Reliability Prediction di componenti critici al volo e analisi dei dati aziendali di affidabilità. = Reliability Prediction of flight-critical components and analysis of reliability company data.

La sicurezza nell'aviazione non è solamente un requisito imprescindibile, ma rappresenta la condizione stessa di esistenza e sviluppo del settore aerospaziale. Essa viene raggiunta e garantita attraverso un processo sinergico in cui ogni soggetto deve agire quanto più possibile nel segno della cooperazione. In generale, sia in campo civile che in quello militare, il "sistema", il quale può essere inteso in diversi modi, dall'attività di volo al sistema velivolo, si basa su tre elementi cardine - l'uomo, la macchina e l'ambiente - dai quali, in diversa misura e modalità ne derivano elementi di rischio. Nel contesto globale attuale, caratterizzato da un incremento costante dei rischi ambientali, correlati ad un aumento dell'incidenza di eventi meteorologici estremi, ad un aumento del traffico aereo e all'evoluzione delle dinamiche geostrategiche e geopolitiche, si rende necessario intervenire nella riduzione dei rischi negli altri due ambienti, uomo e macchina, i quali risultano strettamente interconnessi. Tra questi due fattori di rischio, quello umano rappresenta il principale, continuando a costituire una delle principali, se non la principale, causa di incidenti e vittime nel settore aeronautico. In tale scenario, gli enti aeronautici internazionali, come EASA (European Aviation Safety Agency) e ICAO (International Civil Aviation Organization ), hanno progressivamente adottato politiche sistemiche con l'obiettivo di monitorare, analizzare e prevenire i rischi in modo più strutturato, giungendo, ad oggi, all'introduzione del Safety Management System (SMS). Il lavoro presentato in questa tesi si inserisce in questo contesto di ricerca e promozione della sicurezza specializzandosi a livello progettuale. Più precisamente, si approccerà l'analisi RAMS per componenti critici al volo in modo innovativo, introducendo un software sviluppato per ridurre il carico di lavoro dell'analista, con l'obiettivo di ridurre il fattore di rischio e ottimizzare delle risorse aziendali. La prima parte del lavoro si concentrerà sulla discussione e presentazione del software, che verrà utilizzato e validato nella seconda parte della tesi, il nucleo del lavoro, ovvero l'esecuzione della Reliability Prediction del Tail Rotor Actuator dell'AW139, elicottero multiruolo prodotto da Leonardo. Tutto ciò verrà eseguito studiando e analizzando i requisiti di progetto, ricercando in incidenti pregressi la loro natura. La terza e conclusiva parte della tesi si concentrerà, invece, sull'analisi dei rientri in manutenzione di servoattuatori prodotti presso MECAER AVIATION GROUP. Tale analisi si porrà l'obiettivo di comprendere le ragioni per cui vengono utilizzati database statistici universali anziché dati aziendali, nonché di identificare gli elementi di guasto non considerati dall'analisi RAMS e il loro impatto sul totale. Per le analisi condotte, si è fatto riferimento a normative e database ufficiali, come “Nonelectronic Parts Reliability Data Publication (NPRD) 2016”, "NPRD-2011", "NPRD-95", “Failure Mode/Mechanism Distributions (FMD) 2016”, MIL-HDBK-217, SAE ARP 4761 e molte altre.