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维护、维修和大修 (MRO) - 凯捷
• 竞争性服务 - 什么样的综合维护服务组合能够为资产所有者和运营商提供真正的“服务”水平？ • 预测性维护 - 如何最好地预测和准确规划维护事件，并确保这些事件不仅按计划进行，而且安排在最佳位置，以最大限度地提高维护资产的可用性？ • 有效协作 - 谁提供需要培养的合作伙伴关系，谁代表当前或同样重要的未来竞争？与 OEM、第三方物流提供商和供应商进行真正合作的范围从未如此之大，但反过来说，组织通过开发新功能和服务产品重新配置自己也从未如此容易。 • 技术利用 - 现在可以部署哪些新技术以及如何最好地使用它们？技术变化的速度正在加快，并且正在迅速超出行业的跟进能力。我们生活在真正的“指数时代”，那些能够确定哪些变化提供最大价值的人将成为未来的行业领导者。 • 供应链优化——关键部件和服务应位于世界的哪个位置，以提供最快的反应时间，而又不必在滞销库存和冗余设施上投入极其宝贵的资本？
维护、维修和大修 (MRO) - 凯捷
优化维护活动。MRO 行业的多元化消除了进入资产运营业务最复杂、最大的成本之一，再加上经济繁荣和需求旺盛，导致希望运营资产的公司数量增加，并催生了低成本航空公司。这些行业趋势一直延续到 2000 年，并鼓励运营商、维护公司和制造商在其各自的业务领域内扩大对优化的投资。经济蓬勃发展，需求旺盛，几乎没有动力去寻找优化该行业端到端供应链的选择。
96TS Jubilee Line 电池的维修和大修...
WS1146716164 用于 S-Stock S7 车队的 S7 M 门锁大修和为 S-Stock S7 车队（132 列火车）提供 M 门；2025 年 3 月 24 日 50 万 - 100 万英镑
飞机维护、修理和大修中的人工神经网络数学方法
摘要 - 飞机维护、修理和大修 (MRO) 是飞机生命周期成本 (LCC) 的主要组成部分之一。提高 MRO 效率并降低 MRO 成本是降低 LCC 的主要方法之一。在现代航空技术中，航空电子设备的复杂性及其维护量不断增加。传统的故障预测方法难以应用于复杂的技术系统，因此有必要缩短 MRO 间隔。本研究提出了人工神经网络 (ANN) 的数学方法作为解决此问题的可能方法。无人机 (UAV) 的航空电子设备是研究对象。分析了传统方法和 ANN 方法的可靠性和故障预测，并进行了结果比较。研究表明，所用方法适用于解决此问题。所得结果显示可靠性很高。建议进一步研究以扩展到更复杂的航空电子设备飞机。在 MRO 系统中引入 ANN 具有诸多优势，包括可以延长航空电子设备的维修间隔和预测故障，同时考虑到运行的外部因素。这必然会降低 LCC 并提高安全性。
飞机维护、修理和大修中的人工神经网络数学方法
摘要 - 飞机维护、修理和大修 (MRO) 是飞机生命周期成本 (LCC) 的主要组成部分之一。提高 MRO 效率并降低 MRO 成本是降低 LCC 的主要方法之一。在现代航空技术中，航空电子设备的复杂性及其维护量不断增加。传统的故障预测方法难以应用于复杂的技术系统，因此有必要缩短 MRO 间隔。本研究提出了人工神经网络 (ANN) 的数学方法作为解决此问题的可能方法。无人机 (UAV) 的航空电子设备是研究对象。分析了传统方法和 ANN 方法的可靠性和故障预测，并进行了结果比较。研究表明，所用方法适用于解决此问题。所得结果显示可靠性很高。建议进一步研究以扩展到更复杂的航空电子设备飞机。在 MRO 系统中引入 ANN 具有诸多优势，包括可以延长航空电子设备的维修间隔和预测故障，同时考虑到运行的外部因素。这必然会降低 LCC 并提高安全性。
飞机维护、修理和大修中的人工神经网络数学方法
摘要 - 飞机维护、修理和大修 (MRO) 是飞机生命周期成本 (LCC) 的主要组成部分之一。提高 MRO 效率并降低 MRO 成本是降低 LCC 的主要方法之一。在现代航空技术中，航空电子设备的复杂性及其维护量不断增加。传统的故障预测方法难以应用于复杂的技术系统，因此有必要缩短 MRO 间隔。本研究提出了人工神经网络 (ANN) 的数学方法作为解决此问题的可能方法。无人机 (UAV) 的航空电子设备是研究对象。分析了传统方法和 ANN 方法的可靠性和故障预测，并进行了结果比较。研究表明，所用方法适用于解决此问题。所得结果显示可靠性很高。建议进一步研究以扩展到更复杂的航空电子设备飞机。在 MRO 系统中引入 ANN 具有诸多优势，包括可以延长航空电子设备的维修间隔和预测故障，同时考虑到运行的外部因素。这必然会降低 LCC 并提高安全性。
文章 通过数字化创新维护、维修和大修阶段
摘要：改进公司流程始于对当前环境、改进需求和要满足的目标的深入了解。有时，传统流程可以从技术组织创新中受益，这种创新通过引入新的惯例和解决方案来改变工作方式。与维护、维修和大修 (MRO) 相关的服务行业的特点是绩效与所涉及组件的知识相关。新兴技术和增强竞争力的需求导致了这种行业的转型和创新，引入了组织和技术方面的变化。MRO 流程的特点是高度可变，这是由于对要维护的零件的到达状态和所需的干预存在不确定性。因此，MRO 流程的管理是研究界面临的最重要挑战之一。本文旨在描述由大学研究人员和航空航天公司的工业工程师进行的研究结果。本文描述了提出的解决方案、应用方法以及预期的影响和好处，以引领管理和学术领域的未来活动。
飞机维护、修理和大修中的人工神经网络数学方法
摘要 - 飞机维护、修理和大修 (MRO) 是飞机生命周期成本 (LCC) 的主要组成部分之一。提高 MRO 效率并降低 MRO 成本是降低 LCC 的主要方法之一。在现代航空技术中，航空电子设备的复杂性及其维护量不断增加。传统的故障预测方法难以应用于复杂的技术系统，因此有必要缩短 MRO 间隔。本研究提出了人工神经网络 (ANN) 的数学方法作为解决此问题的可能方法。无人机 (UAV) 的航空电子设备是研究对象。分析了传统方法和 ANN 方法的可靠性和故障预测，并进行了结果比较。研究表明，所用方法适用于解决此问题。所得结果显示可靠性很高。建议进一步研究以扩展到更复杂的航空电子设备飞机。在 MRO 系统中引入 ANN 具有诸多优势，包括可以延长航空电子设备的维修间隔和预测故障，同时考虑到运行的外部因素。这必然会降低 LCC 并提高安全性。
不同的安全：航空维护-维修-大修设施案例研究
摘要。本文介绍了航空业“安全差异”（SD）案例研究的结果，特别是东南亚一家维护、维修和大修 (MRO) 组织的研究结果。案例研究的目标是应用一种新的安全干预方法，该方法是“安全差异”工具包的一部分，采用自下而上的方法。这项研究测试了这些干预措施在高度受控的环境（即航空 MRO）中嵌入持续改进计划的程度。这些干预措施（称为微实验，ME）被视为一种灵活的工具，它允许以安全失败的方式测试流程改进，赋予组织较低层级权力，挑战安全相关问题并揭示需要转型的关键领域。案例研究中考虑的干预措施的想法是从对 50 名机械师的采访中得出的，包括解决航空安全和职业健康以及质量的问题。我们选择在本研究中包括所有三个类别，因为 ME 方法适用于所有这些类别。本 MRO 案例研究展示了航空业 ME 的优势和局限性，揭示了其可能发挥作用的条件。未来的研究应进一步探索复杂且受严格控制的行业在类似自下而上的方法中的作用，以便干预措施可以成为持续改进计划的一部分。
关于大修维护项目的长期业务计划的研究。
大修维护 (TAM) 是指定期关闭工厂或设施以进行必要的维修、大修和检查。TAM 对于确保工业运营的安全性、可靠性和效率至关重要，但它也涉及高成本、风险和不确定性。因此，有效地规划和管理 TAM 是工厂经理和工程师面临的一项关键挑战。本研究提出了一个 TAM 的长期业务计划 (LRBP)，将战略、战术和运营决策整合在一个整体框架中。LRBP 旨在优化长期内 TAM 的收益和成本之间的权衡，同时考虑市场需求、生产能力、设备状况、维护资源和风险缓解等各种因素。本研究开发了一个混合整数线性规划 (MILP) 模型来制定 LRBP 问题，并将其应用于石化工厂的案例研究。结果表明，LRBP 可以显著节省 TAM 成本并提高工厂的绩效指标。本研究还进行了敏感性分析，以检验不同参数和场景对最佳 LRBP 的影响。本研究提出了一种全面而实用的方法，可以为工业工厂复杂而动态环境中的决策者提供支持，为 TAM 规划文献做出了贡献。