航空預見性維護市場2020 - COVID-19覆蓋的影響,財務信息,發展,由全球頂級公司SWOT分析法航荷航工程&維護、長榮航空技術

預見性維護航空和工程是至關重要的。第一步是預測當一個組件可能會經曆失敗,把無數生命風險,其次避免這種危險的發生故障通過執行最優維護。監測預測失敗使維護計劃之前失敗的發生。這會顯著減少計劃外的消除和防止Aircraft-On-Ground (AOG)。使用航空預見性維護的主要優點包括改善操作和減少成本。

航空公司可以大大降低成本;更關注預測庫存和理想的管理資源。這些公司還可以降低成本,節約時間,當設備正在維護,減少生產時間,否則可能會丟失由於維護,降低供應成本和備件。簡而言之,航空預見性維護的智能方法是設備可用性最大化。在正確的時間與正確的信息,公司可以確定在職機械的狀態預測時,可以執行維護。這將方便讓計劃更好的維護活動,防止可能的失敗。而反應和預防,這裏的任務執行時合理的,。由於這些因素的采用航空預見性維護增長明顯。

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頂級球員:

航空的一些著名球員預見性維護市場包括J沃爾特航空有限,法航荷航工程&維護、長榮航空技術(EGAT)、通用電氣(General Electric)航空、出埃及記航空、霍尼韋爾國際公司漢莎航空技術,MTU航空發動機公司,勞斯萊斯plc, JSSI,漢莎航空技術,達信公司,土耳其技術公司和聯合技術。

生長因子:

航空預見性維護期待見證增長是由於幾個因素如不斷增長的工業化和提高利用先進的機器和設備。越來越關注減少運營成本和飆升的預見性維護競爭鋪平了道路全球航空業。航空預見性維護使航母來決定是否任何特定的資產或組件需要維護,大大減少計劃外機器宕機。

每個飛機類型都有獨特的操作特點和某些組件驅動成本和頻繁的延誤。航空公司需要采取行動並確定相關的信號極其暗示取消和潛在的延遲期間飛機消息和維護活動。預見性維護確保機器的維護,減少生產損失。預見性維護方法控製機器學習算法假設至關重要的曆史數據,如壓力,溫度和振動。這些因素是用來預測飛機實時條件。

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技術的前景:

航空業正在尋找機會減少計劃外的維修成本。大數據已發現應用在廣泛的行業,鼓勵改變企業可以做決定的方式。新飛機產生更多的飛行數據與舊的相比,創新分析方法總結數據基礎設施和大數據分析支持海量數據的處理,在短的時間間隔。例如,2020年9月,美國空軍與C3。ai Inc .是一家位於加州的公司,利用人工智能(ai)預測飛機維修。

航空的前景等業內EXSYN航空解決方案表明,有一個維修預算減少30%到40%。大數據分析是利用54%的飛機,加強維護修理和大修(MRO)係統,和大約92%計劃利用他們的艦隊數據來提高預測MRO和改善健康監測。

預見性維護的應用幫助通過一些好處,如改善操作和降低成本。改進預測庫存和管理資源的操作組成。降低成本包括減少生產時間,迷失在維護和減少備件的成本和供應。數據分析部分預計將顯示最高的增長潛力由於需要有效的預測維護的飛機。

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表的內容:

1.介紹
1。市場的定義
2。市場生態係統
1。市場分類
2。地理範圍
3所示。年研究考慮
1。- 2016 & 2017年曆史
2。基準年- 2018
3所示。預測年——2019年到2030年
3所示。貨幣用於這項研究
4所示。報告受益人名單

2。研究方法
1。研究框架
2。數據采集技術
3所示。數據源
1。第二手來源
2。主要來源
4所示。市場評估方法
1。幹杯的方法
2。自頂向下方法
5。數據驗證和三角測量
1。市場預測模型
2。研究的局限性
3所示。研究的假設

3所示。抽象的研究

4所示。市場動態評價
1.概述
2.驅動程序
3.障礙/挑戰
4.機會

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最後,航空預見性維護市場行業報告細節的主要地區,市場情況與產品價格,體積,供應、收入、生產、市場增長率、需求預測等。這份報告也提出了SWOT分析,投資可行性分析、投資回報分析。

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