飞机维修中的指导分析

预测分析可以提供某种情况可能产生的结果。而指导分析可以说是系统分析中最关键的阶段，它根据预测分析的结果，总结及建议不同结果的最佳方案，最终能实现优化的结果。一个简单的例子就是无人驾驶汽车。在每一个路口，无人驾驶汽车必须分析所有可能的选项，选择最理想的路线。在航空工业中，原始设备制造商(OEM)和维护、维修和运行(MRO)服务商面对着最严格的截止期限，以确保飞机的性能和安全，而分析模型可以提高他们的效率。

在航空工业中，为了应对波动的燃油成本和不断改变的航班需求，许多航空公司将规模优化概念引入到他们的机队管理中。这种模型使用了预测分析和指导分析来确定在某个时段应该使用的最佳机型（支线飞机还是大飞机），这让航空公司能达到更高效率标准的燃油使用率和机票。指导分析也影响着票价制定，航空公司在某个时段之前确定合理数量的客户会支付的最高机票价格。一家商务旅行公司FLYR使用指导分析来预测机票价格和客座率，以为客户预定到最低的票价。FLYR的系统允许客户锁定预测的最低价机票，即使该票价可能在之后一段时间才能达到。

提高MRO效率

感谢物联网的迅速崛起，航空航天公司现在可以收集大数据，从到达时间、燃油使用以及天气影响，到飞机引擎内微小部件的性能。那么航空公司和工程师从中有何收益？

直到最近，航空公司都一直用这些数据来达到预测性目的，例如确定某个零件的使用期。通过采用指导分析，计算机系统不止能预测可能的结果，还能获得达成这些结果的最优方案。预测性维修可以告诉MRO某一个零件在什么时候最有可能发生故障。然后MRO就可以确定并权衡各种因素，例如组件的使用时长、使用频率以及它对飞机性能的重要性，来确定是否应该维修或更换该组件。借助指导性维修，可以分析可能发生的组件故障以及相关解决方案，从而为MRO提供最佳的解决方案。

根据空客的数据，A380停飞一天会造成近100万美元一天的损失。甚至延误几个小时也会带来数以万计美元的损失。2015年，芝加哥、波士顿和纽约机场由于天气原因而大规模取消航班，估计给航空公司造成了1600万美元的损失。虽然天气是不可逾越的障碍，但这些例子说明，航班停飞会给航空公司带来巨额亏损。通过在维护中实施指导分析，MRO可以快速收集潜在的问题和解决方案，让转飞的飞机在落地的那一刻就开始做准备。

航空制造业

对于航空制造业来说，人类制定的解决方案一般而言效率低下。人不可能掌握所有需要的信息来准确预测可能发生的结果并提供解决方案。在飞机装配中收集的数据可以通过分析来提供应对生产速度降低的解决方案，针对新的信息或中断进行快速调整，例如交货延误，以提供最佳的解决方案。

跨越障碍

虽然指导分析在航空工业中有着革命性的影响，但是就飞机维修而言还有一些障碍。这主要是由于若想将指导性维修模型纳入到现有的飞机MRO中，还有几个问题需要解决。

- 监管部门的批准：航空业中，如果对通常由监管机构决定的日常维护时间表做出重大改变时，必须遵守一系列政府法规条令。

- 软件升级：对于内部或独立的MRO而言，指导性分析要求的软件有着很大的改变。现在将物联网和维修人员用来诊断和维修的平板电脑进行整合，将能缓解这一过渡。

- 人员变动：需要熟练的专业人员来维护这种高技术含量的系统，增加了人工和相关的成本支出。

虽然面临这些障碍，International Data公司仍然预计，到2020年，50%的数据决策软件将采用指导分析的功能。

航空供应链

类似于物联网和预测分析的使用，指导性维修为MRO带来的益处也将对航空供应链产生影响。此模型的实现可以协助供应商确定客户的问题并提供快速的解决方案。供应商可以跟踪特定零件和系统的使用期，然后预测何时MRO会再次需要这些组件，同时也会考虑所有可能的因素，例如飞机的使用频率、机组需求的变化以及对现有零部件的升级。

这能降低对备件的存储需求，防止积压有可能被淘汰的零部件。在MRO和OEM零部件分销商Kapco Global，类似的效率解决方案还包括实时库存数字和补充订货日期。为了优化运送时间，也要考虑最终分销地点和仓库位置。

Kapco全球首席运营官Vikram Bhatt解释说：“指导分析概念的引入是对航空业采集的大数据的一种令人兴奋的应用。该模型能持续改进信息的分布式和智能化，使供应链成为提升MRO效率的重要参与者。”