特定情景下的航空发动机企业维修保障策略研究.pdf
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1、第 14 卷 第 4 期2023 年 8 月Vol.14 No.4Aug.2023航空工程进展ADVANCES IN AERONAUTICAL SCIENCE AND ENGINEERING特定情景下的航空发动机企业维修保障策略研究周锐1,2,彭尚书1,李宇炀1,王晓东3,吴博傲1,刘喜宁3,雷泰然1(1.厦门大学 萨本栋微米纳米科学技术研究院,厦门 361102)(2.福建省能源材料科学与技术创新实验室,厦门 361005)(3.中国航空发动机集团有限公司 生产部,北京 100097)摘要:影响航空发动机维修保障(MRO)成效和成本的要素众多且关系复杂,而当前对企业在特定情景下维修策略优化的
2、研究较少。为了揭示影响维修保障流程的要素关系,满足企业实际应用的需求,对流程中的流程主体、飞行时间统计环节、人力资源环节、维修成果评价环节和成本环节进行系统建模,利用系统动力学原理和灰狼优化算法并借助 Vensim、Matlab等工具对企业人力资源质量调控和以性能为导向的两种实际应用情景进行优化策略分析,阐释所关注因素之间的相互影响规律。综合各因素对航空发动机维修过程的实际影响,本文所建立的模型和得到的最优维修流程策略具有较好的实用性和普适性。关键词:维修保障策略;人力资源质量;装备性能;系统动力学模型;灰狼优化算法中图分类号:V263.6 文献标识码:ADOI:10.16615/ki.167
3、4-8190.2023.04.14Study on maintenance,repair and operation strategy of aeroengine enterprise in specific scenariosZHOU Rui1,2,PENG Shangshu1,LI Yuyang1,WANG Xiaodong3,WU Boao1,LIU Xining3,LEI Tairan1(1.Pen-Tung Sah Institute of Micro-Nano Science and Technology,Xiamen University,Xiamen 361102,China)
4、(2.Innovation Laboratory for Sciences and Technologies of Energy Materials of Fujian Province,Xiamen 361005,China)(3.Production Department,Aero Engine Corporation of China,Beijing 100097,China)Abstract:There are numerous factors influencing aeroengine maintenance,repair and operation(MRO)quality and
5、 cost,where their relationship is complicated,and the research focused on maintenance optimization under specific scenarios of aeroengine maintenance enterprises is quite limited.In order to clarify the relationship between the factors affecting maintenance guarantee process,the MRO process is syste
6、matically modeled,including main body of procedure,flight time statistics,human resources,performance evaluation and maintenance cost.Two practical application scenarios of enterprise including human resource quality control and performance oriented are investigated by using the principle of system
7、dynamics and grey wolf optimization algorithm assisted by Vensim and MATLAB,which reveals the importance of human resource quality,employee satisfaction and planned maintenance.In consideration of the actual impact of various factors on aeroengine maintenance,the established model and obtained optim
8、al maintenance process strategy is feasible and effective.Key words:maintenance,repair and operation strategy;human resource quality;equipment performance;system dynamics model;grey wolf optimization algorithm文章编号:1674-8190(2023)04-124-13收稿日期:20220622;修回日期:20221016基金项目:国家自然科学基金(62175203);福建省科技计划工业引导
9、性重点项目(2020H0006)通信作者:周锐,引用格式:周锐,彭尚书,李宇炀,等.特定情景下的航空发动机企业维修保障策略研究J.航空工程进展,2023,14(4):124-136.ZHOU Rui,PENG Shangshu,LI Yuyang,et al.Study on maintenance,repair and operation strategy of aeroengine enterprise in specific scenariosJ.Advances in Aeronautical Science and Engineering,2023,14(4):124-136.(in
10、 Chinese)第 4 期周锐等:特定情景下的航空发动机企业维修保障策略研究0引 言随着我国航空产业的快速发展,作为“心脏”的航空发动机面临着维修能力、效率、成本的挑战,当前主要的问题集中在产品服务保障的管理理念、维修技术、标准体系、人才结构等多个方面。目前我国航空维修产业的发展还有较大的提升空间,面对日益激烈的竞争和航空企业经营利润持续偏低的问题,航空发动机生产制造企业需要在保证航空维修质量的前提下,合理降低维修成本并提高效益,以增强公司的核心竞争力。同时,当企业人力、物力以及技术等资源受限时,可能引起维修后性能不足,无法达到理想的设备状态,为下一次故障埋下隐患,影响着生产制造企业的成本规
11、划和可持续发展,一定程度上还造成了对外包维修的依赖。因此,成本控制和维修性能提升已经成为航空发动机生产制造企业非常重要的战略任务,也促使研究者去思考和探索新的维修管理方法,促进维修保障工作的流程优化,帮助航空维修产业科学发展,尤其是针对维修企业资源有限、维修后性能不足等情况的讨论和优化显得十分必要。虽然国内对航空维修思想和技术体系的研究起步较晚,但是关于维修决策模型和流程优化的研究近些年也在日渐增多。左洪福等1基于比例风险模型提出了航空发动机视情维修决策,从成本和可用度两方面对最优维修决策进行深入分析;汤新民2基于 Petri 网研究了航空发动机车间维修过程建模及其应用,进行了资源冲突情况下的
12、 Petri 网建模,并采用了粒子群算法优化了资源分配;张光宇等3在航空装备维修流程逻辑分析的基础上,建立了机务实际工作中更换飞机发动机流程的 Petri 网;陈浩等4引入“机会维修阈值”概念,运用马尔可夫决策过程理论,提出了一种基于状态的多部件系统非周期预防性维修计划的优化方法;孙见忠等5基于蒙特卡洛仿真提出了一种航空发动机全寿命周期维修概率建模方法。相比而言,国外在航空维修方面的研究起步较早,研究内容比较全面,具有较好的借鉴意义,R.Bris 等6通过将预防维修的成本最小化,实现了高效决策优化;D.Banjevic等7建立了基于单部件系统的连续退化过程模型,且应用该模型对最优的预防性维修阈
13、值和检查间隔进行了求解;Lu S等8将卡尔曼滤波应用到连续退化的系统进行迭代建模,用于预测将来的劣化状态并实现了维修费用的最小化,验证了该维修决策的可行性;A.Jakub 等9利用本体和结构概念模型实现安全航空维修和大修中的数据管理组织。但是,目前国内外的研究大多针对航空维修的退化过程和预测优化,缺少针对维修企业在特定场景(维修资源有限,以维修性能为导向等)之下的成本和维修性能分析。当前国内外主流的航空维修建模研究主要都是基于统一建模语言(Unified Modeling Language,简称 UML),如 Petri 网等,并参照一定的技术,如故障预测和健康管理(Prognostics a
14、nd Health Mo-nitoring,简称 PHM),来分析和设计航空维修的流程。这种建模分析方法对于建立一个新的维修体系以及系统性地分析维修流程有很大的优势,但是对于已有维修体系的改进和最优化的作用有限,不能满足要求10。因此,需要一种新的方法来有效、快速地分析及优化已有的航空维修流程,而基 于 系 统 动 力 学 原 理 的 模 型 正 好 满 足 了 这 一需求。系统动力学模型(System Dynamics,简称 SD)是一种将功能、历史、结构相结合的借助计算机仿真进行定量非线性、多重反馈、复杂时变研究的系统分析技术。SD 加强了与最优化技术应用、参数估计、灵敏度分析、结构稳定性
15、分析、系统科学、控制理论等方面的联系,在能力评估、安全管理和库存管理等众多领域广泛应用。本文基于系统动力学原理和 Vensim、Matlab等工具,针对维修质量评价和成本控制对航空维修流程进行建模,并基于灰狼优化算法寻找最优维修流程策略,提出在维修资源有限和维修性能为导向两种情景下对航空发动机维修策略优化的建议,实现对维修保障工作的流程优化,以期为航空发动机生产制造企业的维修保障策略制定提供有价值的研究方法。1航空维修流程模型航空发动机维修任务来源是多样化的,包括计划维修、视情维修、非计划维修以及适航文件(AD/SB)等。为了建立有效的简化模型,本文将除计划性维修之外的其他维修情况简化为故障性
16、维修。在实际应用情况下,企业只需要将数据库125第 14 卷航空工程进展中除计划性维修外发动机的平均维修频率视作本文的故障性维修频率即可取得相同的结果。航空发动机维修的系统动力学模型分为五个部分,包括流程主体、飞行时间统计环节、人力资源环节、维修成果评价环节和成本环节。流程主体部分映射维修的各个环节随时间的变化情况;飞行时间统计环节用于统计发动机的平均使用时间等,用以计算送修和报废的发动机数量;人力资源环节是影响维修效率的最灵活、最重要的部分,影响流程主体中的维修生产力;维修成果评价环节和成本环节用于综合评价维修流程。系统动力学模型的五个部分之间的关系如图 1所示。航空发动机维修的大致流程较为
17、清晰(如图 1所示),各个环节的影响因素已经过多年的研究,其因果关系非常适合用系统动力学模型体现。运用系统动力学理论,建立完整的航空发动机维修流程模型,可以在其基础上分析各要素的影响关系和影响程度,在一定的条件下确定最优的输入组合,给维修体制的改进提供一定的决策依据。Vensim 是一款经典的系统动力学建模软件,在 Vensim 的环境下,可以较为清晰地展示各个环节因素之间的影响关系和表达式。基于 Vensim,综合对航空发动机维修流程的研究,对航空维修的五个环节进行细致的建模,得到系统动力学模型。1.1飞行时间本模型中,发动机的报废、故障和需要保养的状态根据统计到的平均时间模拟形成。模型中有
18、两个变量参与发动机使用时间的统计,分别是用于判断发动机是否故障或需要保养的累计飞行时间和用于判断是否报废的总累计飞行时间。发动机的运行会使飞行时间和总累计飞行时间增加,发动机的保养和维护会使累计飞行时间减少,与总累计飞行时间无关,只有发动机的报废可以减少总累计飞行时间。航空发动机维修模型飞行时间环节的 Vensim 系统动力学建模如图 2所示。综合上述描述,时间统计环节的关键环节表达式如下:时间流入=完好发动机数量时间流出=去保养数量计划性维修策略+去维修数量平均故障发生时间累计飞行时间=上一循环累计飞行时间+时间流入-时间流出总时间流入=完好发动机数量总时间流出=报废发动机数量平均报废时间计
19、划性维修策略/10总累计飞行时间=上一循环总累计飞行时间+总时间流入-总时间流出平均飞行时间=累计飞行时间/完好发动机数量在整个飞行时间模型中,各个要素与流程主体通过完好发动机数量、计划性维修策略等联系起来,所有的要素都无法调控,是影响模型输入输出关系的一个中间环节。1.2人力资源在影响维修生产力的各个因素中,人力资源的灵活性较强,在短期内相对比较容易调整,因此本文将其作为重点环节进行建模。设施硬件资源的改善一般需要巨大的投入,已有的设施使用具有很强的连贯性,暂时不作为模型的重点讨论内容。人力资源环节通过人员的离职、返岗、雇佣环图 1 航空发动机维修流程关系Fig.1Aeroengine ma
20、intenance process relationship图 2 航空发动机维修模型飞行时间环节Fig.2Flight time block of aeroengine maintenance model126第 4 期周锐等:特定情景下的航空发动机企业维修保障策略研究节仿真,使得人力资源数量处在动态的变化当中,体现了航空发动机维修过程之中生产力的波动。航空发动机维修模型人力资源环节的 Vensim 系统动力学建模如图 3所示。人力资源环节的关键环节表达式(INTEGER为取整函数,IF THEN ELSE(A,B,C)的含义为如果满足 A,则值为 B,否则为 C)如下:人力资源质量=(人员
21、培训率+学历水平)员工满意度雇 佣=IF THEN ELSE(任 务 能 力 指 数 1:OR:人力资源数25,人力资源数量0.12人力资源上限控制因数,0)人员返回=人员离开0.12+雇佣人 员 离 开=IF THEN ELSE(人 力 资 源 数 量 25,人 力 资 源 数 量 0.08,人 力 资 源 数量0.04)人力资源数量=上一循环人力资源数量+人员返回-人员离开可用总工时=人力资源数量单人劳动时间任务能力指数=可用总工时/需要工时数人力资源质量/15在本模型中,人力资源的数量不是一个可以灵活调整的参数,而是通过人力资源上限控制因数和任务能力指数等决定。这是由于对于企业,员工的数
22、量无法在很大范围内进行调控,较理想的情况是根据维修任务的多少和维修能力的高低来确定人力资源的数量。而人力资源的质量则可以灵活调节,通过改变员工待遇、培训计划、招聘计划等,就可以对人员培训率、员工满意度、学历水平等进行调整,从而影响人力资源质量,也可以间接影响到人力资源的数量。因此,人员培训率、员工满意度和学历水平被设定为人力资源模型部分的输入参数。1.3维修成果本环节主要用于评价计划性维修的成果。本文选取三个参数作为维修航空发动机的成果参数:高压涡轮转子振动幅度、排气温度裕度和滑油温度11-13。这三个性能指标不仅能够直接体现发动机的性能,还与维修的成本息息相关。值得注意的是本模型当中采用的维
23、修成果评价公式并不是固定不变的,根据具体的要求和实际发动机的型号,可以对此公式进行适当调整。另外,为了直观分析各性能参数的影响,本文中的高压涡轮转子振动幅度、排气温度裕度和滑油温度参数均取相对数值,性能越优秀数值越大。航空发动机维修模型维修成果评价环节的 Vensim 系统动力学建模如图 4所示。维修成果评价的结果如下:维修成果评价=目标排气温度裕度+目标滑油温度+目标高压涡轮转子振动幅度需要注意的是,在大部分分析中,将三个参数相加作为维修成果评价不会影响最终的结论,但研究某项具体发动机性能指标时,可能会由于排气温度裕度、滑油温度和高压涡轮转子振动幅度对性能的影响程度不同而产生误差。实际应用本
24、模型时,三个参数的权重值需要根据发动机型号和企业维修的实际数据进行确定。对于航空维修成果的评价,本文以目标排气温度裕度、目标滑油温度和目标高压涡轮转子振动幅度为指标。这是三个相对灵活的参数,只要有足够的维修能力,就可以将维修后的高压涡轮转子振动幅度、排气温度裕度和滑油温度各自提升到较高的水平,但这样需要耗费的成本会较高。而放低对这三个参数的要求,则可以在一定程度上降低成本。由于这种规律,这三个参数被定为图 3 航空发动机维修模型人力资源环节Fig.3Human resource block of aeroengine maintenance model图 4 航空发动机维修模型维修成果评价环节
25、Fig.4Maintenance achievement evaluation block of aeroengine maintenance model127第 14 卷航空工程进展可以调整的模型输入参数。而最终得到的维修成果评价,则是评价发动机维修环节的重要因素,作为输出参数。1.4流程主体航空发动机的维修一般分为故障性维修和计划性维修。计划性维修是指在未发生故障时进行的维修,即通常所说的保养。影响计划性维修进行与否的影响因素是管理策略,通常较为灵活。在本模型中,将计划性维修策略简单等效为一台发动机送往保养的平均时间,便于分析。由于维修和保养的情况会影响发动机的使用寿命,从而影响新发动机的
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