JP2014093089A - 航空機群のための保守システムおよび保守を計画するための方法 - Google Patents

Abstract

【課題】航空機に対する定例保守作業を有する保守スケジュールの特定、非定例保守タスクスケジュールの生成、これらの組合せスケジュールの生成を含む航空機群の保守を計画する方法を提供する。
【解決手段】保守データベース３２は、定例保守作業リスト、タイミング／継続時間、保守のための利用可能時間情報を含む。非定例保守データベース３４は、非定例保守履歴データを含む。健全性データベース３６は、運用データ、航空機の健全性を判定できる情報、診断的航空機健全性データを含む。計画モジュール３８は、コンピュータ５０上で実行され、保守データベース、非定例保守データベース、健全性データベースに問い合わせるように構成され、定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定する。生成モジュール４０は、保守スケジュールと非定例保守タスクの組合せであるタスクスケジュールを生成し、ユーザ５８に表示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、航空機群のための保守システムおよび保守を計画するための方法に関する。

航空運用センター（ＡＯＣ）のオペレータは、コストのかさむ遅延および欠航を最小限に抑えようと努力しながら、かつ複雑な保守制限事項を順守しながら、一日に数千の航空便の運航を管理している。航空会社にとっての課題は、航空路線における効率の悪さを制限し、予測不可能な保守の混乱の影響を軽減するために効率的に情報を管理することである。

米国特許第７，９５８，０６２号明細書

一実施形態において、本発明は、航空機に対する定例保守作業のリストを含む少なくとも１つの保守スケジュールを備える保守データベースと、航空機に関する少なくとも非定例保守履歴データを備える非定例保守データベースと、航空機に関する運用データを備える健全性データベースと、保守データベース、非定例保守データベース、および健全性データベースに問い合わせて定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する予測される非定例保守タスクを特定するように構成される計画モジュールとを含む、航空機群のための保守システムに関する。

別の実施形態において、本発明は、航空機群のための保守を計画する方法に関し、当該方法は、保守されるべき航空機に対する少なくとも１つの定例保守作業を有する保守スケジュールを特定することと、機群に関する履歴データに基づく所定の発生確率を有し、少なくとも１つの定例保守作業に対する相関を有する非定例保守を備える非定例保守スケジュールを生成することと、保守スケジュールと非定例保守スケジュールとの組合せを備えるタスクスケジュールを生成することとを含む。

複数の航空機システムを有する航空機の概略図である。 本発明の一実施形態による保守システムの概略図である。 本発明の別の実施形態による方法の流れ図である。

本発明の概念を理解するにあたって、最初に航空機の周囲状況を説明することが有用である。図１は、航空機２の適切な動作を可能にする複数の航空機部材システム４と、複数の航空機部材システム４がそれを介して互いに、および航空機健全性管理（ＡＨＭ）コンピュータ８と通信することができる通信システム６とを有する航空機２の形態の車両の一部分を概略的に示している。本発明の概念は、航空機群のような、航空機の集団を含む、１つまたは複数の航空機に適用することができることが理解されよう。

ＡＨＭコンピュータ８は、個々のマイクロプロセッサ、電源、記憶装置、およびインターフェースカードを含む任意の適切な数の標準構成要素を含むか、またはそれらと関連付けられてもよい。ＡＨＭコンピュータ８は、データの取得および記憶に関与する任意の数の部材システムまたはソフトウェアプログラムからの入力を受信することができる。ＡＨＭコンピュータ８は複数の航空機システム４と通信しているものとして示されており、航空機２内の欠陥を診断または予測するのを補助するために、ＡＨＭコンピュータ８が１つまたは複数の健全性モニタリング機能を実行するか、または統合車両健全性管理（ＩＶＨＭ）の一部であってもよいことが企図される。動作中、複数の航空機システム４は、複数の航空機システム４の動作データの少なくともいくらかに関するステータスメッセージを送信することができ、ＡＨＭコンピュータ８はそのようなデータに基づいて航空機２の健全性機能の判定を行うことができる。動作中、複数の航空機システム４の入力および出力は、ＡＨＭコンピュータ８によってモニタリングすることができ、ＡＨＭコンピュータ８はそのようなデータに基づいて航空機２の健全性機能の判定を行うことができる。たとえば、診断的および予測的分析が、情報および値を抽出するためにそのようなデータに知識を適用することができる。このように、ＩＶＨＭシステムのＡＨＭコンピュータは、航空機２に欠陥が発生するか、または発生する確率が高いことを示すことができる。

本発明の実施形態は、定例保守のときに、非定例保守がいつ行われると予測されるか、および／または、物理的近接または関連システムのように、非定例保守がいつ関連するかに基づいて、定例保守訪問の間に非定例修理を含めることによって、保守計画を改善するために航空機または航空機群のための保守を計画するためのシステムおよび方法を提供する。現在、たとえば、２日間よりも長い保守訪問のために保守を計画するときに、保守計画者は、数時間および数サイクルのようないくらか厳密な要件に基づいて完了する予定になっているタスクをひとまとめにしている場合がある。現在航空機において保留になっている保守欠陥も同様に含まれる。多くの場合、そのような保守を実行するときには、非定例と呼ばれる他の問題も発見される。たとえば、航空機上のパネルを開いたときに、腐食、配線の擦り切れ、漏れなどが見つかる場合があり、その場合、これらは補修されなければならない。熟練した航空会社は、計画されている保守訪問内で、そのような非定例保守によって消費されることになる特定の時間量を考慮することができるが、この結果として、訪問は必要とされるよりも長い期間にわたって計画されている場合があり、それゆえ航空機は、保守よりも前に利用可能であるときに一切の利用を計画することができないため、非効率になることが多い。航空機は、構成および使用年数が異なり、結果として非定例の比率の度合いがさまざまに異なるため、機群全体にわたって一様に非定例保守タスク因子を適用して保守訪問をスケジュールする結果として、非効率になる。さらに、保守訪問は予測よりも多い非定例保守が見つかると保守訪問はより長い期間にわたる場合があり、そのときは航空機が利用不可能であるため、機群において運用の中断が発生する場合がある。

図２は、保守データベース３２と、非定例保守データベース３４と、健全性データベース３６と、計画モジュール３８と、生成モジュール４０とを含む保守システム３０を概略的に示している。保守データベース３２、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６は各々、各々が複数セットのデータを有する単一のデータベース、ともにリンクされている複数の別個のデータベース、またはさらには単純なデータ表であってもよいものを含む、任意の適切なデータベースであってもよい。データベースのタイプにかかわらず、保守データベース３２、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６の各々は、コンピュータ上の記憶媒体上に設けられてもよく、または、データベースサーバのようなコンピュータ可読媒体上に設けられてもよく、これは、データベースサーバにアクセスするために通信ネットワークに結合されてもよい。保守データベース３２、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６は、コンピュータ検索可能データベース４２のような単一のデータベース内に含まれてもよいことが企図される。コンピュータ検索可能データベース４２は、定例保守作業の間にいずれの予測される非定例保守タスクが含まれ得るかの判定を補助するために追加のデータまたは情報をも含んでもよいことがさらに企図される。

保守データベース３２は、機群内の航空機のための少なくとも１つの保守スケジュールを含んでもよい。これは、その航空機のための定例保守作業のリストを含んでもよい。定例保守作業は、航空機の安全性および信頼性レベルの劣化を防ぐ、航空機および構成要素の洗浄、防食化合物の塗布、部品への油差し、液圧系および空気圧系統の補修、構成要素の交換、目視検査の実行、ならびに、指定間隔において遂行される任意の他のタスクを含んでもよい。非限定的な例として、定例保守作業は、定例保守のタイミングおよび定例保守の継続時間を含んでもよい。保守データベース３２は、航空機が保守のために利用可能になる合計時間に関連する情報をも含んでもよい。

非定例保守データベース３４は、少なくとも航空機に関する非定例保守履歴データを含んでもよい。そのような情報は、航空機に対して実行された以前の非定例保守を含んでもよい。そのような情報は、定例でない保守に関連してもよく、非定例保守がいつ行われたか、どのようなタスクが実行されたか、ある場合は、どの交換部品が設置されたかを含んでもよい。非定例保守は、非限定的な例として、故障した分品の交換、故障する可能性の高い部品の交換、および、目視検査の間、または定期的にスケジュールされている保守の間に発見される液漏れ、腐食などを含む、定期的にスケジュールされている間隔から外れて実行される任意の他の保守を含む、定例でない任意の保守または修理を含んでもよい。このように、航空機内でどのような故障が発生したか、発生していた可能性のあるどのような故障が回避されたか、および、以前の非定例保守の間に何が行われたかが判定されてもよい。

健全性データベース３６は、航空機に関する運用データを含んでもよい。航空機に関する運用データは、航空機の健全性に関するデータを含んでもよく、または、航空機の健全性をそれから判定することができる情報を含んでもよい。運用データは、使用時間または使用サイクル情報を含む、航空機および構成要素の使用量に関連する情報をも含んでもよい。運用データは、航空機または構成要素の使用年数、および、エンジンのタイプ、部品番号、供給元などを含む、航空機または構成要素の構成をも含んでもよい。さらに、健全性データベース３６は、診断的航空機健全性データをも含んでもよく、これは、航空機における発生する可能性のある故障、およびそのような故障の確率を示すことができる。航空機は、ＡＨＭコンピュータもしくは健全性管理システムを含むか、または類似の能力を有してもよく、そのような情報は、航空機からコンピュータ検索可能データベース４２へとオフロードされてもよく、運用データを提供して航空機における故障の予測に使用されてもよい。予測される故障は、非定例保守タスクとみなされてもよい。

計画モジュール３８は、保守データベース３２、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６に問い合わせるように構成されてもよい。計画モジュール３８は、定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定することができる。計画モジュール３８は、コンピュータ検索可能データベース４２にアクセスまたは問い合わせるように構成されるコンピュータ５０上で実行されてもよい。計画モジュール３８は、計画モジュール３８をコンピュータ検索可能データベース４２に結合する通信ネットワークまたはコンピュータネットワークを介してコンピュータ検索可能データベース４２にアクセスしてもよいことが理解されよう。非限定的な例として、そのようなコンピュータネットワークは、ローカルエリアネットワーク、またはインターネットのようなより大規模なネットワークであってもよい。計画モジュール３８はコンピュータ検索可能データベース４２に繰り返し問い合わせを行ってもよいことが企図される。

計画モジュール３８は任意選択的に、確率モジュール５２、相関モジュール５４、および業務ルールモジュール５６を含んでもよい。確率モジュール５２は、閾値発生確率を有する、予測される非定例保守タスクを特定するように構成されてもよい。閾値発生確率は、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６からの情報に基づいて確率モジュール５２によって決定されてもよい。そのような閾値は任意の適切な所定の値に設定されてもよいが、所定の値は最も関連のある非定例保守のみが含まれることになるように十分に高くてもよいことが企図される。相関モジュール５４は、予測される非定例保守タスクの少なくとも１つがそれによって完了されることができる定例保守作業の少なくとも１つを特定することができる。たとえば、保守データベース３２、非定例保守データベース３４、および健全性データベース３６からの情報、ならびに確率モジュールからの情報に基づいて、相関モジュール５４は、保守が航空機内の特定のパネル内で行われることになると判定してもよい。相関モジュール５４は、同じパネル内の構成要素が閾値故障確率を有すると判定してもよく、計画されている保守訪問の間に非定例保守タスクが完了されるべきであると判定してもよい。したがって、使用時間および使用サイクルならびに航空機特性のような厳密な要件に起因して保守訪問の一部として実行されなければならない保守タスクに基づいて、高い発生確率を有し計画されている保守と相関を有する非定例保守タスクの確率的に求められるリストが生成される。業務ルールモジュール５６は、相関モジュール５４からのタスクが保守計画のために組み込むためにそれらに応じて選択される、１つまたは複数の操業制約、最適化基準および作業目標を含んでもよい。業務ルールモジュール５６は、相関モジュール５４から提示されたタスクのいずれが、航空機利用可能性の最大化のような作業目標を満たすかを判定することができる。計画モジュール３８は、確率モジュール５２および相関モジュール５４のみを含んでもよいことを含め、上記の例とは異なり得ることが理解されよう。

代替的に、計画モジュール３８は、定例保守作業の少なくとも１つの間に含まれるべき予測される非定例保守タスクを決定する保守アルゴリズムをコンピュータ検索可能データベース４２上で置換することによって、定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定しても良い。アルゴリズムは、定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定する際に予測的航空機健全性データを組み込むことができる。非限定的な例として、航空機健全性データを使用して、客室与圧コントローラが９０％レベルの確度で残り１０日の有用寿命を有することが判定されてもよい。予測される故障の将来の保守タスクとの相関付けによって、スケジュールされている保守が次の８日間の間に客室与圧コントローラと同じ領域内で実行されるべきであると判定され得る。その際、アルゴリズムは、航空機利用可能性の最大化のような業務ルールを評価してもよく、既存の保守タスクと関連して客室与圧コントローラの交換のための非定例タスクを含むべきか否かを判断する。アルゴリズムは、使用年数および使用時間のような運用データを考慮に入れることができる。より新しい航空機は、受けている保守訪問の間に腐食のような計画されていない保守問題がより少ない可能性が高いため、これは有用であると判明し得る。航空機が年数を経ると、スケジュールされている保守を実行している間に保守問題を発見する可能性がより高くなる。さらに、故障確率を決定する際に航空機構成情報も同様に使用されてもよい。航空機構成は１つの型の中でさえ変化し得る。たとえば、航空機は追加の消火器を有して構成されてもよく、それゆえ、そのシステムに対して、消火器がより少ない構成の航空機とは反対に、保守を必要とする可能性がより高くなる。

新たな保守作業が実行されるとき、航空機が使用量を蓄積するとき、構成が変化するとき、および、現在の航空機健全性ステータスが変化するとき、計画モジュール３８は、いずれの非定例保守タスクが定例保守作業の少なくとも１つと相関を有するかを絶えず判定してもよい。定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する非定例保守タスクは、その後、計画される保守訪問の一部として組み込まれてもよい。

計画モジュール３８は、運用基準を考慮に入れることによって非定例保守タスクの数を精緻化してもよい。たとえば、航空機が長期間にわたって停止しようとしている場合、ちょうど９５％の故障確率ではなくより低い故障確率、すなわち９０％の故障確率を有するタスクを含めることが望ましい場合がある。計画モジュール３８は、経済的な影響または機群に対する運用上の影響のような他の基準を考慮することが可能であってもよい。そのような影響も、航空機利用可能性、保守収益などのような組織目標と一致する非定例保守タスクのリストを生成するのに使用されてもよい。可能性の高い非定例保守タスクのリストはパッケージに組み込むために計画者に提示される。さらに、計画モジュール３８は、現在の需要に最良に適合する推薦を受けるための追加の入力を考慮に入れてもよい。たとえば、保守ロケーションは５日間にわたって利用可能であってもよく、この入力に基づいて、計画モジュールは、割り当てられている時間内に達成することができる最も高い確率を有する非定例のみを含めるために推薦されている保守作業を精緻化してもよい。

生成モジュール４０は、保守スケジュールと、特定された非定例保守タスクの少なくとも１つとの組合せであるタスクスケジュールを生成することができる。生成モジュールは、タスクスケジュールをユーザ５８に表示するためのディスプレイを含んでもよく、または、タスクスケジュールを出力または中継するように構成されてもよい。計画モジュール３８および生成モジュール４０は別個に示されているが、それらが単一のデバイス内に含まれてもよいことが企図される。

動作中、保守システム３０は、定期保守の間に処理されるべき非定例保守を決定することができる。最初に、計画モジュール３８は、コンピュータ検索可能データベース４２に問い合わせることができ、保守訪問の間に含めるべき非定例保守タスクを推薦することができる。推薦された非定例保守作業は、調整可能な発生確率に基づいてもよい。加えて、計画モジュール３８は航空機の現在の健全性ステータスを考慮に入れてもよく、費用、時間、労働力利用可能性などを含むさまざまな他の要因のコンテキストにおいて近い将来の故障確率に基づいて含めるための非定例保守活動を提供してもよい。技術的効果は、非定例保守タスクを定例保守訪問に組み込むことができ、保守タスクが特定の航空機の固有の特性に基づくため、保守システム３０を使用することによって航空機群の運用効率を改善することができることである。このように、保守システム３０は、推薦される作業をもたらすために、近い将来の故障の予測およびこれらの選択肢の最適化の要素を含んでもよい。計画モジュール３８は、非定例保守との相関を求めるためにタスクレベルまでの計画されている保守作業を考慮に入れることができる。定例保守とともに含まれるべきタスクおよび非定例保守の期間は、結果として、それらの可能性の高い期間に従って保守訪問がより良好に計画されるようにする調整可能な発生確率に基づいてもよく、航空機の利用をより多くし、運用の中断をより少なくすることが可能にする。航空機は運転休止になるため、計画モジュール３８は、将来の保守タスクをも、それらが保守収益、保守利用、航空機利用可能性および保守費用などのような運用目標を最良に達成するためにまだ予定されていない場合であっても含んでもよい。

本発明の一実施形態によれば、図３は、航空機群のための保守を計画するための方法１００を示している。描かれている一連のステップは、例示のみを目的としており、ステップは異なる論理的順序において進行してもよく、または追加のもしくは介在するステップが本発明の実施形態を損なうことなく含まれてもよいことが理解されるため、方法１００を限定することは決して意図されていない。

方法１００は、１０２において保守されるべき航空機に対する少なくとも１つの定例保守作業を有する保守スケジュールを特定することによって開始してもよい。これは、定例保守作業のタイミングおよび継続時間を含んでもよい。１０４において、機群に関する履歴データに基づく所定の発生確率を有し、少なくとも１つの定例保守作業と相関を有する非定例保守を含む非定例保守スケジュールが生成されてもよい。これは、機群に関する履歴データに基づいて所定の発生確率の量を求めることを含んでもよい。たとえば、非定例保守の確率を求めることは、航空機の少なくとも１つの構成要素において発生する可能性のある故障を判定することを含んでもよい。少なくとも１つの構成要素において発生する可能性のある故障を判定することは、構成要素の予測寿命および構成要素の故障率を含む複数の制約の少なくとも１つを評価することを含んでもよい。構成要素の故障率は、実際の故障率または人為的故障率の少なくとも一方を含んでもよい。故障までの推定時間または推定残り有用寿命を求めるために予測的航空機健全性データが使用されてもよい。非定例保守スケジュールを生成する際に、定例保守作業のタイミングおよび継続時間、ならびに非定例保守の所定の確率の量を考慮に入れてもよい。１０６において、保守スケジュールと非定例保守スケジュールとの組合せを含むタスクスケジュールが生成されてもよい。

上記の実施形態は、航空機が地上にある時間を最小限に抑えることができること、遅延を最小限に抑えることができること、および、欠航を最小限に抑えるかまたはなくすことができることを含む、さまざまな利点を提供する。上述の実施形態は、先を見越した保守を計画し、保守訪問のタスクおよび期間を推定する上での問題を解決する。これまでは既知の要件または既存の故障のみが考慮されている場合があり、多くの場合、航空機は保守訪問が終わっても結局後日に保守問題が発見される結果となっていた。加えて、保守タスクは航空機が保守に入った後でしか発見され得ず、結果として航空機が利用不可能になり、それゆえ、運航計画が混乱してしまう。上記の実施形態は、先を見越した保守タスクが実行されることを可能にするために現在の航空機健全性およびいくつかの可変入力基準を使用し、これによって、計画の改善、およびそれによって運航上の混乱が少なくなることに起因して、保守訪問が終わって間もない保守問題の発生が低減し、航空機が保守を終えて遅延する可能性が低減する。さらに、上記の実施形態は、計画されている保守に組み込まれるべき非定例保守を決定するときに複数の入力基準が考慮されることを可能にする。上記の実施形態は、航空機の利用を増大し、費用のかかる運航上の混乱を低減する。さらに、上記の実施形態は、航空機が他の保守のためにすでに空いているために、先を見越した保守作業がより低い費用で保守訪問に含まれることを可能にする。これによって、保守訪問が終わって間もなく発生する運航上の混乱および保守費用が低減する。

本明細書は発明を開示し、さらに当業者が発明を実践することを可能にするために、任意のデバイスまたはシステムを作成および使用すること、ならびに任意の組み込まれた方法を使用することを含む、最良の形態を含む実施例を使用している。本発明の特許可能な範囲は特許請求の範囲によって画定され、当業者が着想する他の実施例を含んでもよい。そのような他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構造要素を有する場合に、またはそれらが特許請求の範囲の文言との十分な差違を有しない等価な構造要素を含む場合に、特許請求の範囲内に入ることが意図される。

２ 航空機
４ 航空機部材システム
６ 通信システム
８ 航空機健全性管理（ＡＨＭ）コンピュータ
３０ 保守システム
３２ 保守データベース
３４ 非定例保守データベース
３６ 健全性データベース
３８ 計画モジュール
４０ 生成モジュール
４２ コンピュータ検索可能データベース
５０ コンピュータ
５２ 確率モジュール
５４ 相関モジュール
５６ 業務ルールモジュール
５８ ユーザ
１００ 方法
１０２ 保守スケジュールを特定する
１０４ 非定例保守スケジュールを生成する
１０６ タスクスケジュールを生成する

Claims (20)

1. 航空機群のための保守システムであって、
   前記航空機のための定例保守作業のリストを含む少なくとも１つの保守スケジュールを備える保守データベースと、
   前記航空機に関する少なくとも非定例保守履歴データを備える非定例保守データベースと、
   前記航空機に関する運用データを備える健全性データベースと、
   前記保守データベース、非定例保守データベース、および前記健全性データベースに問い合わせて、前記定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定するように構成される計画モジュールと
   を備える、保守システム。
2. 前記計画モジュールは、前記定例保守作業の少なくとも１つの間に含まれるべき予測される非定例保守タスクを決定する保守アルゴリズムを前記データベース上で置換することによって、前記相関を判定する、請求項１記載の保守システム。
3. 前記健全性データベースは予測的航空機健全性データをさらに備える、請求項２記載の保守システム。
4. 前記定例保守作業は、前記定例保守作業のタイミングおよび継続時間を含む、請求項３記載の保守システム。
5. 前記アルゴリズムは、前記定例保守作業の少なくとも１つと相関を有する、予測される非定例保守タスクを特定する際に前記予測的航空機健全性データを組み込む、請求項４記載の保守システム。
6. 前記保守データベース、非定例保守データベース、および健全性データベースは単一のデータベースを含む、請求項１記載の保守システム。
7. 前記計画モジュールは、前記単一のデータベースにアクセスするように構成されるコンピュータ上で実行される、請求項６記載の保守システム。
8. 前記計画モジュールは、確率モジュール、相関モジュール、および業務ルールモジュールを備える、請求項１記載の保守システム。
9. 前記確率モジュールは、閾値発生確率を有する、予測される非定例保守タスクを特定する、請求項８記載の保守システム。
10. 前記相関モジュールは、前記予測される非定例保守タスクの少なくとも１つがそれによって完了されることができる前記定例保守作業の少なくとも１つを特定する、請求項８記載の保守システム。
11. 前記保守スケジュールと、前記特定された非定例保守タスクの少なくとも１つとの組合せであるタスクスケジュールを生成する生成モジュールをさらに備える、請求項１０記載の保守システム。
12. 前記業務ルールモジュールは、作業目標を達成するために前記予測される非定例保守タスクのいずれを完了することができるかを特定する、請求項８記載の保守システム。
13. 航空機群のための保守を計画する方法であって、該方法は、
    保守されるべき航空機に対する少なくとも１つの定例保守作業を有する保守スケジュールを特定することと、
    前記機群に関する履歴データと航空機健全性データに基づく所定の発生確率を有し、前記少なくとも１つの定例保守作業と相関を有する非定例保守を含む非定例保守スケジュールを生成することと、
    前記保守スケジュールと前記非定例保守スケジュールとの組合せを含むタスクスケジュールを生成することと
    を含む、方法。
14. 前記非定例保守タスクスケジュールを生成することは、所定の発生確率の量を求めることを含む、請求項１３記載の方法。
15. 前記保守スケジュールは、前記定例保守作業のタイミングおよび継続時間を含む、請求項１４記載の方法。
16. 前記非定例保守スケジュールの前記生成は、前記定例保守作業の前記タイミングおよび継続時間ならびに前記非定例保守の前記所定の発生確率の前記量を考慮に入れる、請求項１５記載の方法。
17. 前記非定例保守の前記所定の確率は、前記航空機の少なくとも１つの構成要素において発生する可能性のある故障を判定することによって求められる、請求項１６記載の方法。
18. 前記少なくとも１つの構成要素において発生する可能性のある故障を判定することは、前記構成要素の予測寿命および前記構成要素の故障率を含む複数の制約の少なくとも１つを評価することを含む、請求項１７記載の方法。
19. 前記故障率を判定することは、実際の故障率または人為的故障率の少なくとも一方を含む、請求項１８記載の方法。
20. 故障までの時間を含む前記人為的故障率は予測的健全性データから求められる、請求項１９記載の方法。