Die Herausforderung
von Hauptmann Christopher Jermaine Bevelle (USAF)
Vorgestellt auf der Wintersimulationskonferenz 2016
Im Flottenmanagement werden Flugzeuge einer Phaseninspektion unterzogen, um die Verfügbarkeit des Flugzeugs zu maximieren. Ein Flugzeug wird mit einem Flugverbot belegt, wenn es eine maximale Anzahl von Flugstunden seit der letzten Phaseninspektion erreicht hat. Um diesen Prozess zu steuern, verwenden Planer einen zeitverteilten Index, um den Phasenzyklus einzelner Flugzeuge zu verfolgen und die Flugzeuge jeweils in Phase zu halten. Wenn Flugzeuge kaputt gehen und sich die Wartungslinien stauen, nimmt die Verfügbarkeit der Flugzeuge ab; der gewünschte Effekt für die Mission geht verloren, und der ständige Einsatz von Ersatzflugzeugen birgt Gefahren für die zukünftige Planung. In diesem Beispiel sind die Planer ständig damit konfrontiert, Zeitpläne mit mehreren Zufallsfaktoren und Risiken zu bestimmen. Das hier vorgestellte Modell mit Simio ist eine risikobasierte Planungs- und Terminplanungssimulation zur Ermittlung von Risiken und zur Berücksichtigung von Zufälligkeiten in Phasenzyklen. Das Ergebnis dieses Modells bietet den Planern die Möglichkeit, einen tatsächlichen Zeitplan in das System einzugeben, den Zustand der Flotte zu bewerten und eine Was-wäre-wenn-Analyse durchzuführen.
Einführung
Der Phasen-Wartungszyklus einer Flotte wird konzeptionell bestimmt, indem die Restriktionsschwelle - die seit der letzten Phaseninspektion aufgelaufenen zulässigen Flugstunden - durch die Gesamtzahl der Flugzeuge der Flotte geteilt wird. Ein Beispiel: Bei einer Flotte mit 20 Flugzeugen und 400 Stunden Restriktionszeit wird ein idealer Wert von 20 Stunden zwischen den Phasenwartungen pro Flugzeug angestrebt. Eine zeitindizierte Verteilung wird üblicherweise als grafische Darstellung verwendet, um die Zielzeit zwischen den Phasen für jedes Flugzeug zu zeigen. Die grafische Darstellung dieses Konzepts dient dem Planer als Countdown-Technik, um festzustellen, welches Flugzeug idealerweise als nächstes für die phasenweise Wartung eingeplant werden sollte und wo sich das Flugzeug in seinem projizierten Phasenfenster befindet. Das Diagramm überlagert auch ein Streudiagramm der tatsächlich angefallenen Flugstunden pro Flugzeug. Für die Zwecke dieser Arbeit wird dieser Wert als "Phasendelta" bezeichnet (die Abweichung vom idealen Phasenziel für jedes Flugzeug).
Die Flugzeuge sind für Ausbildungsmissionen (im Voraus geplantes Tempo), phasenweise Wartung (1-3 Wochen je nach Arbeitsbedingungen), Routine-/Planwartung (wenige Stunden bis wenige Tage bis einige Wochen), Depotwartung (mehrere Monate) und nicht flugbezogene Aktivitäten (täglich) vorgesehen. Operationen/Einsätze, außerplanmäßige Wartungsarbeiten aufgrund von "Hard Breaks" sind Schlüsselereignisse, die zufällig und selten auftreten. Die Planer können sich dafür entscheiden, ein Flugzeug zu "kannibalisieren", d. h. das Flugzeug von seinen Teilen zu befreien, um den Bedarf anderer defekter Flugzeuge zu decken und so längere Verzögerungen bei der Bestellung von Teilen mit langen Vorlaufzeiten (2-4 Wochen) zu vermeiden.
Die überwiegende Mehrheit der Flugaktivitäten entfällt auf Schulungseinsätze. Ein einzelner Einsatz kann 1 bis 3 Stunden dauern, und die Flugzeuge werden in der Regel in Gruppen eingeteilt, die in der Regel aufeinanderfolgende Flüge durchführen. An einem Tag werden beispielsweise 10 Flugzeuge für einen Einsatz eingeteilt, dann wird aufgetankt, dieselben 10 Flugzeuge absolvieren einen weiteren Einsatz, 2 dieser Flugzeuge bleiben an der Heimatstation und die verbleibenden 8 fliegen zu einem weiteren Einsatz. Die Flugzeuge fliegen nicht mehr als 5 aufeinanderfolgende Missionen. Je mehr ein Flugzeug in kurzer Zeit fliegt, bevor es zur Wartung geht, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es zu einem "Hard Break" kommt. Von den Flugzeugen, die jede Woche fliegen (in der Regel 10-14), werden jeweils zwischen 5-10 Einsätze geflogen. 2 Ersatzflugzeuge pro Woche fliegen im Durchschnitt zwischen 5-8 Einsätze. Das bedeutet aber nicht, dass jede Woche 5-8 Einsätze anfallen.
Die Lösung
Modellbeschreibung
Es wurde eine Simulation in Simio modelliert, um ein visuelles Planungswerkzeug für Flugplaner zu entwickeln, die sich an ständig wechselnde Anforderungen anpassen können müssen. Um diesen Fall zu simulieren, wird eine "Entität" je nach Fall als "Task-ing Order" oder "Request" dargestellt. Jedes Flugzeug wird mit den Merkmalen eines "Arbeiters" definiert, aber es wurden spezielle Eigenschaften auf jedes Flugzeug angewandt, um die verschiedenen Aufgaben/Zustände zu verfolgen, in die und aus denen jedes Flugzeug geht. Zu Beginn der Simulation wurden jedem Flugzeug fiktive Zustände zugewiesen, die eine standardmäßige Phasenflussverteilung mit geringen Fehlern darstellen. Trainingsmissionen, Operationen, planmäßige/außerplanmäßige Wartung, phasenweise Wartung, Depot-Wartung, Kannibalisierung, Ersatzteile und nicht-fliegende Ereignisse werden als "Server"-Stationen dargestellt.
Da die Flugzeuge von den verschiedenen Aufträgen/Anforderungen erfasst werden, werden die Flugzeuge auf modische Weise als ein grundlegendes Zuordnungsproblem organisiert. Dieser Ansatz erlaubt es, die Informationen leicht zu sammeln und in Tabellen, Gantt-Diagrammen, Kontrollkarten und Grafiken zu speichern. Jede Station verfügt über detaillierte Auswahlkriterien dafür, welches Flugzeug auf der Grundlage des Phasendeltas, der Flugstunden oder eines bestimmten Zustands (z. B. eingeschränkt, verfügbar usw.) ausgewählt wird. Es wird eine Ankunftstabelle nach Datum erstellt, um reale Daten in das Modell einzugeben.
Die Zuverlässigkeit der F-16 besitzt von Natur aus eine "gedächtnislose" Eigenschaft, so dass ein Flugzeug 20 Einsätze in 4 Tagen fliegen kann und sehr anfällig für "harte Brüche" ist (z.B. Ausfallwahrscheinlichkeit >10%), dasselbe Flugzeug aber auch 20 Einsätze in 10 Tagen fliegen kann und es sich um normale Bedingungen handelt (Ausfallwahrscheinlichkeit <3%). Um dieses Zuverlässigkeitskonzept zu modellieren, wurden Markov-Ketten angewandt, indem jedem Flugzeug ein Zustandsvariablenvektor zugewiesen wurde, der die Anzahl der Flüge, die jedes Flugzeug jeden Tag geflogen ist, nur für die letzten sieben Tage verfolgt und die alten Daten verwirft. Die Wahrscheinlichkeit eines "Hard Breaks" wird nach jedem Flug anhand der Summe dieses Zuverlässigkeitsvektors (RV) bewertet und ist abhängig von einem Prozentsatz des Auftretens eines "Hard Breaks" unter normalen Bedingungen (z. B. RV <20) oder unter der Voraussetzung, dass ein Flugzeug eine bestimmte Anzahl von Flügen pro Woche absolviert hat (RV>=20).
Analytik
Innerhalb des Modells wird eine Datentabelle erstellt, um 1) den entsprechenden Arbeitsfortschritt (WIP) festzulegen und dem Modell zu ermöglichen, mit Statistiken und Standorten für jedes Flugzeug im Steady-State zu beginnen, 2) Zustandsvariablen in Echtzeit zu initialisieren und zu aktualisieren, 3) Informationen für die Einspeisung von Diagrammen/Berichten zu liefern, die das Risiko und die Auswirkungen auf den Phasenzyklus im jeweiligen Szenario zeigen.
Ein Gantt-Diagramm ist in der Registerkarte Planungsfunktionen des Modells eingebettet und kann aus der Perspektive jeder Ebene oder jedes "Tasking Order" betrachtet werden.
Der Zeitverteilungsindex (links) wird innerhalb des Modells in Echtzeit grafisch dargestellt. So kann der Planer den Zustand der Flotte beurteilen und die Ergebnisse eines bestimmten Was-wäre-wenn-Szenarios leicht einsehen. Zusätzlich werden fiktive Schwellenwerte in der Kontrollkarte (rechts) angezeigt, um den Phasenfehler (aktuelle Stunden vom Phasensoll) darzustellen.
Die Business Impact
Analyse
Im ursprünglichen Modell teilen die Planer wöchentlich die verfügbaren Flugzeuge ein, um sie zu fliegen, nicht zu fliegen oder um sie im Falle einer harten Unterbrechung zu ersetzen. Aufgrund der hohen Anzahl von Unterbrechungen, die auftreten können, zeigt die Analyse, dass Ersatzflugzeuge in bestimmten Situationen genauso häufig eingesetzt werden können wie normal eingeplante Flugzeuge. Weitere Analysen werden eine optimale Anzahl von Ersatzflugzeugen ergeben, die unter den aktuellen Bedingungen benötigt werden, um den Planern eine ausgewogene Verteilung der Flüge zu ermöglichen. Durch die Verwendung eines gewichteten und normalisierten Ausdrucks zur Auswahl des besten Flugzeugs können die Planer nun das Risiko quantifizieren.
Der in diesem Modell verwendete Algorithmus ermöglicht es den Planern, Flugzeugen den Vorrang zu geben, die ein geringeres oder akzeptables Risiko aufweisen (d. h. eine angemessene Ruhezeit zwischen den Flügen wird eingehalten). Es wird erwartet, dass die Verwendung eines solchen Algorithmus die Verfügbarkeit von Flugzeugen um 10-15 % erhöht. Der im Modell verwendete Algorithmus liefert eine "gute" Verteilung für die Flotte gemäß den Standards der Air Force Maintenance Guidance.
Bei flugfreien Ereignissen können Flugzeuge tagelang aus dem Pool der verfügbaren Flugzeuge genommen werden. Aus diesem Grund stehen brauchbare Flugzeuge nicht als Ersatzteile bereit und scheinen die zulässige Ruhezeit zwischen den Flügen für die Flugzeuge im Durchschnitt zu verkürzen. Die Auswahlkriterien für Flugzeuge, die für flugfreie Ereignisse ausgewählt werden, dürfen nicht willkürlich sein, da dies eine Gelegenheit ist, den Phasenfehler auszugleichen, wenn das Flugzeug vor der Phase liegt, oder das Flugzeug auszuruhen, wenn es sich einem inakzeptablen Risiko nähert.
Schließlich scheint es, dass die derzeitige Politik, Flugzeuge, die nicht ausreichend ausgeruht wurden, ständig fliegen zu lassen, die Zuverlässigkeit der Flugzeuge dieses aktuellen Systems ständig in Frage stellt. Um den Flugzeugen eine angemessene Ruhezeit zu gönnen, muss die Ruhezeit untersucht und definiert werden. Die Wartungslinie diktiert derzeit, wie schnell die Flugzeuge verfügbar sind. Eine Untersuchung der Wartungseffizienz und des Bestandes (d.h. Verringerung der Notwendigkeit, Flugzeuge zu lange zu kannibalisieren) ist ein mögliches Mittel zur Verbesserung der Verfügbarkeit von Flugzeugen.
Schlussfolgerung
Anhand der vom HQ USAFE-AFAFRICA Analysis Directorate zur Verfügung gestellten Daten wurde ein Modell des F-16-Phasenwartungsprozesses erstellt. Die Analyse ist noch im Gange, um die beste Vorgehensweise im Rahmen der politischen Möglichkeiten zu bestimmen. Derzeit müssen die Zuverlässigkeitslogik, Experimente mit Ersatzflugzeugen und ruhenden Flugzeugen weiter untersucht werden, bevor eine endgültige Empfehlung ausgesprochen werden kann. Das aktuelle Modell stellt normale Bedingungen dar, verwendet aber fiktive Daten für den Zweck dieser akademischen Fallstudie.