Verbesserung des Wartungsprozesses von Flugzeugen mit agentenbasierter AnyLogic Modellierung

Verbesserung des Wartungsprozesses von Flugzeugen mit agentenbasierter AnyLogic Modellierung

Problemstellung:

Wir alle fliegen von Zeit zu Zeit. Wir wissen jedoch nicht, wie komplex die Wartung eines Flugzeugs sein kann. Der Wartungsvorgang (Turnaround Process) von Militärflugzeugen (in der Zeit vom Aufsetzen des Flugzeugs bis zur Freigabe, in der das Auftanken, die Wiederbewaffnung und die Überprüfung stattfinden) ist noch komplexer. Der Prozess beinhaltet, da er ziemlich zeitaufwendig ist, mehrere Interaktionen und parallele Arbeitsabläufe. Darüber hinaus werden qualifizierte Mitarbeiter benötigt, um für diesen Turnaround-Prozess ein dauerhaftes Niveau aufrechtzuerhalten, was zu entsprechenden Kosten führt.

Ingenieure von Lockheed Martin, einem der größten Unternehmen in der Luft- und Raumfahrt-, Verteidigungs-, Sicherheits- und Technologieindustrie, nutzten AnyLogic Simulationsmodellierung und versuchten, die Entscheidungsfindung im gesamten Turnaround-Prozess von Militärflugzeugen zu verbessern und die Auswirkungen von Prozessänderungen auf die Bearbeitungszeit zu bewerten.

Lösung:

Um ein Modell zu realisieren, mussten die drei Hauptelemente des Turnaround-Zeit-Prozesses berücksichtigt werden:

Sobald diese Prozesse geklärt waren, wurde eine mobile Anwendung entwickelt, um die Aufzeichnung, die Validierung und das Verständnis des Prozesses in jeder Phase der Wartung zu ermöglichen. Dieses Werkzeug zum Datensammeln wurde von den Beobachtern verwendet, die das Wartungspersonal begleiteten. Die Anwendung wurde im Laufe des Projekts mehrmals angepasst.

Anwendung eines Simulationsmodells für Geschäftsprozesse

Für jeden Schritt im Workflow wurden Akteure, Ressourcen, Abhängigkeiten und andere Prozessdefinitionsdaten identifiziert. Die für das Modell benötigten Daten enthielten die Start- und Stoppzeiten jeder Aufgabe. Zusätzlich zu den Start- und Stoppzeiten war es wichtig, eine Audioaufzeichnungsfunktion bereitzustellen, um Aktivitäten zu erfassen, die in der Anwendung nicht erwähnt wurden. Beobachter konnten beispielsweise den Grund aufzeichnen, dass eine Aufgabe länger dauerte als erwartet, oder aufzeichnen, dass sie versehentlich den falschen Startknopf gedrückt hatten. Es machte die Datensammelapplikation sehr flexibel und anpassbar.

Die Untersuchung des Flugzeug-Turnaround-Prozesses zeigte, dass die agentenbasierte Modellierungs- und Simulationsumgebung Experimentier- und Darstellungsfunktionen umfassen sollte. Das AnyLogic Simulationsmodellierungswerkzeug erfüllte diese Anforderungen. Darüber hinaus trug die Prozessvisualisierung im Modell zur Präsentation auf allen Ebenen von Entwicklern und von Führungskräften bei.

Agentenbasiertes Simulationsmodell

In der nächsten Phase wurden Agenten, Ressourcen und Aufgaben, die während des Prozessmodellierungsschritts identifiziert wurden, in den Prozessablauf in AnyLogic zusammen mit mehreren Visualisierungen implementiert. Danach wurden Basismodelle der Prozesse erstellt, „wie sie implementiert waren“. Sie wurden für Debugging-Zwecke iterativ in einem deterministischen Modus sowie in Monte-Carlo-Modi mit Einzel- und Mehrfachlauf ausgeführt. Die Ergebnisse wurden mit den Erfahrungen an Ort und Stelle verglichen.

Nach der Validierung und Aktualisierung war ein stochastisches agentenbasiertes Modell in der Lage, die dynamischen und interagierenden Prozesse zu erfassen, die den Turnaround-Prozess umfassten. Um den Prozess effizienter zu gestalten, wurden Experimente durchgeführt, um die Auswirkungen von Prozessänderungen zu quantifizieren, sei es durch das Löschen von Prozessschritten, die Reduzierung des Zeitaufwands für die Ausführung eines Prozessschritts oder die Neudefinition von Prozessabschnitten.

Die Experimente mit dem Modell halfen bei folgenden Punkten:

Ergebnis:

Verschiedene Experimente mit dem Modell, einschließlich der Monte-Carlo-Methode, führten zu Vorschlägen, die zeigten, welche Modifikationen am Prozess den größten Unterschied machen würden und die mögliche Bandbreite dieses Unterschieds. Die Modellierungs- und Simulationsansätze von AnyLogic halfen nicht nur bei der Modellierung der Interaktion zwischen Menschen, Maschinen und Arbeitsplätzen, sondern auch beim Aufspüren der Besonderheiten der Arbeitsabläufe, die vor dem Experiment unbekannt waren:

All dies ermöglichte es den Ingenieuren, die Engpässe des Turnaround-Prozesses zu erfassen, Änderungen am Arbeitsablauf vorzuschlagen und erhebliche Verbesserungen in Bezug auf den Turnaround-Prozess für Flugzeuge zu erzielen.

Gesamte Fallstudie herunterladen (PDF)

Simulation software for aerospace and defense
Projektpräsentation durch Nadya Belov, Senior Researcher bei Lockheed Martin

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