Ottimizzazione della schedulazione manutentiva di una flotta di propulsori aeronautici basata su simulazione Monte Carlo = Maintenance Scheduling Optimization of an Aircraft Engine Fleet Based on a Monte Carlo Simulation Approach

L’industria aeronautica moderna è caratterizzata da sistemi complessi e costosi, la cui vita media è significativamente lunga, nell’ordine dei dieci-trenta anni. Gli studi rivelano che la quota maggioritaria del Costo totale del loro Ciclo Vita è associata alla fase di Operazione. Questa fase è generalmente legata alla gestione di una flotta di velivoli, coordinandone le missioni e la manutenzione in modo da massimizzarne la disponibilità e minimizzarne il costo. In particolare, la manutenzione è in gran parte legata alla gestione di uno degli elementi principali del velivolo: il propulsore. Nasce per cui l’interesse per lo sviluppo di un programma ottimizzato di manutenzione per i velivoli nel complesso, e specificatamente per i propulsori. Al giorno d’oggi, la prassi prevede l’utilizzo di un programma di manutenzione preventiva definito in fase di progetto, in base a regole e pratiche consolidate: tale approccio è noto come Reliability-Centered Maintenance. Questo paradigma, nato alla fine degli anni ’70, ha riscosso un notevole successo grazie al focus mantenuto sui problemi manutentivi in fase di progetto del velivolo. Tuttavia, risulta una metodologia “statica” poiché, per sua intrinseca natura, non integra al suo interno informazioni relative all’effettivo stato del sistema di Supporto logistico che regge i processi di operazione e manutenzione. Inoltre, modernamente il quadro complessivo si è notevolmente ampliato e complicato, con fornitori provenienti da diverse parti del globo, dinamismo introdotto dalla manutenzione on-condition, e requisiti di disponibilità sempre più stringenti: pertanto tali logiche tradizionali vengono messe in crisi, richiedendo una gestione più dinamica. Attualmente manca un insieme di logiche e strumenti informatici adatti a gestire appieno le complessità di questo problema multidisciplinare: organizzazione dei voli; schedulazione, tempi e personale manutentivi; gestione dei siti manutentivi e dei magazzini sono solo alcune delle tematiche da tenere in considerazione. Per trovare una soluzione, monitorare lo stato effettivo del sistema è essenziale: l’idea è, pertanto, quella di sfruttare le moderne capacità tecnologiche permesse dall’Industria 4.0, che fa della digitalizzazione e della raccolta dati i suoi più incisivi punti di forza. Questa tesi nasce nell’ambito di un progetto di ricerca per l’ottimizzazione della gestione operativa di una flotta di velivoli, con particolare focus su una flotta di propulsori. La complessità del problema ha reso necessario lo sviluppo di un software multidisciplinare suddiviso in moduli: uno di essi, il Maintenance Planner, chiamato a gestire dinamicamente l’organizzazione manutentiva, è il modulo software su cui tale tesi si è incentrata. L’ottimizzazione lavora principalmente sulla rischedulazione degli interventi di manutenzione programmata in modo da adattarla all’effettivo stato del sistema di Supporto logistico, input dagli altri moduli che affiancano il Maintenance Planner. Per valutare la bontà delle soluzioni proposte, l’Ottimizzatore si serve dell’azione combinata di altri due elementi: un Simulatore Monte Carlo, che riproduce l’attività di missione dei velivoli e la manutenzione dei loro propulsori; e un Calcolatore dei Costi, che quantifica economicamente lo scenario simulato. Nella tesi vengono esposte le caratteristiche teoriche e implementative del Maintenance Planner, testandolo infine su un caso di studio realistico e analizzandone i risultati.