数据挖掘在民用飞机客舱设施维护中的应用

■ 钱艺斌 王振志 黄鹏伟 柳伟民 陈垂灿/厦门航空有限公司

0 引言

民用飞机客舱设施维修既牢系安全，又与服务品质紧密相关。除了满足适航性要求外，客舱设施的品质直接影响旅客乘机体验。如何在成本投入和旅客满意度之间取得平衡，是客舱维修工作的难点。民用客机客舱设施的维修方案与航空公司的市场定位高度相关，特别是一些大型航空公司，机队客舱设施构型丰富，机龄跨度大，客舱设施的状态将直接影响服务品质。

随着经营规模不断扩张，国内某航空公司的机队规模已经突破200 架次，虽然仍保持大部分波音系列飞机，但新飞机必然拥有全新构型的客舱设施。以客舱座椅为例，构型已达13 种，这13种构型中，同一构型的座椅可能仅装在同一型号的飞机上，也可能装在不同型号的飞机上。

随着飞机数量及航班数量的增多，与客舱设施相关的维护记录数据量急剧膨胀，且更加复杂化，内容形式呈多样化，形成了庞大的客舱设施维护数据库资源。

民用飞机制造商提供的维修方案并不涉及客舱设施，因为这部分内容与航空公司的市场定位高度相关。当前，客舱设施涉及的各级别维护工作主要依靠经验总结，缺少较为系统、准确的客观数据支持，导致实际维护过程中精准度不足，存在盲目性。

因此，研究算法模型，对已有的客舱设施维护数据库资源进行整合挖掘，结合日常维护中积累的经验，通过研究客舱设施品质模型，建立一套直观可量化的状态模型。后续可通过可量化的状态数据，为客舱设施维修方案的调整、重要保障、成本控制等提供客观依据，为开展精准维修、提升客舱设施品质提供数据支撑，同时也能提高维修效率，降低维护成本，合理利用人力。

1 解决方案

1.1 计算影响客舱设施品质各级项目的权重

以单机为例，结合日常维护过程中积累的经验，筛选出对客舱设施品质影响较大的项目，将这些项目设置成多级指标（一级指标为最终输出的整机客舱品质分值）。

对比各级指标两两间对客舱品质影响的重要性，通过层次分析法（AHP）计算出各级指标对客舱品质影响的权重，计算结果如图1 所示。

从图1 可以看出计算所得各级指标的权重，使项目对客舱品质的影响得到了进一步的量化。权重所占比例的大小，代表着其对客舱设施品质影响的多少。所列各级指标中的项目相关维修记录数据因此而变得有意义。

图1 影响客舱设施品质的各级指标及其权重

最终一级指标客舱品质分值的高低，能直观、快速地反映出机队的客舱设施状态，可以为开展客舱设施预防性维护工作提供数据支撑，挖掘出数据的部分价值。但要真正将客舱品质量化，还需对数据进行进一步处理。

1.2 四级指标的状态量化模型

主要考虑客舱中有一定寿命周期且需定期更换的重要部件，如座椅坐垫、背垫、客舱内饰墙纸等，根据历史维护数据，进行数学建模验证。

四级指标所涉及部件分为舒适性部件和功能性部件。对所述舒适性部件建立衰减函数模型，对所述功能性部件建立可靠度函数模型。两者虽然是通过不同的数学原理计算所得，但都能较为客观地量化部件状态。

1）舒适性部件

随着使用时间的增加，舒适性部件的各项属性均会出现不同程度的下滑，从而影响部件的舒适性，因此，选择建立衰减模型，根据寿命周期规律阐述舒适性的变化情况。

舒适性部件的衰减模型采用Z 型函数，有：

式中，k、a、b为需要求解的参数值；c为舒适性部件衰减到最后的最低分值，即给定的结束值；t为飞行小时。

对部分衰减模型进行示例，经济舱座垫的具体衰减模型如图2 所示，其中，k=0.8；a=0.000438533；b=-7.345；c=0.2。

图2 经济舱坐垫衰减模型（无单位）

2）功能性部件

在规定时间（设计寿命）内，规定条件（如温度、负载、电压等）下，产品正常运转或服务正常的概率称为功能性部件的可靠度。可靠度是用来衡量功能性部件在规定寿命完成规定功能的能力，可采用正态分布、两参威布尔分布、三参威布尔分布、伽马分布及广义伽马分布函数模型分别计算，取值最大的函数模型，计算获得该部件的初始自然衰退分值。

以经济舱作动筒为例，采用正态分布衰减模型：

图3 经济舱作动筒衰减模型

1.3 例行维护工作对四级指标的影响

飞机进行C 检、A 检、航线日常例行维护工作后，飞机的客舱设施品质必然得到提升。因此，考虑将这部分提升转变成可量化的分值，融入到客舱设施品质评分体系中。

对所有涉及客舱设施品质的工卡数据进行采集、统计、分类，根据工卡执行的程度，结合维护经验，分析各类维护工卡对四级指标品质的影响，计算执行例行工卡对各待评价部件分值的影响，获得各待评价部件的自然衰退分值。

判断提升后的分值是否超过1，如果超过1，则第k份例行工卡执行后分值提升的自然衰减函数为：

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式中，t为部件的使用时间。

如果没有超过1，则第k份例行工卡执行后分值提升的自然衰减函数为：

循环上述两步，最终迭代得到第n份例行工卡执行后分值提升的自然衰退函数fn（t）。需要注意的是，f0=f。

进行归一化处理，设部件分值满分为100 分，则自出厂T时刻起该部件的分值为：

1.4 非计划维修对客舱设施各级部件的影响

非计划维修是指对多发型/重复性故障的维修，对这部分数据采取触发机制。在一定周期内，同一部件单机故障率或机队故障率达到预设值时，该故障为多发故障。预设值可根据航空公司的定位进行设置。

式中，P为部件分值的平均值；F为对应时刻的分值。多发性故障对某类部件分值的影响：假设多发性故障的确认时间为T1、排除时间为T2，则该类部件的综合分值为 。其中，a为根据多发性的严重程度人为设定的给定值，范围为[0，1]。当故障率超过预设值时，在客舱设施品质评分上进行一定扣减。故障率越高，相应的扣减分值越大。

1.5 单机客舱设施品质可量化分值方案

根据上述对各级指标的分类定义，采用数学模型，结合维护经验统计，分析出各级指标对客舱设施品质的可量化计算方式，最终拟合成单机客舱设施品质分值。

根据加权平均的方法，求出对应上层第k-1 级的分值：

式中，k为层级；n为各层级项数；为各项分值； 为对应各项权重。

2 实际应用

2.1 客舱设施品质状态模型

通过上述解决方案，建立飞机单机客舱设施品质评价模型，结合历史维护数据，以某航3 架波音737NG 飞机的客舱设施状态进行品质模型创建，如图4 ～图6 所示，图中的纵坐标为客舱设施品质分值；横坐标为飞机飞行小时；与纵坐标平行的竖线为各级别C 检的飞行小时；曲线为客舱设施品质衰减模型。

图4 某航B-5151飞机客舱设施品质模型

图5 某航B-5535飞机客舱设施品质模型

图6 某航B-5601飞机客舱设施品质模型

从图4 ～图6 中可以看出：

1）3 架飞机在同一时间点的客舱设施品质分值存在差异，分值的高低直接体现当前飞机客舱设施品质的状态。可以为航空公司重要航班选择提供客观数据支撑。

2）B-5535 在执飞13373FH 后执行C2 检，该C2 检对于该机客舱品质的提升比另外两架飞机大。经过核查，发现B-5535 的C2 检维护深度更深，更换部件较多，因此整体分值略高于另两架飞机。

3）B-5601 在 执 飞21824FH 后 执行C3 检，C3 检后该机的客舱设施品质分值提升较大。核查维修数据发现，在C3 检期间，除了维护加强外，还翻新了部分行李架墙纸，使该机客舱设施品质分值提升明显。

4）B-5535 执行C4 检后，整机客舱设施品质分值提升幅度较小。核查数据发现，根据该航客舱MP（维修计划），该飞机经济舱扶手胶皮本应在C4 检进行整机翻新，但实际上并未执行。该工作推迟到33859FH 才完成。

2.2 实行精益化维修

根据行业形势及公司发展需要，实时优化维修方案，控制维修成本。如座椅垫翻新间隔优化，通过模型算法提供的客观数据，根据公司发展定位等信息，对所有座椅垫进行优化：在其服役期间整体翻新一次。预计，仅座椅垫翻新成本就可节约10 万元/架。

2.3 合理进行国产替代件开发

根据客舱设施品质模型曲线，筛选出部分更换频率高、单价高的进口航材，通过论证其国产替代件的开发价值，评估开发国产替代件的可行性。采用国产替代件取代进口配件，降低维护成本。

2.4 改进维护技能，提升维护效果

根据客舱设施品质模型曲线，可找出各级别维护出厂后飞机客舱设施品质曲线中的突变点（曲线异常上升或下降），及时掌握造成曲线突变的原因，后续及时改进维护方式，提升出厂质量。

3 总结

随着民用航空业的快速发展，人们生活品质不断提升，对客舱设施品质提出了更高的要求。无论是客舱设施整体环境的提升，还是设备故障率的降低，维修大数据在其中都起到了至关重要的作用。以往凭借经验和直觉的工作方式将慢慢转化为以数据模型分析为主的工作方式。只有不断对客观数据进行挖掘，及时准确地掌握算法模型，才能迅速建立响应机制，形成具有针对性的维修方案，提升维护质量，降低维修成本。