepat dan mencegah penundaan dengan memungkinkan kru melakukan pengiriman.
Ada sejumlah variabel di luar sana yang dapat saya gunakan ini. Saat ini saya sedang menunggu persetujuan dari Boeing dan FAA untuk menyelesaikannya, ”kata Miller. AVS
Sumber AVS
