Havacılık sektörü, yüksek operasyonel maliyetler ve rekabet koşulları altında sürekli olarak verimliliği artırmanın yollarını aramaktadır. Uçakların bakım maliyetleri, bir havayolu şirketi için ciddi bir gider kalemidir. Bu maliyetler, genellikle ilk satın alma maliyetlerinin çok daha üzerinde olabilmektedir. 

Plansız bakım durumu, operasyonel kesintilere yol açarak hem maddi kayıplara hem de prestij kaybına neden olmaktadır. Örneğin, Boeing 737NG gibi bir uçağın plansız bir arıza nedeniyle yerde kalması, havayolu şirketine günlük yaklaşık 50.000 ABD dolarına mal olmaktadır. Havayolu operasyonlarında uçak mevcudiyetini ve güvenilirliği artırmak, teknik sebepli operasyonel kesintileri en aza indirmek, etkin bir bakım stratejisiyle mümkün olabilir. Bu noktada, havacılık sektöründe son yıllarda büyük ilgi gören kestirimci bakım stratejisi devreye girmektedir. Kestirimci bakım, uçak ekipmanlarının arızalanmadan önce arıza olasılıklarını tahmin eden, plansız bakım maliyetlerini düşüren ve operasyonel sürekliliği sağlayan bir yaklaşımdır. Dijitalleşmenin de yardımıyla daha etkin ve verimli hale gelmektedir. Havacılık sektöründe kestirimci bakım, çok disiplinli bir alan olmakla birlikte oldukça karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu yazı, havacılıkta kestirimci bakımın nasıl uygulandığını ve hangi yöntemlerin kullanıldığını basitçe açıklamayı amaçlamaktadır.

Kestirimci Bakımın Tanımı ve Bakım Stratejileri

Kestirimci bakım, reaktif ve önleyici bakım stratejileriyle karşılaştırıldığında daha ileri seviye bir bakım stratejisidir. Düzeltici bakım (reaktif bakım), bir arıza meydana geldiğinde müdahale edilen ve dolayısıyla genellikle operasyonel kesintilere yol açan bir stratejidir. Önleyici bakım ise belirli zaman aralıklarıyla yapılan, zamana dayalı bir yaklaşımdır. Etkinliğinin artması için değişen çevre koşullarına göre optimize edilmesi gerekir. Her iki strateji de kestirimci bakım kadar verimli değildir. Kestirimci bakım, uçak ekipmanlarının sensörlerinden alınan verilerle sürekli izlenmesi, veri analitiği ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla gelecekteki olası arızaların tahmin edilmesiyle gerçekleşir.

Bu strateji, yalnızca maliyetleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda operasyonel sürekliliği ve uçuş emniyetini de artırır. Havacılık sektörü, dijitalleşmenin etkisiyle, büyük veri analitiği ve yapay zeka teknolojilerinden yararlanarak, kestirimci bakım süreçlerini uygulayabilmektedir. Böylece ekipmanların performansı sürekli olarak izlenir, arızalanmadan önce tahmin edilir ve operasyonel kesintiler minimuma indirilir. 

Kestirimci Bakımın Uygulanması: Yöntemler ve Süreçler

Kestirimci bakım süreci birkaç aşamadan oluşur. İlk aşama, verilerin toplanmasıdır. Uçaklardan alınan sensör verileri, uçak durum izleme sistemlerinden elde edilir. Bu veri kümeleri kestirimci bakım uygulamasının ham verilerini oluşturur. Bu veriler, uçuş sırasında ve yerde sürekli olarak toplanır ve depolanır. Ancak, ham verilerin doğrudan kullanılması mümkün olmadığından, verilerin ön işleme aşamasından geçmesi gereklidir. Bu aşama, verilerin normalleştirilmesi, aykırı değerlerin ayıklanması ve istatistiksel analizlerin yapılmasını içerir. Veri ön işleme aşaması, modelleme aşaması için bir hazırlık sağlar. Bu aşamadan sonra, makine öğrenmesi algoritmaları devreye girer. Bu algoritmalar, geçmiş verilerden öğrenerek, gelecekteki olası arızaları tahmin etmek için kullanılır. Modelleme aşamasında, algoritmalar geçmiş arızalardan elde edilen verilerle eğitilir. Eğitim sonunda çıkarılan modellerin performansı ise doğruluk, kesinlik ve duyarlılık gibi performans metrikleri ile değerlendirilir

Makine Öğrenmesi ve Algoritmalar

Kestirimci bakım modellerinin oluşturulmasında makine öğrenmesi algoritmaları önemli bir rol oynamaktadır. Bu algoritmalar, geçmiş verilerle eğitilerek gelecekteki arızaları tahmin edebilir. Havacılık sektöründe kullanılan yaygın algoritmalar arasında Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman (Random Forest), Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long-Short Term Memory-LSTM) bulunmaktadır. Xgboost algoritması, ölçeklenebilir bir uçtan uca ağaç öğrenme algoritması olup, regresyon, sınıflandırma, sıralama gibi çeşitli problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılabilir ve kestirimci bakım için oldukça etkili sonuçlar verir.

Veri Analitiği ve Büyük Veri Uygulamaları

Kestirimci bakımda büyük veri analitiğinin rolü büyüktür. Günümüzün modern uçakları, A350 ve B787 gibi modeller, uçuş sırasında büyük miktarda veri üretmektedir. Bu veriler, uçak sistemlerinin performansını izlemek ve potansiyel arızaları önceden tahmin etmek için kullanılmaktadır. Büyük veri teknolojileri sayesinde, uçakların ekipmanlarından alınan veriler sürekli olarak analiz edilmekte ve uçakların yerde kalma süreleri minimize edilmektedir. Bu bağlamda, büyük veri teknolojilerinin uçak bakımında kullanımı, havayolu şirketlerinin bakım süreçlerini optimize etmelerine olanak tanımaktadır. Uçaklardan gelen bu büyük veri sayesinde, kestirimci bakım süreçleri daha etkin bir şekilde yürütülebilmektedir.

Sonuç ve Öneriler

Kestirimci bakım, havayolu şirketleri için maliyetleri düşürmenin ve operasyonel kesintileri en aza indirmenin en etkili yollarından biridir. Sensör teknolojilerindeki gelişmeler ve büyük veri analitiği sayesinde bu bakım yöntemi, geleneksel yöntemlere göre çok daha fazla fayda sağlamaktadır. Gelecekte, kestirimci bakımın daha yaygın hale gelmesi ve havayolu operasyonlarının kesintisiz bir şekilde devam edebilmesi için daha fazla teknoloji entegrasyonu sağlanacaktır. Havayolu şirketleri, bu yeni teknolojilerle birlikte bakım süreçlerini optimize ederek, uçuş emniyeti ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarabilirler.