張雨生
摘要:本文以中國南方航空公司自主研發(fā)的飛機維修生產(chǎn)管理系統(tǒng)為背景,結(jié)合公司自身的實際情況,通過數(shù)據(jù)采集分析和評估,旨在剖析提高A檢間隔利用率與飛機適航及安全的內(nèi)在聯(lián)系,實施優(yōu)化策略,減少人力工時和集中停場維修時間,最終達到降低維修成本、提高飛機可用率的目的。
關(guān)鍵詞:A檢;間隔利用率;維修成本;提升
Keywords:A check;interval utilization ratio;maintenance cost;improvement
0 引言
南航機務(wù)系統(tǒng)生產(chǎn)部門依據(jù)各機型維修方案定義A檢間隔,并結(jié)合飛機使用和維護過程中的各類約束條件制定定檢維修計劃,力求在確保安全運行的前提下最大程度利用方案所允許的維修間隔,降低維修成本[1]。
目前南航機隊由21個維修基地執(zhí)管,各基地均具備所執(zhí)管機型A檢維修能力。按照現(xiàn)有運行模式及管理分工,維修基地負責所執(zhí)管飛機航線及A檢維修任務(wù)的具體實施,并負責與此相關(guān)的 121部管理職能,包括A檢以下航線維修工作的制定及控制。
經(jīng)過對機務(wù)運行成本縮減項目的評估調(diào)研,針對南航目前A檢計劃運行中方案間隔與實際維修間隔的差異,通過集中計劃、建立KPI機制、采用中央信息系統(tǒng)及改善單位協(xié)調(diào)效率等手段提高A檢間隔實際利用率。
1 A檢間隔利用率數(shù)據(jù)統(tǒng)計
考慮到南航執(zhí)管機型較繁雜,為更集中高效地做好項目分析,僅對目前規(guī)模最大、執(zhí)管分布最廣泛的空客A320系列和波音737NG系列機隊數(shù)據(jù)作統(tǒng)計分析。目前兩種機型數(shù)量達518架,占南航機隊總數(shù)78%,執(zhí)管分布涵蓋所有維修基地,具有分析的典型性。
1.1 統(tǒng)計算法
采用Check Yield概念評估定檢計劃對于定檢維修間隔的利用程度,其基本算法為:
實際利用間隔/方案間隔×100%
由于目前各機型定檢大都采用三個參數(shù)間隔先到為準的原則控制,實際控制中對于某一次定檢一般僅有一個先到的參數(shù)起決定性作用,因此,在對Check Yiled概念的使用上也應(yīng)采用先到的參數(shù)Yield值作為相應(yīng)定檢的Check Yield,即多個參數(shù)Yield值最大的一個,在此稱為綜合間隔利用率。
1.2 波音737NG系列A檢情況
波音737NG系列機型維修方案中定義A檢間隔為600FH/400FC/70Day,實際采用維修工作執(zhí)行計劃(MTOP)均衡后的A檢間隔為300FH/200FC/ 35Day[2]。
根據(jù)2019年統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算結(jié)果如表1、圖1所示。
對于南航波音737NG機群航線結(jié)構(gòu),A檢間隔三個參數(shù)利用率較為接近,總體上飛行小時參數(shù)略顯主導(dǎo)。
從數(shù)據(jù)可以看出,綜合間隔利用率接近90%,折合每個A檢平均有約30FH的提前,根據(jù)南航機隊平均9FH/ Day的日利用率,對比期限,相當于提前3個飛行日執(zhí)行A檢。
按執(zhí)管基地,湖北、河南、廣西等單位間隔利用率較高,廣州和新疆基地利用率較低。
1.3 空客A320系列A檢情況
A320系列機型維修方案中定義A檢間隔為750FH/500FC/100Day,實際采用維修工作執(zhí)行計劃(MTOP)均衡后的A檢間隔為375FH/250FC/50Day[3]。
根據(jù)2019年統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算結(jié)果如表2、圖2所示。
對于南航A320機群航線結(jié)構(gòu),各基地飛機A檢基本均為飛行小時參數(shù)先到,其余兩參數(shù)剩余較多。從數(shù)據(jù)看出,綜合維修間隔利用率約為90%,折合每個A檢平均有約40FH的提前,根據(jù)南航機隊平均9FH/Day的日利用率,對比期限,相當于提前4個飛行日執(zhí)行A檢。
按照執(zhí)管基地,吉林、深圳、湖南等單位間隔利用率較高,廣州和重慶基地間隔利用率較低。
根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,南航主力機隊目前A檢平均間隔利用率在85%~94%之間,距離95%的目標尚有一定差距;同時,不同執(zhí)管基地間的利用率差異較為明顯,最高差距達9%以上。
2 影響A檢間隔利用率的主要原因
根據(jù)對具體案例的深入了解及對分基地生產(chǎn)部門調(diào)研,影響A檢間隔利用率的主要客觀原因可大致歸納如下。
2.1 普遍性(系統(tǒng)性)原因
2.1.1 安全控制邊際
因安全考慮,不允許計劃性對維修項目使用偏離,為避免飛機外站故障、天氣、流控等原因?qū)е聼o法按計劃回基地執(zhí)行A檢而造成維修項目超期,正常情況下,各基地安排A檢計劃時一般至少留有一天的余地。按照南航機隊普遍日利用率,此操作一般會導(dǎo)致10FH的提前,相當于3%的利用率損失。
2.1.2 生產(chǎn)線能力
考慮資源均衡,南航大部分維修基地承擔A檢任務(wù)的車間一般只具備一條A檢線能力,即同一晚只能執(zhí)行1架飛機A檢。由于飛機日利用率有差異,客觀上會存在不同飛機A檢同時到期的情況(理論上可以通過靈活的航班安排盡量避免,但實際中由于飛機限制等原因難以完全做到)。此時,只能將其中一架提前安排,當機隊規(guī)模達到10架甚至20架以上時,這種沖突會頻繁甚至鏈式發(fā)生,可能導(dǎo)致多架飛機A檢提前執(zhí)行。
2.2 特殊原因
2.2.1 航班結(jié)構(gòu)
南航航班運行存在較多外站(非執(zhí)管基地)過夜甚至連續(xù)過夜情況,且由于航班銜接較為緊密,常常難以通過正常方式調(diào)換回基地航后。為了不致飛機A檢在外站超期,如有即將到期的A檢工作,一般需要在過夜前提前完成,此操作一般會導(dǎo)致2天以上的提前,相當于20FH即6%左右的利用率損失。
2.2.2 旺季保障
旺季期間為確保飛機運行,一般需盡可能減少A檢工作安排,通常會將機隊A檢工作集中在旺季前完成,此操作會帶來較多A檢提前執(zhí)行,對于需要停場執(zhí)行的A檢尤為突出。
2.2.3 結(jié)合其他任務(wù)
當飛機有其他到期的單獨維修項目時,如工程指令、保留工作、排故等,如下次A檢期限較近,為避免短期內(nèi)多次停場并節(jié)省停場時間,常將A檢提前結(jié)合執(zhí)行。
2.2.4 生產(chǎn)線任務(wù)沖突
生產(chǎn)線臨時出現(xiàn)更換發(fā)動機、APU或排故等計劃要求優(yōu)先級較高的重要項目時,A檢計劃在作出相應(yīng)調(diào)整時可能需提前執(zhí)行。
2.2.5 參數(shù)利用不平衡
參數(shù)利用不平衡指由于特殊原因造成限制A檢間隔的多個參數(shù)中某一個或幾個明顯提前于其他參數(shù)到期。嚴格來講,由于其中一個參數(shù)已臨近到期,從方案角度來看這種情況不屬于A檢提前,但因其余參數(shù)間隔遠未得到充分利用,從維修經(jīng)濟性角度考慮也是一種較大的浪費。主要原因如下:
1)飛行訓(xùn)練
飛行訓(xùn)練會在短期內(nèi)(2-3天)產(chǎn)生大量連續(xù)起落,導(dǎo)致A檢循環(huán)數(shù)間隔很快到期,而飛行小時和日歷間隔利用率往往不足10%。近年飛行訓(xùn)練量較大,此現(xiàn)象比較突出,尤其是A319機型尤為顯著。據(jù)統(tǒng)計,2020年上半年僅A319機型訓(xùn)練就接近1800起落,相當于因訓(xùn)練產(chǎn)生近5次A檢,且?guī)缀跞考杏趶V州基地執(zhí)管的6架A319飛機。
2)飛機C檢/大修
由于日歷時間的不間斷性,飛機執(zhí)行C檢/大修期間,A檢等維修項目控制的日歷參數(shù)將持續(xù)計時,如兩次A檢之間發(fā)生停場時間較長的C檢/大修,后者將出現(xiàn)顯著的日歷先到情況,飛行小時和起落參數(shù)間隔產(chǎn)生較多浪費。
鑒于數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果中體現(xiàn)了較為明顯的A檢間隔利用率水平差異,有理由認為,計劃員及維修基地對于A檢維修計劃控制和組織實施的精益程度和主觀能動性也是影響A檢間隔利用率的重要主觀原因,甚至在某種程度上超過了上述所列的客觀原因造成的影響。這其中主要包括:
1)責任心和重視程度
A檢計劃精細化控制一般會伴隨著管理負荷的加重和超期風險的增加,需要計劃員具有對維修成本高度敏感的意識和對工作高度的責任心;同時,由于A檢間隔利用率帶來的維修經(jīng)濟性影響較為隱蔽,從維修單位角度往往認識不夠,也一直未能得到足夠的重視。
2)控制方法和能力
A檢計劃的預(yù)測和控制需要計劃員具備較強的分析、預(yù)測、數(shù)據(jù)處理及溝通協(xié)調(diào)能力,在生產(chǎn)計劃工作目前仍主要依賴人工手段為主的條件下,對計劃員個人能力的要求相對較高,這一點往往得不到重視;同時在管理方法或習慣上很多基地仍在沿襲利用以往長期形成的管理模式,僅以安全控制和實施便利為主要導(dǎo)向,未能均衡維修成本控制方面的要求。
3)組織實施及協(xié)調(diào)上的困難
計劃的制定需要依據(jù)并配合人力等資源狀況,由于計劃部門與實施單位在組織構(gòu)架上往往處在兩個不同環(huán)節(jié),且管理上處于相對弱勢,計劃人員對于計劃的主導(dǎo)會受到相對的制約。
上述分析不能一概而論,必須看到各執(zhí)管基地的固有特點,如機隊結(jié)構(gòu)、人員結(jié)構(gòu)、航線結(jié)構(gòu)、地域特點等也可能帶來控制效果上的差異,因此需要對各基地做更細致的了解和比較才能更加科學合理。
3提高A檢間隔利用率措施
綜上,A檢計劃控制中存在一些客觀上的約束及主觀上的不足,在2020年采取了以下措施加以改善,其中各方面的具體措施基本遵循從短期行為到長期規(guī)劃、從臨時應(yīng)對到系統(tǒng)改善的順序,相應(yīng)的資源投入也相應(yīng)遞增。
3.1 航班方面
加強了機務(wù)與營銷部門的溝通,強化營銷部門統(tǒng)籌全公司航班安排的力度,合理調(diào)配飛機利用率,盡可能減少同一執(zhí)管基地短期日利用率波動,力求為機務(wù)提供相對準確、有效的航班及日利用率計劃,以便機務(wù)參照計劃要求和限制靈活派遣飛機、精確控制日利用率。
通過優(yōu)化航班結(jié)構(gòu),提供更多靈活銜接、調(diào)度航班的機會,提高對航班意外情況的應(yīng)對裕度,減少航班運行對既定A檢計劃的影響。
3.2 管理方面
提高各維修基地生產(chǎn)線容量及效率,統(tǒng)籌調(diào)配維修資源,借矩陣管理及公司大運行戰(zhàn)略和機務(wù)改革的東風,突破執(zhí)管基地的限制,有控制地實現(xiàn)維修基地交叉執(zhí)行A檢的運作模式。緩解維修壓力,同時也避免了因遷就人力而將A檢提前安排的情況,有助于A檢計劃穩(wěn)定性的提升。2020年廣州基地執(zhí)行A檢1925架次;統(tǒng)籌8家維修基地,總計分流A檢63架次。疫情期間協(xié)調(diào)各維修基地共完成湖北執(zhí)管波音737NG飛機的A檢56架次;北京執(zhí)管空客A330飛機A檢11架次;新疆執(zhí)管波音737NG飛機A檢10架次等等。全系統(tǒng)共完成A檢支援167架次。
充分使用南航飛機維修調(diào)度排班(AMAS)系統(tǒng),大大提升航班調(diào)度效率與準確性,做好維修計劃數(shù)據(jù)與航班數(shù)據(jù)的動態(tài)對接,提高計劃預(yù)測控制管理水平,使計劃員能在統(tǒng)一的平臺上,基于方案要求的數(shù)據(jù),根據(jù)航班需求情況,安全、科學、合理制定計劃并協(xié)調(diào)實施。通過精細化管理,2020年全南航A檢維修間隔利用率從2019年的89.2%提升到92.8%,同比增加3.5%;減少A檢近200架次,節(jié)省維修工時約78000工時,節(jié)約維修成本近1800萬元。
在政策、維修單位、支援保障及系統(tǒng)支持的前提下,進一步探討根據(jù)維修資源狀況,統(tǒng)籌分配A檢維修任務(wù)的可能。全面實現(xiàn)飛機跟著運力走、保障跟著飛機走。
3.3 考核方面
開展經(jīng)驗交流及技能培訓(xùn)活動,推廣控制效果優(yōu)秀單位的經(jīng)驗,并力求統(tǒng)一生產(chǎn)系統(tǒng)A檢計劃管理的原則和方法。
將A檢間隔利用率納入工作效能考核的標準之一,根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)對各維修基地各機型設(shè)立A檢間隔利用率控制目標。
各維修基地對于A檢間隔低利用率的案例做好記錄、列明原因并定期匯總總結(jié)以供不同單位間交流提高。
3.4 其他方面
充分利用現(xiàn)有的訓(xùn)練機進行飛行訓(xùn)練;改善營運機隊飛機訓(xùn)練的流程,以實現(xiàn)均衡使用飛機。
加強各級維修質(zhì)量,控制保留項目及重復(fù)性故障,減少非計劃性工作對A檢維修計劃的沖擊和影響。
4結(jié)束語
對飛機A檢間隔利用率的提升研究是根據(jù)南航的運行特點和實際情況,結(jié)合制造廠家的建議文件,合理科學地做出調(diào)整,在保證飛機持續(xù)適航的同時,減少人力工時和集中停場維修時間,最終達到降低維修成本、提高飛機可用率的目的,進而在一定的時間范圍為公司帶來最大的經(jīng)濟效益[4],為公司實現(xiàn)“安全和效益”雙豐收做出應(yīng)有的貢獻,為確保南航持續(xù)安全發(fā)展,推進戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型奠定堅實基礎(chǔ)。
參考文獻
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[4] 張艷. 飛機維修方案的合理優(yōu)化產(chǎn)生的經(jīng)濟效益[J]. 航空科技向?qū)В?010(30):179-180.