"In-Service Advanced Data Analytics" per la definizione della Manutenzione Predittiva in ambito militare = In-Service Advanced Data Analytics for military aircraft Predictive Maintenance definition

Di fronte alle crescenti sfide di digitalizzazione e innovazione che caratterizzano il passaggio all’Industria 4.0, obiettivo dell’industria aeronautica è sviluppare un prodotto e un sistema di supporto che possano garantire le massime prestazioni di affidabilità e disponibilità ai propri Clienti, ottimizzando i costi associati.?? Per raggiungere questo obiettivo, una possibilità è rappresentata dall’implementazione della Manutenzione Predittiva, che consente di massimizzare la vita utile del velivolo e degli apparati, ottimizzando il supporto logistico richiesto per manutenerli. La Tesi, svolta in collaborazione con la Divisione Velivoli di Leonardo, mira a sviluppare internamente all’Azienda delle capability di Advanced Data Analytics. Queste, hanno l’obiettivo di analizzare le grandi moli di dati generate dai velivoli e dalle attività manutentive in servizio, per supportare lo sviluppo di piani di manutenzione basati sull’effettivo stato di salute degli apparati e, di conseguenza, sulla predizione di una loro failure futura. Per sviluppare tali capability, si sono seguiti diversi passaggi aventi difficoltà crescente: •??si è partiti dalle attuali filosofie manutentive, identificando il delta migliorativo e di necessità tecniche derivante dall’applicazione di una Manutenzione Predittiva •??si è sviluppato un processo che consenta ad un analista tecnico di identificare qualitativamente e quantitativamente gli apparati candidati a tale approccio manutentivo, di selezionare e consolidare i dati necessari, nonché di analizzarli per fornire ai Clienti delle metriche in real time che li supportino nelle attività di gestione della flotta •??si sono sviluppati gli algoritmi e i metodi di calcolo per ricavare un modello di predizione delle failure a partire da dati storici •??si è applicato il processo e la metodologia ad un Caso Studio reale scelto in collaborazione con l’Azienda •??si è analizzato l’impatto di tale nuovo approccio al Life Cycle Cost in servizio della flotta. I risultati di ogni passaggio hanno consentito di migliorare e ottimizzare iterativamente quanto ottenuto nei passaggi precedenti. Questo ha consenti di fornire all’Azienda un prontuario di processi, metodologie e algoritmi da utilizzare sui Programmi attualmente in servizio per valutare l’implementazione di Manutenzione Predittiva.