JP2006146928A

JP2006146928A - 保守計画方法およびコンピュータ支援システム

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Publication number: JP2006146928A
Application number: JP2005335117A
Authority: JP
Inventors: Howard A Winston; エイ．ウィンストンハワード; Ravi Rajamani; ラジャマニラヴィ; Thomas R Matthis; アール．マティストーマス; Ricardo A Benitez; エイ．ベニテスリカルド
Original assignee: United Technologies Corp
Current assignee: Raytheon Technologies Corp
Priority date: 2004-11-19
Filing date: 2005-11-21
Publication date: 2006-06-08
Also published as: SG122958A1; US20060111871A1; EP1659527A1; KR20060056241A

Abstract

【課題】所有者が支払うアセンブリ群の保守費用をさらに最小化する。
【解決手段】保守計画における予定外の事態の想定方法は、アセンブリに関する予定外の保守情報(４４)を取得するとともに、この予定外の保守情報に応答してアセンブリの保守計画(１２，１２’)を生成することを含む。保守計画において予定外の保守を想定するシステムは、アセンブリに関する予定外の事態の情報を取得する手段と、この予定外の事態の情報に応答してアセンブリの保守計画を生成する手段と、を有するコンピュータシステムを含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、主に、保守要求の計画および最適化に関し、特に、アセンブリに関連する予定外の保守などの予定外の事態に関する情報に応答して、１つまたは複数のアセンブリの群のための保守計画を生成する方法およびシステムに関する。

本発明は、米国政府が本発明の払込済ライセンスを有し、限られた状況において特許権者に妥当な条件で他者へのライセンス付与を要求する権利を有する条件で、国立標準技術研究所との契約番号第７０ＮＡＮＢ９Ｈ３０２号に基づいて米国政府の支援の下で行われたものである。

使用とともに劣化する複数の部品をそれぞれ含むアセンブリの群では、各々のアセンブリは、劣化した部品を交換する定期的な保守サービスを必要とする。一般に、アセンブリ群の所有者は、例えば保守団体との契約期間である任意の期間におけるアセンブリの総保守費用を最小化することを希望する。予測可能な予定に従って部品が摩耗する場合には、使用不能になる前に劣化部品を交換する定期的な保守予定に基づく保守計画を作成することによって保守費用を減少させることができる。予測可能な摩耗パターンを有する部品は、既知の限られた耐用寿命を有し、限定寿命部品（ｌｉｆｅｌｉｍｉｔｅｄｐａｒｔｓＬＬＰ）と呼ばれる。さらに、アセンブリは個別の支持構造体に取り付けられていることが多く、各々のアセンブリの保守はアセンブリが関連する支持構造体に取り付けられた状態またはこのような支持構造体から取り外された状態で実行される。一般的に、修繕費用は、アセンブリと関連する支持構造体に取り付けたままとすることができる場合に比べて、アセンブリを支持構造体から取り外す必要がある場合に大きくなる。この取外しによる費用増加は、アセンブリを取り外して交換するのに必要な追加の労働、アセンブリが使用される装置全体が使用不能となる追加時間（装置が使用不能となる時間に関連する総費用は、ダウンタイム費用と呼ばれる）、および（例えば“次の取り外し”で実行される修繕などの）構造体からアセンブリを取り外すことで必要になる追加の保守手順の結果である。このような取外し費用は、アセンブリを構造体から取り外したときに、将来的なアセンブリの取外しの必要性を減少させるために摩耗部品を完全に交換することが有利となるよう作用する。

しかし、費用に関する競合する考慮事項は、ＬＬＰを交換した場合にかかる費用に関連し、この費用は、部品の交換費用およびＬＬＰの無駄になる耐用寿命に関連する費用の両方に関するものである。このような交換費用は、各々のＬＬＰの耐用寿命を最大限使用できるように保守サービスをより頻繁に行うことが有利となるように作用する。しかし、この計画を実行すると、特に支持構造体からアセンブリを取り外す必要がある場合に、労働費用およびダウンタイム費用の増加によって装置の管理者が支払う総費用を意に反して増加させるおそれがある。さらに、保守時における検討事項の複雑化は、できるだけ効率的な運営を行って費用を最小に抑えるために保守団体が望むことでもある。具体的には、保守団体は、かんばん方式で部品を入手できるとともに、保守プロセスにおけるボトルネックにならずに全能力にできるだけ近い保守作業員が活用できるように、保守計画も行いたいと一般的に望むものである。

上述のことから、アセンブリに接近するために支持構造体からアセンブリを取り外す費用の最小化と、ＬＬＰの未使用寿命に関連する費用の最小化と、の間にはトレードオフの関係があることが明らかである。一方の極端では、各々のＬＬＰは、全寿命にわたって使用可能である。これを達成するには、ＬＬＰが耐用寿命の終わりに達する度にアセンブリを関連する構造体から取り外す必要がある。これにより、ＬＬＰの耐用寿命の無駄が最小化されるが、その寿命にわたるアセンブリの取外し費用が大きく増加してしまう。他方の極端では、アセンブリを構造体から取り外す度に全てのＬＬＰを交換することができる。これにより、アセンブリを支持構造体から取り外す頻度を減少させることでアセンブリの取外し費用が最小化されるが、無駄になるＬＬＰの耐用寿命が大きく増加してしまう。しかし、最適な解決策は、通常これらの両極端の間のどこかに位置する。本質的には、ＬＬＰがその耐用寿命の終わり近くまで使用されるように比較的頻繁な保守を行うことと、取外し費用を調整するように比較的頻繁に保守を行わないことの間でバランスを取らなければならない。このようにバランスを取ることによって、総保守費用が最小になるとともに、管理者の混乱および保守団体の非効率が最小となる最適な保守計画を作成することができる。

理想的には、ＬＬＰを交換するための全ての保守は、個々のＬＬＰの既知の残存寿命に基づく保守予定に従って計画される。同様に、アセンブリ群の全体における各々のアセンブリの保守は、理想的には群の全体のための総合的な保守予定に従って計画される。しかし、実際には、予定されていないアセンブリの保守が必要となる計画外の緊急事態が起こる。このような予定外の保守では、予定されている保守と同様に、関連する支持構造体からアセンブリを取り外すことが必要となりうる。このことの問題は、予定外の保守は、全体的な保守予定を狂わせるために同様の範囲の予定された保守に比べて必然的に高価なことである。

このような保守団体の一例は、一隊の航空機用の複数のガスタービンエンジンなどの一群の航空宇宙製品を保守および整備するものである。待合せ遅延に関連する待合せ費用（Ｋｑ）、部品在庫費用、各々のエンジンの未使用寿命の費用（エンジンの未使用寿命の総費用はＫｗで表される）を含む保守費用を最小にする試みとして、隊の全てのエンジンのために保守、修理、およびオーバホール（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ，ｒｅｐａｉｒ，ａｎｄｏｖｅｒｈａｕｌＭＲＯ）を含む保守予定の計画を立てることが望ましい。全てのＭＲＯは、予定された保守（ｓｃｈｅｄｕｌｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｅｖｅｎｔＳＭＥ）または予定外の保守（ｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｅｖｅｎｔＵＭＥ）のいずれかに分類可能である。ＳＭＥは、あらゆる予定されたＭＲＯとすることができ、（例えば、自動車ではエンジンを取り外さないオイル交換などの）予定された原位置における保守および（例えば、自動車ではエンジンの取外しが必要なエンジンオーバホールなどの）予定されたエンジンの取外し（ｓｃｈｅｄｕｌｅｄｅｎｇｉｎｅｒｅｍｏｖａｌＳＥＲ）の２つの基本的な下位区分にさらに分類可能である。同様に、ＵＭＥは、予定外のエンジンの取外し（ｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄｅｎｇｉｎｅｒｅｍｏｖａｌＵＥＲ）を含む広範囲の保守レベルを含みうる。ＵＥＲは、予測不能な部品の故障やバードストライクなどの比較的ランダムな（保守団体の側が）避けられない事態によって起こり、ＳＭＥのために計画された最適化した仕事の流れおよび部品在庫を大きく混乱させるおそれがある。

保守団体は、各々のＳＭＥについて最適な保守範囲の仕様書すなわち保守レベル（ｂｕｉｌｄｔｏｌｅｖｅｌＢＴＬ）を得るために複数の潜在的に競合する考慮事項のバランスを取ることにより、隊の総保守費用を最適化するＳＭＥ用の保守予定を作成することができる。最適なＢＴＬは、部品の耐用寿命を無駄にするとともにＫｗを増加させる、耐用寿命が終わる前にＬＬＰを交換する費用と、比較的頻繁なＳＥＲの費用と、のバランスを取り、そのエンジンおよび隊のエンジン総数の両方に対して最小の総保守費用を達成する。例えば、高いＢＴＬは、Ｋｗを増加させる比較的厳しい仕様書であるが、エンジンおよびその部品の耐用寿命の増加により、後のエンジン取外し率および取外し費用を減少させる傾向がある。逆に、低いＢＴＬは、ＬＬＰの最大耐用寿命をより多く使用することで直接的な部品交換費用およびＫｗを減少させる比較的厳しくない仕様書であるが、エンジンおよびその部品の残存耐用寿命の減少により、後のエンジン取外し率および取外し費用を増加させる傾向がある。従って、特定のエンジン用の保守計画は、特定のＳＭＥに対するＢＴＬを最適化し、保守予定を計算するときに高いＢＴＬに関連する比較的高い部品交換費用と、低いＢＴＬに関連する比較的高いダウンタイム費用と、の間バランスを取る。このため、ＬＬＰはそのＳＭＥに対して最適化されたＢＴＬによって、あるＳＥＲにおいて交換される場合もされない場合もある。

一隊の航空宇宙船に保守サービスを提供する保守計画を生成するために要求を最適化する周知の方法が図１に概略的に示されている。この方法では、隊のエンジン固有のパラメータ、およびエンジンから独立したパラメータのデータが、所定の期間における隊全体に関する保守計画を生成するために保守要求最適化プログラム（ｄｅｍａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍＤＯＰ）に与えられる。隊の各々のエンジンは、各々のエンジンのそれぞれのＬＬＰ用の使用ステータス情報や各々のエンジンのユニットとしての総合的なステータスに関連する情報を含むエンジン固有のパラメータを考慮するために一組のデータによってモデリングされる。エンジンに関するステータス情報は、エンジンの全体に関する（“残存インターバル”または“マージン”とも呼ばれる）残存耐用寿命（ＲＩｍ）に関連する。エンジンのＲＩｍは、予測可能な増分に従ってエンジンの使用とともに減少する。これらの増分は、飛行サイクル（すなわち単一のフライトで典型的に経験される完全な起動から停止までのサイクル）や（排気ガス温度プローブなどの）センサの読取り値によって追跡可能である。各々のＬＬＰに関するステータス情報は、各々のエンジンにおけるそれぞれのＬＬＰの残存耐用寿命（すなわち残存インターバル）（ＲＩｐ）に関連する。ＲＩｐは、任意のＬＬＰの残存耐用寿命の判断基準であり、エンジンの飛行サイクルによって追跡可能である摩耗によって、部品の交換が必要となる規定されたゼロからのマージンの範囲まで直接的に減少する。エンジンから独立したパラメータは、固定されているか、個々のエンジンのステータスに関係なく隊の全てのエンジンでほぼ同一である既知の係数である。エンジンから独立したパラメータは、最大マージンエンジン再生費用（Ｋｍ）、ＳＥＲの追加費用（Ｋｓｅｒ）、ＬＬＰの交換費用（Ｋｐ）、および保守計画が最適化される期間を含む。任意のエンジンから独立したパラメータは、各々のエンジンを保守すべき目標ＢＴＬである。エンジン固有のパラメータおよびエンジンから独立したパラメータに関連するデータがＤＯＰに与えられ、ここで隊全体に関する保守計画を生成するためにデータを処理する。ＤＯＰは、上述のパラメータのデータに基づいてエンジンの保守計画を生成するあらゆる“ブラックボックス”最適化プログラムとすることができる。

保守計画の目的は、各々のエンジンおよび各々のエンジンのそれぞれの部品が、ＲＩｍまたはＲＩｐがゼロに達する前に確実に保守を受けるよう補助するとともに、保守のために工場に送られるエンジンの流れを保守団体が計画するのを補助し、かつ選択された期間における隊全体のための保守費用総額（例えばＫｐおよびＫｑなど）を最小にする１つまたは複数の最適ＢＴＬを保守時に選択することによって、所有者が支払うエンジンの総保守費用を減少させることである。隊全体に関する保守計画には、選択された期間にわたる全てのエンジンの保守予定と、予定されたそれぞれの保守時に実行される仕事の作業範囲の仕様書が含まれる。各々の作業範囲の仕様書は、エンジン内のＬＬＰに関する一組の維持／交換決定を含む。ＤＯＰに目標ＢＴＬが与えられない場合には、選択された期間における隊全体に関するＳＭＥの総費用が最小化されるように、どのＬＬＰが維持／交換されるかを決定する最適ＢＴＬが各々のＳＭＥで各々のエンジンについて生成される。目標ＢＴＬが与えられる場合には、ＤＯＰは、各ＳＭＥの作業範囲の仕様書が目標ＢＴＬに適合するようにＳＭＥの予定を生成する。勿論、個々のＬＬＰに関する実際の維持／交換決定は、エンジンが工場に送られて保守作業員が必要だと考える実際の保守レベルに従って点検された後には計画から外れる可能性もある。しかし、所定のＳＥＲにおいて特定のエンジンの複数のＬＬＰの交換が必要でありうるので、ほとんどのＬＬＰは取り外された時点で少なくともいくらかの耐用寿命がたいてい残っている。これは、未使用の部品寿命の無駄を増加させるので部品交換費用Ｋｐの増加に直接対応する。エンジン固有のパラメータに関して入力されたステータス・データによって隊の各々のエンジンのＲＩｍとＲＩｐを追跡することで、ＤＯＰは、隊全体に関する保守費用を最小化して予定された保守費用を最適化するために、ＳＥＲを予定するとともに最適なＢＴＬを計算することができる。

しかし、既知の要求最適化プログラムは、将来的なＵＥＲの発生に対して特に効果的に計画を行うように使用されていない。図１の方法によると、次のＳＭＥの将来的な計画のために、ＵＥＲは発生後に初めて保守計画に織り込まれる。これは、発生したばかりのＵＥＲを保守計画に入力し、更新されたステータス情報によって保守計画を再検討することによって行われる。これにより、保守団体は、このＵＥＲが隊の総合的な保守計画を将来的に混乱させるおそれを制限することができる。しかし、この方法では、将来的なＵＥＲが隊の保守予定の必要条件を混乱させるおそれを予測してこれに対処しておらず、実際の保守作業が最適以下になることが避けられない。よって、所有者が支払う隊の保守費用をさらに最小化することが求められている。

本発明の一形態では、保守計画方法は、アセンブリの少なくとも１つの部品に要求される保守を表す実際の保守パラメータを保守要求最適化システムに入力し、予定外の保守を表す仮想保守パラメータを保守要求最適化システムに入力することを含む。仮想保守パラメータは、アセンブリに関連する複数のアセンブリによって経験される予定外の保守に関するデータから導かれる。保守要求最適化システムは、アセンブリ用の保守計画を作成するために作動される。

本発明の他の形態では、複数の部品を有するアセンブリに実行される作業のスケジューリング方法は、少なくとも１つの部品の状態情報を取得し、アセンブリに関する予定外の事態の情報を取得することを含む。作業を実行する予定が生成され、この予定は、状態情報と予定外の事態の情報とに応答する。

本発明のまた他の形態では、予測可能な残存耐用寿命をそれぞれ有するアセンブリを含むアセンブリ群の保守計画生成方法は、アセンブリの残存耐用寿命に関する状態情報を取得し、アセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得することを含む。アセンブリ群の保守計画が生成され、この保守計画は、状態情報と予定外の事態の情報とに応答する。

本発明のさらに他の形態では、少なくとも１つのアセンブリを含むアセンブリ群の保守仕事範囲仕様書の生成方法は、群の代表的なアセンブリの複数の可能な残存寿命インターバルを取得し、代表的なアセンブリの複数の可能な仕事範囲仕様書レベルを取得し、代表的なアセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得することを含む。可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第１のものの組合せについて、予定外の事態の情報に応答する第１の保守計画の選択肢が生成され、可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第２のものの組合せについて、予定外の事態の情報に応答する第２の保守計画の選択肢が生成される。第１および第２の保守計画の選択肢のそれぞれについて費用が計算され、より好ましい費用を有する第１または第２の保守計画の選択肢に対応する第１または第２の可能な仕様書レベルの一方が選択される。

本発明のまた他の形態では、予測可能な残存耐用寿命をそれぞれ有するアセンブリを含むアセンブリ群の保守計画生成方法は、群の代表的なアセンブリの複数の可能な残存寿命インターバルを取得し、代表的なアセンブリの複数の可能な仕事範囲仕様書レベルを取得し、代表的なアセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得することを含む。可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第１のものの組合せについて、予定外の事態の情報に応答する第１の保守計画の選択肢が生成され、可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第２のものの組合せについて、予定外の事態の情報に応答する第２の保守計画の選択肢が生成される。第１および第２の保守計画の選択肢のそれぞれについて費用が計算され、より好ましい費用を有する第１または第２の保守計画の選択肢に対応する第１または第２の可能な仕様書レベルの一方が選択される。アセンブリの残存耐用寿命に関連する実際の状態情報、アセンブリに関する予定外の事態の情報、および選択された仕様書レベルが取得される。状態情報、予定外の事態の情報、および選択された仕様書に応答して群の保守計画が生成される。

本発明のさらに他の形態では、少なくとも１つのアセンブリに関連する入力された状態情報に応答してアセンブリ用の保守計画を生成する保守要求計画システムにおける予定外の保守の想定方法は、アセンブリに関する予定外の保守情報を取得し、予定外の保守情報に関連する仮想保守パラメータを導くことを含む。保守計画を生成するためにシステムに仮想保守パラメータが与えられる。

本発明のさらに他の形態では、アセンブリ群の保守計画を生成するコンピュータ支援システムは、アセンブリ群の少なくとも１つのアセンブリに関する状態情報と予定外の事態の情報とを取得する取得手段と、状態情報と予定外の事態の情報とに応答して保守計画を生成する生成手段と、を有する。

本発明のまた他の形態では、複数の実際部品を有する製品に対する保守作業のスケジューリングを行うコンピュータ支援システムは、実際部品の少なくとも１つに関する実際部品情報と、製品に含まれていない仮想部品に関する仮想部品情報と、を取得する取得手段を有する。仮想部品情報は、製品に関連する予定外の事態の情報に関する。システムは、実際部品情報と仮想部品情報とに応答して作業予定を生成する生成手段をさらに有する。

本発明のさらに他の形態では、ガスタービンエンジンに実行される作業のスケジューリング方法は、エンジンに関する情報を保守要求最適化システムに入力し、保守要求最適化システムを作動させてエンジンの保守計画を作成することを含む。情報には、予定外のエンジンの取外しデータが含まれる。

本発明のまた他の形態では、ガスタービンエンジンに実行すべき保守作業のスケジューリングのためのコンピュータ支援システムは、エンジンに関するデータベースから情報を取得する取得手段と、情報に応答して作業予定を生成する生成手段と、を有する。情報には、予定外のエンジン取外しデータが含まれる。

本発明の他の形態および利点は、以下の実施形態を検討することによって明かとなる。

図２を参照すると、複数のエンジンを有する航空宇宙船の隊のための保守計画１２を生成するための方法１０は、隊に関する情報を取得するとともに、ＤＯＰ１４を使用してこの情報を処理して所定の期間におけるエンジンの保守計画を生成することを含む。保守計画１２は、所定の期間において隊の各々のエンジンに実行すべき保守作業の予定を含む。隊の情報は、隊のエンジンから独立したパラメータ１６、隊の各々のエンジン固有のパラメータ１８、および隊のエンジンに関する過去の予定外の保守を表す仮想の保守パラメータ２０に関するデータを含む。ＤＯＰ１４は、隊の既知の費用および現時点のステータス情報を処理して、隊の各々のエンジンの保守予定２２、および保守時にエンジンに実行すべき保守を表す予定された各保守の作業範囲仕様書２４を含む保守計画を生成するものであれば、保守団体用のあらゆる要求計画方法とすることができる。例示的なＤＯＰ１４は、テキサス州、ダラス、ルナロード１１７０１、１ｉ２プレース所在のｉ２（登録商標）から市販されているアセットマネージメントプランナ（ＡｓｓｅｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔＰｌａｎｎｅｒＡＭＰ）というコンピュータ化された保守要求最適化プログラムである。しかし、方法１０は、使用に伴って予測どおりに劣化するとともに既知または予測可能な保守費用を有する部品を含むモデリング可能な実質的にあらゆるアセンブリに対する保守を計画するために採用される他の要求計画プログラムや要求最適化プログラムとともに使用可能である。

エンジン独立パラメータ１６は、既知の保守費用情報および計画期間２６を含む。計画期間２６は、最適化された保守計画が作成される所定の期間である。既知の保守費用情報は、エンジンの完全なマージン再生を行う費用（Ｋｍ）２８、予定されたエンジン取外しの追加費用（Ｋｓｅｒ）３０、予定外のエンジン取外しに関連する追加費用（Ｋｕｅｒ）３２、および検討される各々のＬＬＰの交換費用（Ｋｐ）を含む。ＤＯＰに与えることができる任意のエンジン独立パラメータは、予定されたそれぞれの保守の所望の目標保守仕様書、すなわち目標ＢＴＬ３６である。目標ＢＴＬ３６がＤＯＰ１４に与えられない場合には、ＤＯＰは、計画期間中に予定されたそれぞれの保守に対して最適なＢＴＬを計算する。しかし、目標ＢＴＬ３６がＤＯＰ１４に与えられる場合には、ＤＯＰは、保守の予定を計画するために各々の予定された保守に対して目標ＢＴＬを使用する。よって、ＤＯＰ１４に目標ＢＴＬを提供することは、最適化されるパラメータの数を減少させ、これにより、保守計画１２の達成に必要なコンピュータ資源が減少する。

エンジン固有パラメータ１８は、各々のエンジンの現時点のステータス・パラメータＲＩｍ４０、および各々のエンジンのそれぞれのＬＬＰの現時点のステータス・パラメータＲＩｐ３８を含む。隊の各々のエンジンのためのＲＩｐ値およびＲＩｍ値を計算してＤＯＰ１４に与えることができるように、各々のエンジンに関する現時点の使用ステータス・データが供給される。各々の部品の所定の時点におけるＲＩｐ値３８は、その部品の総予測寿命とその時点における部品の使用済み寿命との差である。ＬＬＰの総予測寿命は、交換が必要となる前にＬＬＰが使用される許容期間を示す割当値であり、同じまたは同様の部品の過去の性能および許容される安全要素に基づいている。各々の部品の使用済寿命（すなわち使用ステータス）は、部品が受けた摩耗量の判断基準であり、部品が経験したエンジン使用サイクル数によって追跡可能である。任意のＬＬＰのＲＩｐ値３８は、交換されるまで使用に伴って直線的に減少する。例えば、部品の総予測寿命が７単位時間（ｔｉｍｅｂｕｃｋｅｔ）であり、部品が４単位時間使用されたとしたら、部品のＲＩｐ値３８は３単位時間である。（単位時間は、あらゆる割当時間とすることができるが、一般に使用データの追跡のために保守団体によって既に使用されている飛行サイクルなどの時間インターバルに基づく。）あるＬＬＰのＲＩｐ値３８がゼロに達すると、耐用寿命が残っていないので部品の交換が必要となる。同様に、各々のエンジンのＲＩｍ値４０は、完全な保守が必要となる前のエンジン総予測寿命とエンジンの現時点の使用ステータスとの差である。エンジンの現時点の使用ステータスは、例えば排気ガス温度の測定または飛行サイクル数の計数などの航空宇宙船の保守産業で知られている許容できる方法によって測定可能である。エンジンのＲＩｍ値４０は、使用に比例して減少し、ＲＩｍ値がゼロに達するとエンジンの個々のＬＬＰのＲＩｐ値３８にかかわらずエンジンの完全な保守が必要となる。

仮想の保守パラメータ２０は、隊のエンジンに関連する過去の予定外の保守に関する統計データから導かれる。この例では、仮想の保守パラメータ２０は、隊のエンジンに関連するＵＥＲ率データから導かれるが、他の非定期もしくは明らかにランダムな保守の統計的確率に関連しうる。ＵＥＲ率データ４２は、保守を受ける隊のエンジンに関連するエンジンのサンプル母集団におけるＵＥＲの統計的度数に関連する情報である。仮想のサービスパラメータ２０は、エンジンに実際に存在しない残存インターバル値（ＲＩｖ）４４を有する仮想部品によって表される。ＲＩｖ値４４は、ＤＯＰ１４に与えられ、ＲＩｐ値３８およびＲＩｍ値４０と同様に処理される。ＲＩｖ値４４は、エンジンの代表的な群のＵＥＲ率が増加するとＲＩｖ値が減少するように、また逆も同様となるよう定められる。例えば、任意のエンジン母集団における比較的高率のＵＥＲは、比較的短い平均予測寿命を有し、かつ分散が小さい仮想部品によって表され、小さいＲＩｖ値４４によって示される。反対に、任意のエンジンの母集団における比較的低率のＵＥＲは、比較的長い平均予測寿命を有し、かつ分散が大きい仮想部品によって表され、大きいＲＩｖ値４４によって示される。ＲＩｖ値４４は、典型的に予測値であるが、任意の分布を含む平均および分散のあらゆる組合せが使用可能である。時間経過に伴ってＵＥＲの統計データが変化するにつれてＲＩｖ値４４も変化しうるが、一般的に任意のエンジン数の保守計画１２を生成するためのＲＩｖ値４４は、そのＲＩｖ値によって表される全てのエンジンに適用される定数である。

ＲＩｖ値４４を確定する好適な方法では、任意のエンジン母集団に関するＵＥＲ履歴データ４２が、これらのエンジンのＵＥＲの間の統計的に推定される時間インターバルすなわち離散単位時間の数を求めるために分析される。ＵＥＲの推定時間インターバルに基づく離散型確率塊関数（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍａｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎＰＭＦ）が計算されるとともに推定単位時間数にわたって分配される。以下の例では、推定時間インターバルに基づく一様な離散型ＰＭＦ分布が選択されるが、一様でない分布および連続的な分布を含む他のＰＭＦ分布も使用可能である。続いて、平均値の期待値ＥＶが計算され、このＥＶは、それぞれのＰＭＦとこれに関連する単位時間値との積の和に等しい。次に、切り捨てたＥＶ値［ＥＶ］が、ＥＶ値から導かれ、［ＥＶ］値はＥＶ値の整数部である。この［ＥＶ］値は、ＤＯＰ１４にあたえられるＲＩｖ値４４として使用される。例えば、ＵＥＲが{１，２，３，４}の単位時間値にわたって一様に分配されると、その母集団におけるＵＥＲの確率を示す１／４＝０．２５のＰＭＦがそれぞれの値{１，２，３，４}に割当てられるので、ＥＶ値は、（０．２５×１）＋（０．２５×２）＋（０．２５×３）＋（０．２５×４）＝２．５であり、［ＥＶ］値は２となる。よって、この母集団のＲＩｖ値４４は、［ＥＶ］値２に等しく設定される。ＡＭＰプログラムで使用されるＲＩｐ値３８およびＲＩｍ値４０の既存のフォーマットに一致するように、整数のＲＩｖ値４４が使用されるが、異なるＤＯＰおよび方法では他のフォーマットを採用することもできる。ＤＯＰの再構成の必要性を最小化するために、ＲＩｖ値４４は、ＤＯＰ１４内でＲＩｐ値と全く同様にフォーマットおよび処理されることが好ましい。このＲＩｖ値４４を定める方法は、過去のＵＭＥの発生に基づいて仮想保守パラメータ２０を定める多くの可能な方法の１つを例示するものである。ＲＩｖ値４４は、統計的なサンプル母集団のＵＥＲ率が増加するに従ってＵＭＥ履歴情報を示す仮想部品のＲＩｖ値４４がなんらかの関連する方法で減少するように、他の方法で定められた異なる統計値に基づくものでもよい。例えば、ＲＩｖ値４４は、平均ＵＥＲ率４２に直接反比例してもよい。

ＤＯＰ１４は、隊の各々のエンジンのそれぞれのＲＩｐ値３８およびＲＩｍ値４０に関するデータ、これらのエンジンに関するＲＩｖ値４４、エンジン独立費用パラメータ２８，３０，３２，３４および計画期間２６に関するデータを取得する。ＤＯＰ１４は、目標ＢＴＬパラメータ３６として与えることができるデータも取得する。ＤＯＰ１４は、取得したデータを処理し、計画期間２６において発生が予測される各々のエンジンの保守予定、および予定された保守のそれぞれの仕事範囲仕様書２４を含む保守計画１２を生成する。各仕事範囲仕様書２４は、保守を受けるエンジンに実行される作業のリストを含み、このリストにはエンジンの個々のＬＬＰに関するＬＬＰ維持／交換決定が含まれる。保守計画１２の目的は、仕事の流れ高率を最適化するとともに、与えられたＲＩｖ値および与えられたＢＴＬ値があればこれに対して保守を提供する総費用を最小化することである。ＤＯＰ１４は、ＲＩｖ値４４をＲＩｐ値３８およびＲＩｍ値４０と同様に処理することで、保守計画１２を作成するときに将来的なＵＥＲが発生する確率を考慮に入れる。ＤＯＰ１４は、それぞれのＲＩｖ値４４に応答して、所定の保守時にエンジンがＵＥＲのために短時間で戻る可能性が高ければ、そのＵＥＲを見越して保守計画１２によって所定のＳＥＲを遅延させるか、所定の保守のＢＴＬを下げることができる。反対に、所定の保守時にエンジンがＵＥＲのために工場に長時間戻らない可能性が高い場合には、エンジンがＵＥＲのために近いうちに工場に戻ることが予想されないので、ＤＯＰはＢＴＬを増加させるかその保守の所定のＳＥＲを遅延しないことができる。

続いて図３を参照すると、かなり単純化された例に対してＤＯＰ１４が生成した一組の可能な保守計画を示すチャートすなわち標本マトリックス７８が示されており、ＤＯＰ１４によって生成される特定の保守において、ＵＥＲ率データ４２が仕事範囲における維持／交換決定にどのように影響を与えるかを表している。この例では、ＤＯＰ１４は、ＬＬＰを１つだけ有するエンジンに対して計画期間に保守を１つだけ含む可能な保守計画を作成するために使用されている。ＢＴＬ値３６とＲＩｖ値４４の各対に対して、保守計画がそれぞれ作成される。標本マトリックス７８中のそれぞれのグラフは、ＤＯＰ１４によって生成される可能な保守計画８０を示し、この保守計画８０には、エンジンの計画期間における、エンジンの特定の目標ＢＴＬ値３６および特定のＲＩｖ値に対する全ての維持／交換決定が含まれる。各グラフの行は、所定のＲＩｖ値４４のための可能な保守計画を示し、各グラフの列は、所定の目標ＢＴＬ値３６のための可能な保守計画を示している。この単純化された例では、ＲＩｖ値４４は１から４まで変動し、ＢＴＬ値３６は、１から５まで変動するが、実際のエンジンではこれらの数値範囲はかなり大きくなりうる。各グラフの横座標は、ＲＩｐパラメータ３８を示し、各グラフの縦座標は、ＲＩｍパラメータ４０を示す。例では、所定のＢＴＬ値３６についてＲＩｖ値４４が減少する(すなわちＵＥＲ率が増加する)に従って、エンジンの部品交換数が減少し、所定のＲＩｖ値についてＲＴＬ値が増加するに従って、所定のＲＩｖ値に対する部品交換数が増加する。従って、ＲＩｖ値４４が低い(例えば、ＲＩｖ＝１）と、ＤＯＰ１４によって生成される可能な保守計画はいずれの所定のＢＴＬ値３６についても部品交換を含まないが、ＲＩｖ値が比較的高い(例えば、ＲＩｖ＝４)と、ＢＴＬ値が増加するに従って可能な保守計画は比較的多くの部品交換を含むようになる。このように、低いＲＩｖ値を有するエンジンでは、ＤＯＰ１４は、所定のＬＬＰを交換するために次に起こりうるＵＥＲまで待つことによって１つまたは複数の不要なＳＥＲを避けることができる保守計画８０を生成する。ＲＩｖ値４４を有する仮想部品によってＵＥＲデータを表すことによって、所定の計画期間にわたる総保守費用を減少させることができる。

図４を参照すると、方法１００は、方法１０で目標ＢＴＬ３６として使用される最適化された目標ＢＴＬ１０２を生成する。方法１００では、隊の代表的なエンジンに関する可能な全てのＲＩｐ値３８およびＲＩｍ値４０の代表的なサンプリング１０４と、選択可能な全てのＢＴＬ値の代表的なサンプリング１０６とが、エンジンのＲＩｖ値３６、保守費用値２８，３０，３２，３４、および計画期間値２６とともにＤＯＰ１４に与えられる。全ての可能なＲＩｐ値，ＲＩｍ値、およびＢＴＬ値をＤＯＰ１４に与えることはできるが、実際のエンジンにおけるそれぞれのパラメータの異なる値の数は多く、計算しなければならない異なるパラメータ値の可能な組合せは指数関数的に多くなるので、最適値の解の集合を求める計算時間が過度に長くなってしまう。従って、可能な値の総数よりも少なく、かつ好ましくは可能な値の全範囲にわたる各々のパラメータの可能な値の代表的なサンプリング１０４，１０６が使用される。ＤＯＰ１４は、与えられたデータを取得して処理し、所定のＲＩｖ値３６に対して与えられたそれぞれのＢＴＬについて可能な保守計画１１０を生成し、この保守計画には、計画期間２６において予定されたエンジンの毎回の保守における全てのＬＬＰに関するＬＬＰの維持／交換決定が含まれる。完全な一組の可能な保守計画１１０は、保守計画標本マトリックス１０８を構成し、このマトリックスは、図３の標本マトリックス７８の可能な保守計画８０の単一の行と同様である。可能な各保守計画１１０は、続いて平均保守費用（ａｖｅｒａｇｅｂｕｉｌｄ−ｔｏｃｏｓｔ）計算プログラム１１２に与えられ、このプログラムは、保守計画１１０におけるＲＩ＿ｐ値およびＲＩ＿ｍ値の各対によって表される全ての保守計画の点の平均保守費用１１４を計算する。次に、各平均保守費用１１４は、最小の平均保守費用１１８を選択する平均費用最小化プログラム１１６に与えられる。最小の平均保守費用１１８を有する可能な保守計画１１０を生じさせるＢＴＬが、所定のＲＩｖ値３６の最適ＢＴＬ１０２である。続いて、図２に関連して説明した方法１０において隊全体のための保守計画１２を作成するために、最適な目標ＢＴＬ１０２を目標ＢＴＬ３６として使用することが好ましい。

実際のＲＩｐ値、ＲＩｍ値、および隊の特定のエンジンにおける実際の部品保守要求と、最適化された保守計画１２によって得られた計画上のＲＩｐ値およびＲＩｍ値と、の差は、隊のエンジンが使用されるに従って出てくる。このような差が生じると、保守団体が次の保守に対する充分な準備をするのを補助するために、実際のエンジンデータの変更を考慮に入れるよう保守計画１２を更新することが有利である。最新の隊情報は、毎回の保守時において操作ログ記録、排気ガス温度センサなどのエンジンセンサ、および所有者のガイドラインや政府機関の規制などの他の供給源から得ることが可能である。保守計画１２を最新のものに保つためには、方法１００で得られた最適な目標ＢＴＬ１０２をＤＯＰ１４に与える目標ＢＴＬ３６として使用して方法１０を繰り返すとともに、エンジン固有パラメータ１８、エンジン独立パラメータ１６、および仮想保守パラメータ２０の最新の値を使用して更新された保守計画１２’を得ることができる。これにより、保守計画１２は、隊のエンジンの実際の状態として、時間とともに変化するエンジン固有パラメータ１８、仮想保守パラメータ２０、およびエンジン独立パラメータ１６を含む隊の実際の使用状態を考慮するために、最適な目標ＢＬＴ１１８を使用して方法１０を反復し、実際の隊ステータスの変更を考慮に入れるために保守計画１２を連続的に更新することができる。

上述した方法１０，１００によって明らかなように、単一のエンジンからより大きいエンジンの副群までの隊の異なる特定のレベルについて、エンジン群に関連する履歴ＵＥＲ率に応答する保守計画を生成および再生成することができる。また、(航空機の他のコンポーネントもＬＬＰを有するので)方法１０，１００は、エンジンの保守での使用に限定されないことは明らかであり、航空宇宙船の保守サービスでの使用にも限定されず、異なる用途での使用に容易に採用可能であり、比較的予測可能な予定で定期的な保守を要する１つまたは複数のＬＬＰをそれぞれ含む他の種類のアセンブリ群の予定外の保守情報に応答して保守計画を生成することができる。

続いて、図５を参照すると、隊の情報パラメータ１６，１８，２０のためのデータを取得するとともに、このデータを処理してユーザ(図示省略)によってアクセス可能な保守計画１２または最適な目標ＢＴＬを生成するためにコンピュータシステム１５０が採用されている。コンピュータシステム１５０は、１つまたは複数の入力装置１５４、データ記憶装置１５６、および出力装置１５８に接続されたデジタル処理装置１５２を含む。処理装置１５２は、デジタルコンピュータなどのデジタルデータを処理する適切な装置とすることができる。入力装置１５４は、処理装置１５２にデータを与える、キーボード、座標位置支持装置、イメージスキャナ、データ記憶読取り装置、または隊情報データセンサおよび送信装置などの適切な装置とすることができる。出力装置１５８は、処理装置の出力をユーザが使用できる理解可能なフォーマットにする、モニタ、プリンタ、ファクシミリ装置などの適切な装置とすることができる。データ記憶装置１５６は、データを記憶するとともに／または処理装置にデータを提供する、磁気式または光学式のデータ記憶装置やコンピュータメモリ回路などのあらゆる記憶装置とすることができる。処理装置１５２は、コンピュータシステム１５０をシステム１５０と同様の他のコンピュータシステム１６２に接続するローカルエリアネットワークまたはインターネットなどのデータネットワーク１６０にも接続され、入力／出力装置１５４，１５６，１５８に加えてネットワーク上の他のシステム１６２からもデータを入力および出力できることが好ましい。

処理装置１５２に方法１０，１００を実行させるコンピュータプログラムは、コンピュータ可読媒体１６４に記憶されるとともに処理装置に提供される。このプログラムは、ＤＯＰ１４と、好ましくは平均保守費用計算プログラム１１２および平均費用最小化プログラム１１６を含む。処理装置１５２は、プログラムに応答して、入力装置１５４、データネットワーク１６０、およびデータ記憶装置１５６のいずれか可能なものから隊情報(方法１０では２６〜４０および４４；方法１００では２６〜３６、１０４および１０６)を取得する。処理装置１５２は、次に、取得した隊情報を処理して方法１０に従って保守計画１２を生成するか、または方法１００に従って最適な目標ＢＴＬ１０２を生成する。保守計画１２および／または最適な目標ＢＴＬ１０２は、上述の出力装置１５８によって理解可能なフォーマットでユーザに提供されることが好ましい。保守計画１２および／または最適な目標ＢＴＬ１０２は、データ記憶装置１５６に記憶されてデータネットワーク１６０に接続された他のコンピュータシステム１６２に送信することもでき、保守計画および／または最適な目標ＢＴＬは当該技術で周知の方法によって同様の出力装置上で他のユーザに提供されてもよい。

上述の説明によって、当業者には本発明の数多くの実施例が明らかとなるであろう。本明細書は例示的なものであり、当業者が本発明を構成および使用することを可能にするとともに、その好適実施例を教示することを目的としている。従って、請求項の範囲内の全ての実施例の排他的な権利が出願人によって保有される。

従来技術に係る一隊の航空宇宙船における複数のエンジン用の保守計画生成方法のブロック図である。本発明に係る一隊の航空宇宙船における複数のエンジン用の保守計画生成方法のブロック図である。本発明の方法によって生成される例示的な保守計画標本マトリックスを示すチャートである。図２の方法に従って保守計画を生成するために最適目標ＢＴＬを見つける方法のブロック図である。本発明の方法を実行するコンピュータシステムの概略的な説明図である。

Claims

アセンブリの少なくとも１つの部品に要求される保守を表す実際の保守パラメータを保守要求最適化システムに入力し、
予定外の保守を表す仮想保守パラメータを保守要求最適化システムに入力し、該仮想保守パラメータは前記アセンブリに関連する予定外の保守に関するデータから導かれ、
前記アセンブリ用の保守計画を作成するために保守要求最適化システムを作動させることを含むことを特徴とする保守計画方法。
前記予定外の保守に関するデータは、前記アセンブリに関連する一群のアセンブリから得られることを特徴とする請求項１記載の保守計画方法。
前記アセンブリは、ガスタービンエンジンであり、前記予定外の保守に関するデータは、予定外のエンジン取外し率であることを特徴とする請求項１記載の保守計画方法。
前記仮想保守パラメータの残存耐用寿命予測値を指定することをさらに含み、この予測値は、エンジン取外し率に反比例することを特徴とする請求項３記載の保守計画方法。
保守要求最適化システムに前記アセンブリの最小仕事範囲仕様書を入力することをさらに含み、この仕様書は、仮想保守パラメータに応答することを特徴とする請求項１記載の保守計画方法。
前記部品を交換するか交換しないかという決定は、前記仕様書に基づくことを特徴とする請求項５記載の保守計画方法。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであり、前記予定外の保守に関するデータは、前記コンポーネントの予定外の取外し率であることを特徴とする請求項１記載の保守計画方法。
複数の部品を有するアセンブリに実行される作業のスケジューリング方法であって、
少なくとも１つの部品の状態情報を取得し、
前記アセンブリに関する予定外の事態の情報を取得し、
前記作業の実行予定を生成することを含み、前記予定は、前記の状態情報と予定外の事態の情報とに応答することを特徴とするアセンブリに実行される作業のスケジューリング方法。
前記予定外の事態の情報は、前記アセンブリに含まれない仮想部品の残存寿命値として表されることを特徴とする請求項８記載の作業のスケジューリング方法。
保守要求最適化システムに前記の状態情報と残存寿命値とを提供することをさらに含み、予定の生成は、保守要求最適化システムを使用して実行されることを特徴とする請求項９記載の作業のスケジューリング方法。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項１０記載の作業のスケジューリング方法。
前記アセンブリは、航空宇宙エンジンであることを特徴とする請求項１０記載の作業のスケジューリング方法。
前記予定外の事態の情報は、予定外のエンジン取外しに関連することを特徴とする請求項１２記載の作業のスケジューリング方法。
予測可能な残存耐用寿命をそれぞれ有するアセンブリを含むアセンブリ群の保守計画生成方法であって、
前記アセンブリの残存耐用寿命に関する状態情報を取得し、
前記アセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得し、
前記アセンブリ群の保守計画を生成することを含み、この保守計画は、前記の状態情報と予定外の事態の情報とに応答することを特徴とするアセンブリ群の保守計画生成方法。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項１４記載のアセンブリ群の保守計画生成方法。
前記アセンブリは、エンジンであることを特徴とする請求項１４記載のアセンブリ群の保守計画生成方法。
前記予定外の事態の情報は、前記エンジンの予定外の取外しに関することを特徴とする請求項１６記載のアセンブリ群の保守計画生成方法。
保守計画の生成は、
前記の状態情報と予定外の事態の情報とを保守要求最適化システムに与え、
前記保守計画を得るために前記システムを作動させることを含むことを特徴とする請求項１７記載のアセンブリ群の保守計画生成方法。
前記予定外の事態の情報は、エンジンに含まれない仮想部品の残存寿命値として表されることを特徴とする請求項１８記載のアセンブリ群の保守計画生成方法。
少なくとも１つのアセンブリを含むアセンブリ群の保守仕事範囲仕様書の生成方法であって、
前記群の代表的なアセンブリの複数の可能な残存寿命インターバルを取得し、
前記代表的なアセンブリの複数の可能な仕事範囲仕様書レベルを取得し、
前記代表的なアセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得し、
前記の可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第１のものの組合せについて、前記予定外の事態の情報に応答して第１の保守計画の選択肢を生成し、
前記の可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第２のものの組合せについて、前記予定外の事態の情報に応答して第２の保守計画の選択肢を生成し、
第１および第２の保守計画の選択肢のそれぞれについて費用を計算し、
より好ましい費用を有する第１または第２の保守計画の選択肢に対応する第１または第２の可能な仕様書レベルの一方を選択することを含むことを特徴とする保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記保守計画の選択肢は、保守要求最適化システムを使用して生成されることを特徴とする請求項２０記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項２１記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記アセンブリは、エンジンであることを特徴とする請求項２１記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記予定外の事態の情報は、エンジンに含まれない仮想部品の残存寿命値として表されることを特徴とする請求項２３記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記予定外の事態の情報は、エンジンの予定外の取外しに関することを特徴とする請求項２４記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
予測可能な残存耐用寿命をそれぞれ有するアセンブリを含むアセンブリ群の保守計画生成方法であって、
前記群の代表的なアセンブリの複数の可能な残存寿命インターバルを取得し、
前記代表的なアセンブリの複数の可能な仕事範囲仕様書レベルを取得し、
前記代表的なアセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得し、
前記の可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第１のものの組合せについて、前記予定外の事態の情報に応答して第１の保守計画の選択肢を生成し、
前記の可能な仕様書レベルおよび可能な残存寿命インターバルの第２のものの組合せについて、前記予定外の事態の情報に応答して第２の保守計画の選択肢を生成し、
第１および第２の保守計画の選択肢のそれぞれについて費用を計算し、
より好ましい費用を有する第１または第２の保守計画の選択肢に対応する第１または第２の可能な仕様書レベルの一方を選択し、
前記アセンブリの残存耐用寿命に関する実際の状態情報を取得し、
前記アセンブリに関連する予定外の事態の情報を取得し、
前記選択された仕様書レベルを取得し、
前記アセンブリ群の保守計画を生成することを含み、該保守計画は、前記の状態情報、予定外の事態の情報、および選択された仕様書に応答することを特徴とするアセンブリ群の保守計画生成方法。
前記の保守計画および保守計画の選択肢は、保守要求最適化システムを使用して生成されることを特徴とする請求項２６記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項２７記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記アセンブリは、エンジンであることを特徴とする請求項２７記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記予定外の事態の情報は、エンジンに含まれない仮想部品の残存寿命値として表されることを特徴とする請求項２９記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
前記予定外の事態の情報は、予定外のエンジン取外しに関することを特徴とする請求項３０記載の保守仕事範囲仕様書の生成方法。
少なくとも１つのアセンブリに関連する入力された状態情報に応答して前記アセンブリ用の保守計画を生成する保守要求計画システムにおける予定外の保守の想定方法であって、
前記アセンブリに関する予定外の保守情報を取得し、
前記予定外の保守情報に関連する仮想保守パラメータを導き、
前記保守計画を生成するために前記システムに前記仮想保守パラメータを与えることを含むことを特徴とする保守要求計画システムにおける予定外の保守の想定方法。
前記予定外の保守に関連する率を計算することをさらに含み、前記仮想保守パラメータは、この率に反比例することを特徴とする請求項３２に記載の保守要求計画システムにおける予定外の保守の想定方法。
前記仮想保守パラメータは、前記状態情報と同様の方法で前記システムに入力可能なフォーマットを有することを特徴とする請求項３３に記載の保守要求計画システムにおける予定外の保守の想定方法。
アセンブリ群の保守計画を生成するコンピュータ支援システムであって、
前記アセンブリ群の少なくとも１つのアセンブリに関する状態情報と予定外の事態の情報とを取得する取得手段と、
前記の状態情報と予定外の事態の情報とに応答して前記保守計画を生成する生成手段と、を有することを特徴とするコンピュータ支援システム。
前記保守計画は、前記アセンブリに実行される作業予定を含むことを特徴とする請求項３５記載のコンピュータ支援システム。
前記生成手段は、保守要求最適化プログラムを含むことを特徴とする請求項３６記載のコンピュータ支援システム。
前記生成手段は、費用計算手段と、費用最小化手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項３７記載のコンピュータ支援システム。
前記アセンブリは、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項３８記載のコンピュータ支援システム。
前記アセンブリは、エンジンであることを特徴とする請求項３８記載のコンピュータ支援システム。
複数の実際部品を有する製品に対する保守作業のスケジューリングを行うコンピュータ支援システムであって、
前記実際部品の少なくとも１つに関する実際部品情報と、前記製品に含まれていない仮想部品に関し、かつ前記製品に関連する予定外の事態の情報に関する仮想部品情報と、を含む情報をデータベースから取得する取得手段と、
前記の実際部品情報と仮想部品情報とに応答して作業予定を生成する生成手段と、を有することを特徴とするコンピュータ支援システム。
前記作業の目標仕様書を生成する手段をさらに有することを特徴とする請求項４１記載のコンピュータ支援システム。
前記製品は、航空宇宙コンポーネントであることを特徴とする請求項４２記載のコンピュータ支援システム。
前記製品は、エンジンであることを特徴とする請求項４２記載のコンピュータ支援システム。
前記作業は、保守作業であることを特徴とする請求項４４記載のコンピュータ支援システム。
前記予定外の事態の情報は、エンジンに関する予定外の保守情報を含むことを特徴とする請求項４５記載のコンピュータ支援システム。
前記予定外の保守情報は、予定外のエンジン取外しデータであることを特徴とする請求項４６記載のコンピュータ支援システム。
ガスタービンエンジンに実行される作業のスケジューリング方法であって、
前記エンジンに関する情報を保守要求最適化システムに入力し、
前記保守要求最適化システムを作動させて前記エンジンの保守計画を作成することを含み、前記情報には、予定外のエンジンの取外しデータが含まれることを特徴とするガスタービンエンジンに実行される作業のスケジューリング方法。
ガスタービンエンジンに実行される保守作業のスケジューリングのためのコンピュータ支援システムであって、
前記エンジンに関するデータベースから情報を取得する取得手段と、
前記情報に応答して作業予定を生成する生成手段と、を有し、前記情報には、予定外のエンジン取外しデータが含まれることを特徴とするコンピュータ支援システム。