当前位置: X-MOL 学术IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Developing a non-routine maintenance load forecasting procedure in maintenance, repair and overhaul (MRO) XYZ company: A case study of B737NG aircraft
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering Pub Date : 2021-09-01 , DOI: 10.1088/1757-899x/1173/1/012059
D Graciova , E Suwondo

Turn Around Time (TAT) is one of the most important performance indicators in a Maintenance, Repair, and Overhaul (MRO) company. MRO companies need a high percentage of on-time TAT to compete in the industry. In 2019, there is a 29% difference between the planned and the actual TAT in MRO XYZ. Based on observations in MRO XYZ, there is no planning to perform non-routine maintenance. 54% of the total maintenance loads is a non-routine maintenance, therefore, it needs to be planned. The first step of the research is to identify routine maintenance tasks that dominate the non-routine maintenance loads based on ATA Chapter and CAMP Number using Pareto Analysis. The next step is to develop a procedure which determines the variables and the mathematical model to estimate the Non-Routine Ratio (NRR) workloads. The last step is to implement the procedure to obtain the NRR estimation model, which is also as the validation of the developed procedure. Several routine maintenance tasks dominate Non-routine maintenance loads are categorized by ATA Chapter, CAMP Number, and task types. Dominant ATA Chapters are ATA 53, 25, and 57. Dominant CAMP numbers are 53-140-00, 53-800-00, and 53-866-00. Dominant task categories are DVI for the system, internal GVI for structure, and external inspection for zonal. The NRR forecasting model for B737NG C-Check is composed of C-Check number, aircraft’s age, the ratio of ATA 53, the ratio of ATA 25, and the ratio of ATA 57. The NRR forecast model can be improved by adding some variables, such as Flight Hours (FH) and Flight Cycles (FC).



中文翻译:

在维护、修理和大修 (MRO) XYZ 公司开发非常规维护负荷预测程序:以 B737NG 飞机为例

周转时间 (TAT) 是维护、修理和大修 (MRO) 公司中最重要的绩效指标之一。MRO 公司需要高比例的准时 TAT 才能在行业中竞争。2019 年,MRO XYZ 中计划的 TAT 与实际的 TAT 之间存在 29% 的差异。根据 MRO XYZ 中的观察,没有计划执行非常规维护。54% 的维护负荷为非常规维护,因此需要进行规划。研究的第一步是使用帕累托分析,根据 ATA 章节和 CAMP 编号,确定在非常规维护负荷中占主导地位的日常维护任务。下一步是开发确定变量和数学模型的程序,以估计非常规比率 (NRR) 工作负载。最后一步是执行程序以获得 NRR 估计模型,这也是对开发程序的验证。几个日常维护任务占主导地位 非常规维护负载按 ATA 章节、CAMP 编号和任务类型进行分类。主要 ATA 章节是 ATA 53、25 和 57。主要 CAMP 编号是 53-140-00、53-800-00 和 53-866-00。主要任务类别是系统的 DVI、结构的内部 GVI 和区域的外部检查。B737NG C-Check的NRR预测模型由C-Check编号、飞机机龄、ATA 53比率、ATA 25比率和ATA 57比率组成。NRR预测模型可以通过增加一些变量来改进,例如飞行小时数 (FH) 和飞行周期数 (FC)。这也是对开发程序的验证。几个日常维护任务占主导地位 非常规维护负载按 ATA 章节、CAMP 编号和任务类型进行分类。主要 ATA 章节是 ATA 53、25 和 57。主要 CAMP 编号是 53-140-00、53-800-00 和 53-866-00。主要任务类别是系统的 DVI、结构的内部 GVI 和区域的外部检查。B737NG C-Check的NRR预测模型由C-Check编号、飞机机龄、ATA 53比率、ATA 25比率和ATA 57比率组成。NRR预测模型可以通过增加一些变量来改进,例如飞行小时数 (FH) 和飞行周期数 (FC)。这也是对开发程序的验证。几个日常维护任务占主导地位 非常规维护负载按 ATA 章节、CAMP 编号和任务类型进行分类。主要 ATA 章节是 ATA 53、25 和 57。主要 CAMP 编号是 53-140-00、53-800-00 和 53-866-00。主要任务类别是系统的 DVI、结构的内部 GVI 和区域的外部检查。B737NG C-Check的NRR预测模型由C-Check编号、飞机机龄、ATA 53比例、ATA 25比例和ATA 57比例组成。NRR预测模型可以通过增加一些变量来改进,例如飞行小时数 (FH) 和飞行周期数 (FC)。25 和 57。主要 CAMP 号码是 53-140-00、53-800-00 和 53-866-00。主要任务类别是系统的 DVI、结构的内部 GVI 和区域的外部检查。B737NG C-Check的NRR预测模型由C-Check编号、飞机机龄、ATA 53比率、ATA 25比率和ATA 57比率组成。NRR预测模型可以通过增加一些变量来改进,例如飞行小时数 (FH) 和飞行周期数 (FC)。25 和 57。主要 CAMP 号码是 53-140-00、53-800-00 和 53-866-00。主要任务类别是系统的 DVI、结构的内部 GVI 和区域的外部检查。B737NG C-Check的NRR预测模型由C-Check编号、飞机机龄、ATA 53比率、ATA 25比率和ATA 57比率组成。NRR预测模型可以通过增加一些变量来改进,例如飞行小时数 (FH) 和飞行周期数 (FC)。

更新日期:2021-09-01
down
wechat
bug