數據挖掘在民用飛機客艙設施維護中的應用

■ 錢藝斌 王振志 黃鵬偉 柳偉民 陳垂燦/廈門航空有限公司

0 引言

民用飛機客艙設施維修既牢系安全，又與服務品質緊密相關。除了滿足適航性要求外，客艙設施的品質直接影響旅客乘機體驗。如何在成本投入和旅客滿意度之間取得平衡，是客艙維修工作的難點。民用客機客艙設施的維修方案與航空公司的市場定位高度相關，特別是一些大型航空公司，機隊客艙設施構型豐富，機齡跨度大，客艙設施的狀態將直接影響服務品質。

隨著經營規模不斷擴張，國內某航空公司的機隊規模已經突破200 架次，雖然仍保持大部分波音系列飛機，但新飛機必然擁有全新構型的客艙設施。以客艙座椅為例，構型已達13 種，這13種構型中，同一構型的座椅可能僅裝在同一型號的飛機上，也可能裝在不同型號的飛機上。

隨著飛機數量及航班數量的增多，與客艙設施相關的維護記錄數據量急劇膨脹，且更加復雜化，內容形式呈多樣化，形成了龐大的客艙設施維護數據庫資源。

民用飛機制造商提供的維修方案并不涉及客艙設施，因為這部分內容與航空公司的市場定位高度相關。當前，客艙設施涉及的各級別維護工作主要依靠經驗總結，缺少較為系統、準確的客觀數據支持，導致實際維護過程中精準度不足，存在盲目性。

因此，研究算法模型，對已有的客艙設施維護數據庫資源進行整合挖掘，結合日常維護中積累的經驗，通過研究客艙設施品質模型，建立一套直觀可量化的狀態模型。后續可通過可量化的狀態數據，為客艙設施維修方案的調整、重要保障、成本控制等提供客觀依據，為開展精準維修、提升客艙設施品質提供數據支撐，同時也能提高維修效率，降低維護成本，合理利用人力。

1 解決方案

1.1 計算影響客艙設施品質各級項目的權重

以單機為例，結合日常維護過程中積累的經驗，篩選出對客艙設施品質影響較大的項目，將這些項目設置成多級指標（一級指標為最終輸出的整機客艙品質分值）。

對比各級指標兩兩間對客艙品質影響的重要性，通過層次分析法（AHP）計算出各級指標對客艙品質影響的權重，計算結果如圖1 所示。

從圖1 可以看出計算所得各級指標的權重，使項目對客艙品質的影響得到了進一步的量化。權重所占比例的大小，代表著其對客艙設施品質影響的多少。所列各級指標中的項目相關維修記錄數據因此而變得有意義。

圖1 影響客艙設施品質的各級指標及其權重

最終一級指標客艙品質分值的高低，能直觀、快速地反映出機隊的客艙設施狀態，可以為開展客艙設施預防性維護工作提供數據支撐，挖掘出數據的部分價值。但要真正將客艙品質量化，還需對數據進行進一步處理。

1.2 四級指標的狀態量化模型

主要考慮客艙中有一定壽命周期且需定期更換的重要部件，如座椅坐墊、背墊、客艙內飾墻紙等，根據歷史維護數據，進行數學建模驗證。

四級指標所涉及部件分為舒適性部件和功能性部件。對所述舒適性部件建立衰減函數模型，對所述功能性部件建立可靠度函數模型。兩者雖然是通過不同的數學原理計算所得，但都能較為客觀地量化部件狀態。

1）舒適性部件

隨著使用時間的增加，舒適性部件的各項屬性均會出現不同程度的下滑，從而影響部件的舒適性，因此，選擇建立衰減模型，根據壽命周期規律闡述舒適性的變化情況。

舒適性部件的衰減模型采用Z 型函數，有：

式中，k、a、b為需要求解的參數值；c為舒適性部件衰減到最后的最低分值，即給定的結束值；t為飛行小時。

對部分衰減模型進行示例，經濟艙座墊的具體衰減模型如圖2 所示，其中，k=0.8；a=0.000438533；b=-7.345；c=0.2。

圖2 經濟艙坐墊衰減模型（無單位）

2）功能性部件

在規定時間（設計壽命）內，規定條件（如溫度、負載、電壓等）下，產品正常運轉或服務正常的概率稱為功能性部件的可靠度?？煽慷仁怯脕砗饬抗δ苄圆考谝幎▔勖瓿梢幎üδ艿哪芰Γ刹捎谜龖B分布、兩參威布爾分布、三參威布爾分布、伽馬分布及廣義伽馬分布函數模型分別計算，取值最大的函數模型，計算獲得該部件的初始自然衰退分值。

以經濟艙作動筒為例，采用正態分布衰減模型：

圖3 經濟艙作動筒衰減模型

1.3 例行維護工作對四級指標的影響

飛機進行C 檢、A 檢、航線日常例行維護工作后，飛機的客艙設施品質必然得到提升。因此，考慮將這部分提升轉變成可量化的分值，融入到客艙設施品質評分體系中。

對所有涉及客艙設施品質的工卡數據進行采集、統計、分類，根據工卡執行的程度，結合維護經驗，分析各類維護工卡對四級指標品質的影響，計算執行例行工卡對各待評價部件分值的影響，獲得各待評價部件的自然衰退分值。

判斷提升后的分值是否超過1，如果超過1，則第k份例行工卡執行后分值提升的自然衰減函數為：

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式中，t為部件的使用時間。

如果沒有超過1，則第k份例行工卡執行后分值提升的自然衰減函數為：

循環上述兩步，最終迭代得到第n份例行工卡執行后分值提升的自然衰退函數fn（t）。需要注意的是，f0=f。

進行歸一化處理，設部件分值滿分為100 分，則自出廠T時刻起該部件的分值為：

1.4 非計劃維修對客艙設施各級部件的影響

非計劃維修是指對多發型/重復性故障的維修，對這部分數據采取觸發機制。在一定周期內，同一部件單機故障率或機隊故障率達到預設值時，該故障為多發故障。預設值可根據航空公司的定位進行設置。

式中，P為部件分值的平均值；F為對應時刻的分值。多發性故障對某類部件分值的影響：假設多發性故障的確認時間為T1、排除時間為T2，則該類部件的綜合分值為 。其中，a為根據多發性的嚴重程度人為設定的給定值，范圍為[0，1]。當故障率超過預設值時，在客艙設施品質評分上進行一定扣減。故障率越高，相應的扣減分值越大。

1.5 單機客艙設施品質可量化分值方案

根據上述對各級指標的分類定義，采用數學模型，結合維護經驗統計，分析出各級指標對客艙設施品質的可量化計算方式，最終擬合成單機客艙設施品質分值。

根據加權平均的方法，求出對應上層第k-1 級的分值：

式中，k為層級；n為各層級項數；為各項分值； 為對應各項權重。

2 實際應用

2.1 客艙設施品質狀態模型

通過上述解決方案，建立飛機單機客艙設施品質評價模型，結合歷史維護數據，以某航3 架波音737NG 飛機的客艙設施狀態進行品質模型創建，如圖4 ～圖6 所示，圖中的縱坐標為客艙設施品質分值；橫坐標為飛機飛行小時；與縱坐標平行的豎線為各級別C 檢的飛行小時；曲線為客艙設施品質衰減模型。

圖4 某航B-5151飛機客艙設施品質模型

圖5 某航B-5535飛機客艙設施品質模型

圖6 某航B-5601飛機客艙設施品質模型

從圖4 ～圖6 中可以看出：

1）3 架飛機在同一時間點的客艙設施品質分值存在差異，分值的高低直接體現當前飛機客艙設施品質的狀態。可以為航空公司重要航班選擇提供客觀數據支撐。

2）B-5535 在執飛13373FH 后執行C2 檢，該C2 檢對于該機客艙品質的提升比另外兩架飛機大。經過核查，發現B-5535 的C2 檢維護深度更深，更換部件較多，因此整體分值略高于另兩架飛機。

3）B-5601 在 執 飛21824FH 后 執行C3 檢，C3 檢后該機的客艙設施品質分值提升較大。核查維修數據發現，在C3 檢期間，除了維護加強外，還翻新了部分行李架墻紙，使該機客艙設施品質分值提升明顯。

4）B-5535 執行C4 檢后，整機客艙設施品質分值提升幅度較小。核查數據發現，根據該航客艙MP（維修計劃），該飛機經濟艙扶手膠皮本應在C4 檢進行整機翻新，但實際上并未執行。該工作推遲到33859FH 才完成。

2.2 實行精益化維修

根據行業形勢及公司發展需要，實時優化維修方案，控制維修成本。如座椅墊翻新間隔優化，通過模型算法提供的客觀數據，根據公司發展定位等信息，對所有座椅墊進行優化：在其服役期間整體翻新一次。預計，僅座椅墊翻新成本就可節約10 萬元/架。

2.3 合理進行國產替代件開發

根據客艙設施品質模型曲線，篩選出部分更換頻率高、單價高的進口航材，通過論證其國產替代件的開發價值，評估開發國產替代件的可行性。采用國產替代件取代進口配件，降低維護成本。

2.4 改進維護技能，提升維護效果

根據客艙設施品質模型曲線，可找出各級別維護出廠后飛機客艙設施品質曲線中的突變點（曲線異常上升或下降），及時掌握造成曲線突變的原因，后續及時改進維護方式，提升出廠質量。

3 總結

隨著民用航空業的快速發展，人們生活品質不斷提升，對客艙設施品質提出了更高的要求。無論是客艙設施整體環境的提升，還是設備故障率的降低，維修大數據在其中都起到了至關重要的作用。以往憑借經驗和直覺的工作方式將慢慢轉化為以數據模型分析為主的工作方式。只有不斷對客觀數據進行挖掘，及時準確地掌握算法模型，才能迅速建立響應機制，形成具有針對性的維修方案，提升維護質量，降低維修成本。