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J-GLOBAL ID：202202229409094087   整理番号：22A0733664

不確実性の下でのロバストな長期航空機重保守点検スケジューリング最適化【JST・京大機械翻訳】

Robust long-term aircraft heavy maintenance check scheduling optimization under uncertainty

著者 (3件)： Weide Tim van der (Air Transport and Operations, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands) ,  Deng Qichen (Air Transport and Operations, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands) ,  Santos Bruno F. (Air Transport and Operations, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands)
資料名： Computers & Operations Research  (Computers & Operations Research)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0216B  ISSN： 0305-0548  CODEN： CMORAP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空会社が,必要な保全ツール,労働力,および航空機予備部品を準備するので,航空産業では,長期重保全チェックスケジュールが重要である。しかし,ほとんどの航空会社は,現在の実践における重い保全チェックスケジュールを計画するマニュアルアプローチを採用する。このマニュアルプロセスは,保全計画者の経験に依存し,結果としての重いメンテナンススケジュールは,不確実性のため頻繁な調整を必要とする。本論文では,ロバストな航空機の重いメンテナンスチェックスケジュールを生成するために,遺伝的アルゴリズム(GA)を適用した。それは,重い保全チェック期間と航空機の日常利用に関連した不確実性を考慮して,重いメンテナンススケジュールを改訂する作業負荷と頻度を減らすことを目的とする。主要なヨーロッパ航空会社の事例研究は,GAが30分で45の航空機の車群に対してロバストで効率的な多年航空機の重い保守スケジュールを見つけることを示した。現在のアプローチと比較して,空気ラインによって,このアルゴリズムは,4.4%によって利用を増やす間,7%によって重い保全チェックの全体の数値を減少して,それは122.5Kと612.5Kの間で直接の年間保全コストの縮小に潜在的に導くことができた。さらに,4年間の保全チェックスケジュールのロバスト性をテストするとき,モンテカルロ解析は,単一決定論的シナリオアプローチのエピソードの0.27%と比較して,すべての航空機が,シミュレートされたエピソードの41%の日付前に,それらのチェックの前に維持できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  *航空輸送 ,  *航空機 ,  *スケジューリング ,  *不確実性 ,  保全 ,  保全費 ,  事例研究 ,  スケジュール ,  保守管理 ,  *ロバスト性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  航空会社

著者キーワード (5件)： スケジューリング ,  ミニマックス最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ロバスト性最適化 ,  航空機保守

分類 (2件)： 航空機事故  (TE01040E) ,  航空交通管制・航法施設  (TE01030T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不確実性 ,  ロバスト ,  長期 ,  航空機 ,  保守点検 ,  スケジューリング ,  最適化