基于數字化的飛機維修方案優化思路

■ 邢靜 姚洪光 顧楊波 張銀泉/浙江長龍航空有限公司

0 引言

維修方案是航空公司針對飛機開展例行維修工作的指導性文件，也是保證飛機滿足安全適航的指導性文件。目前，國內各航司主要依據飛機制造廠商給出的對應機型的維修計劃文件（MPD）來編寫自己的維修方案內容。但由于飛機制造廠商在飛機設計之初制定的定期維修工作檢查間隔相對保守，據此編制的維修方案就給航司的實際運營增加了維修成本。因而，如何結合飛機實際維護經驗，利用積累的維修數據來調整和優化維修工作檢查間隔，最終制定出合理的客戶化維修方案，對于航空公司乃至民航業的發展都具有重要意義。

針對維修間隔優化問題，近年來國內學者進行了大量探索與嘗試。閆鋒等[1]研究了基于IP44 理論的民用航空器維修間隔優化模型；張鵬等[2]研究了基于預防性維修可用度模型的維修間隔優化方法；應舒琪[3]研究了基于可靠性數據的民機維修間隔優化方法；鄭志霖等[4]研究了基于統計分析方法的飛機維修方案優化思路；林聰等[5]研究了基于服役數據的飛機計劃維修任務間隔優化方法；吳曉等[6]研究了以可用度為目標的民用飛機不完全預防性維修間隔優化模型。

本文基于MSG-3 理論和IP44 原理，通過對某特定維修方案項目歷史數據的收集，利用數理統計方法進行分析，結合PPH 中的相關要求以及工程評估結果確定最佳維修間隔。

1 維修方案優化理論基礎

1.1 MSG-3 邏輯決斷分析

MSG-3 分析是針對MSI 項目進行的一種自上而下的邏輯決斷方法，包含上下兩層分析。其中，上層分析根據系統功能、功能故障、故障后果來確定相應的失效影響類別，即明顯的安全性影響（5 類）、明顯的使用性影響（6 類）、明顯的經濟性影響（7 類）、隱性安全性影響（8類）、隱性非安全性影響（9類）；下層分析根據功能故障及故障原因來確定需要執行的維修任務，即潤滑/勤務、操作/目視檢查、檢查/功能檢查、恢復、報廢。

1.2 IP44 維修大綱優化指南

IP44 是維修審查委員會政策委員會（IMRBPB）發布的一份針對計劃維修任務優化的指導性文件。它是對MSG-3的重要補充，其推薦的維修任務優化方法及流程是MRB 活動不可分割的一部分[7]。IP44 文件在局方政策符合性、數據格式、數據質量、數據完整性、數據審查、數據相關性等方面均提出了相關要求，為計劃維修任務優化工作的開展提供了有力支持。通過利用機隊的實際使用數據并結合深入分析，實現了對于維修計劃任務持續優化的目的，從而保證了維修計劃任務的有效性。

2 維修方案間隔優化流程

咨詢通告AC-121/135-53R1《民用航空器維修方案》和AC-121-54R1《可靠性方案》中明確指出：航空運營人可根據可靠性方案收集的數據，采取可控制的方式（抽樣試驗、維修數據統計分析或其他支持數據等），適當調整維修間隔和維修控制方式/維修任務，達到降低運行成本和提高經濟效益的目的[8，9]。IP44 中也指出，要開發和使用一個流程，以支持MRB 的持續分析和優化[10]。

咨詢通告AC-91-026R1《航空器計劃維修要求的編制》在IP44 的基礎上給出了更具體的維修任務優化流程，將其分為4 個步驟：數據收集、數據分析、工程分析、優化建議，充分體現了IP44的相關要求[7]。本文在此基礎上引入項目介紹、風險評估等環節，優化了整個流程：客觀收集數據，逐層向下分析，直至得到合理的評估結果；評估過程中盡量體現評估的客觀性，以減少工程師主觀判斷對評估結果的影響。圖1 為完善后的維修方案項目間隔優化流程，共包含6 個步驟。

圖1 完善后的維修方案項目間隔優化流程圖

1）項目介紹

簡述待優化維修方案項目的基本信息，需明確項目類別是否為缺陷發現類（除潤滑、勤務、報廢、恢復以外的維修方案項目），并基于對相關系統原理的分析與理解，確定該維修項目的執行目的（如確保某功能、預防某功能失效等）。需要注意的是，僅對缺陷發現類項目才會繼續執行后續可靠性數據的統計和評估，否則終止分析。

2）風險評估

首先，需分析待優化維修方案項目要確保的功能，以及一旦失效會造成的影響和后果。其次，需分析少執行或者不執行該維修方案項目而導致關聯故障發生的可能性（即關聯故障發生時，有無緩解措施）以及失效后果的嚴重性。通過風險分析方法（如風險矩陣等）綜合評估維修間隔改變可能導致的風險，確保風險在可控范圍內，則繼續執行后續分析，否則終止分析。

3）數據收集

通過收集整理與待優化維修方案項目相關的實際維修數據（即在定期維修工作和航線維修中實際的缺陷發現情況），計算得到相應的缺陷發現率。當結果低于相應FEC 類別允許的缺陷發現率時，認為該維修方案項目可能存在優化空間，故繼續執行后續評估，否則終止分析。

4）數據分析

當上述風險評估值、缺陷發現率以及樣本量數據（涉及抽樣時適用）均滿足要求時，給出同意延長該項目維修間隔的初步評估意見，否則不同意延長。若初步結論為可延長，當樣本量數據足夠時，利用數理統計方法進行失效分布模型擬合，并依據相應FEC 類別允許的缺陷發現率，得出可允許的最大維修間隔，否則不做此步間隔分析。

5）工程分析

專業工程技術人員通過剖析系統原理，綜合考慮故障影響、計算間隔結果（若適用）、緩解/監控措施（若有）、定檢任務組包、航線環境等因素，確定最終的客戶化維修間隔。

6）優化建議

針對上述分析得出的結果，若批準延長該維修方案條目間隔，則后續將使用可靠性方案以及實際維修管理數據（如SDR 事件、航班不正常事件、部件非計劃拆換、故障率等指標）進行持續動態監控，以確保調整后維修方案的安全性、可靠性和有效性。一旦發現異常，及時介入調查，確認間隔不合理后，立即將相關項目縮短至原間隔。

3 案例分析

以A 航司開航至今的實際維修數據為基礎，以該司運營的空客A320 機型的維修方案條目“A32-212600-08-1 操作檢查空氣進口單向活門2150HM”為案例，利用上述思路進行維修間隔優化。

3.1 項目介紹

A32-212600-08-1 維修方案條目的項目來源、工作類別、FEC 類別、項目類別等基本信息如圖2 所示。

圖2 A32-212600-08-1維修方案條目基本信息

3.2 風險評估

根據MSI21.26.00 分析過程[11]以及對系統的理解，單獨的2150HM 單向活門失效對系統工作無影響；僅當單向活門和蒙皮進口活門同時失效在打開位，才可能造成客艙釋壓，進而對航班正常運行造成影響。因此，其失效后果判定為輕微。

根據實際維護經驗得知，蒙皮進口活門和蒙皮出口活門屬于CFDS 監控部件，一旦發生故障，就會觸發故障信息和ECAM 警告信息，便于機組或維修人員及時發現并排故。目前，A 航司已建立針對蒙皮進口活門作動時長的監控模型，一旦活門的作動時間較長，觸發設定的門檻值，即判定為活門性能衰退，將適時下發工作指令進行活門更換。結合A 航司當前的故障管控模式，判定2150HM 單向活門和蒙皮進口活門均失效的可能性極低。

量化以上指標，因未執行該維修方案項目而導致發生故障的可能性賦值為1，故障后果賦值為2，根據風險矩陣判斷（見圖3），結果處于綠區，風險可接受。

圖3 風險矩陣判定圖

3.3 數據收集

查閱A 航司開航至今的所有維修數據，該司執行A32-212600-08-1 維修方案條目工作總計104 次，其中發現缺陷次數13 次；航線維修發現2150HM 部件故障次數總計1 次。結合以上數據計算得出總體缺陷發現率為13.3%。

根據A320 機型PPH 手冊中給出的FEC 9 類項目允許的缺陷發現率為20%[12]（本 案 例 中A32-212600-08-1 維修方案條目為FEC 9 類項目），A 航司當前的總體缺陷發現率為13.3%＜20%，認為該維修方案項目可能存在優化空間。

3.4 數據分析

結合上述分析結果，A 航司針對A32-212600-08-1 維修方案條目的缺陷發現率和風險接受水平均滿足要求，初步定性認為該維修方案項目可延長。下面針對該評估結果進行定量驗證。

通過梳理A 航司開航至今所有的維修記錄，并將其轉化為故障間隔周期數據，共得到51 個樣本數據。其中，區間截尾數據14 個，右截尾數據37 個。令I 表示區間截尾數據，S 表示右截尾數據，單位為CA（日歷日），如表1所示。

表1 2150HM故障間隔周期數據

考慮到A 航司2150HM 單向活門故障間隔周期數據中包含大量截尾數據，為初步驗證其服從何種故障分布模型，將數據樣本導入Minitab 軟件，并采用極大似然法對Minitab 中的11 種分布函數進行參數估計，后利用BIC 準則判斷擬合優劣。表2 為各分布模型對應的BIC 值。

表2 各分布模型對應的BIC值

BIC 準則中指出，BIC 值越小，模型擬合效果越好。在表2 中，對數正態分布模型對應的BIC 值最小，故初步判斷位置參數為7.752、尺度參數為0.64877的對數正態分布函數為最佳分布模型。

為保證分析結果的準確性，針對上述對數正態分布函數使用K-S 假設性檢驗方法進行進一步的擬合優度檢驗。取置信度為1-α=0.95，計算理論分布和經驗分布的差異度，

根據樣本量n=51，顯著性水平α為0.05，查 K-S 檢驗臨界值表得

有Dn

圖4 2150HM單向活門故障間隔分布K-S檢驗數據圖

查詢A 航司2150HM 活門的送修報告，確認2150HM 單向活門故障均為活門中彈簧失效所致。查詢資料得知，一般地，螺旋彈簧的疲勞壽命服從對數正態分布[13]，上述案例擬合結果與實際情況相符，故認為分析結果具有一定的合理性。

根據2150HM 單向活門的操作檢查任務為FEC 9 類隱性非安全類，允許的缺陷發現率為20%，利用該故障分布模型進行估算，得到允許的最大間隔為1347CA（見圖5）。故從理論上確定，該維修方案條目執行間隔可從730CA延長至1347CA。

圖5 A航司2150HM活門故障間隔周期對數正態分布模型

3.5 工程分析

ISC 規定了維修間隔調整限制：5/8類項目最多延長至2 倍，非5/8 類項目最多延長至3 倍[4]。結合上述分析過程，在延長原則的限定下，考慮A 航司后續定檢打包計劃（總體延長C 檢間隔至12000FH/8000FC/1095CA），工程評估后建議A 航司延長維修方案項目A32-212600-08-1 首重檢間隔至1095CA。

3.6 優化建議

通過統計維修方案項目A32-212600-08-1 的執行情況，以及關聯航線/定檢維修中的缺陷發現情況，經可靠性分析和工程評估后，認為項目總體安全性滿足要求，風險可控，決議此項目可從730CA 延長至1095CA。間隔延長后，A 航司需使用可靠性方案和維修管理系統數據持續進行動態監控，確保調整后維修方案的安全、可靠；否則，縮短至原間隔。

4 結束語

目前，國內航司對于維修方案項目優化雖態度積極，但由于缺乏經驗，評估結果往往偏于主觀。本文建立的維修方案間隔優化流程，將維修理論與數理統計相結合，為航司客戶化維修方案間隔提供了可行的分析思路，對航司提升機隊可靠性管理能力具有重要意義。