Управление автопарком: возможности и оптимизация взаимодействия

На протяжении всей статьи я буду упоминать закон распределения «80\20».
Это грубое деление, связанное с нормальным распределением и его производными.
Его часто изображают в виде логарифмической кривой или f(x) = 1-1/x.

Из одной крайности в другую

Часто дебаты по управлению автопарком делятся между:

• набор специализированных автопарков, более дешевый, менее сложный и менее рискованный
• и единый многоцелевой парк, позволяющий использовать меньший парк

Выделенные и более дешевые автопарки?

Не обязательно :

Если аппараты дешевле за единицу или даже при приобретении парка, то умножение этих аппаратов порождает умножение прямых эксплуатационных затрат: численности летного состава, затрат на техническое обслуживание и т. д.
К сожалению, много (количество) малого (стоимость единицы), дает много (стоимость работоспособности автопарка).

Напротив, омнирольный флот (единый многоцелевой флот):

Основываясь на этом наблюдении, часто рассматривается решение создания единого универсального флота…
За счет более сложной системы (более дорогой в приобретении, но и в обслуживании) можно значительно сократить автопарк (иногда до 1/3) и, следовательно, многократно увеличить прямые затраты.
Тем не менее, немного (количество) много (стоимость единицы), также дает много (стоимость работоспособности автопарка).

Часто плохо рассчитанные, рассчитанные при игнорировании проблем пространства и времени, тогда требуется обладать определенным даром невозможной повсеместности..
Эта проблема часто решается ретроспективно путем заказа нескольких дополнительных копий.

Я не буду останавливаться на всех этих аспектах, которые я уже имел возможность затронуть и рассмотреть в других статьях.

Экономический момент:

Между этими двумя крайностями существует более тонкий компромисс, называемый экономической точкой или экономической величиной.

Давайте вспомним необходимость:

• Удовлетворение оперативных потребностей
• По лучшей цене при завершении (т.е. приобретение + эксплуатация, включая все затраты, включая управление летным экипажем)

Краткое напоминание о стоимости после завершения:
Слишком часто аналитика сводится к управлению устройствами. Однако необходимость заключается не в приобретении и управлении парком самолетов, а в удовлетворении потребностей миссии.
Сюда, конечно, входят и приборы, но не только: поговорим только о бортпроводниках.

Способность системы (т. е. набора элементов) удовлетворять потребность, измеренную в пространстве и времени, — это то, что мы называем Возможность.

основы

Правильно определите свою потребность

Я не собираюсь возвращаться к расчету оптимизации размера автопарка, о котором я говорю в статье « Рассчитать возможности флота« 
Цель этой статьи — решить проблему справедливого распределения между набором специализированных флотов и единым универсальным флотом.

Говорить о способностях означает говорить об измерении навыков и способностей.
Итак, совокупность средств, обеспечивающих ответ на совокупность потребностей.

Каковы эти потребности?
Потребность в ресурсе возникает каждый раз, когда он «назначается» для использования:

• Работа на миссию (какой бы она ни была)
• Но также «доступно по запросу» (пример: SAR)
• Не забывая о простоях для технического обслуживания (онлайн или периодического)
• И, прежде всего, уровень риска ненадежности, который мы принимаем во внимание в отношении ожидаемых характеристик (и о котором слишком часто забывают, что приводит к перебоям в работе мощности).

В результате возникает вероятность необходимости:

Из этой вероятности выводится норма потребности, т.е. ассигнования:

Проще говоря, возьмем гипотезу применительно к этому графику парка из 200 самолетов.
Технически эти первые шаги немного сложнее, особенно из-за аспекта рассмотрения рисков. Я передам вам эти шаги, которые, хотя и участвуют, не являются сутью предмета..

Для получения дополнительной информации по этим аспектам я приглашаю вас прочитать книгу «6 сигм: как это применять», Морис Пийе.

Заметим попутно, что интеграл от этого интеграла позволяет вывести степень гибкости для поглощения различных опасностей, таких как:

• Отказ (т.е. непредвиденное отклонение от расчетной надежности оборудования).
• Определенная эволюция потребности.
• Управление модернизацией среднего срока службы и/или крупными проверками, приводящими к увеличению потребности в течение определенного периода.

По сравнению с размером парка этот уровень гибкости обеспечит «глубину гибкости», то есть выдающуюся сумму.

Оптимизация совместимости:

Для иллюстрации я рассмотрю две потребности:

• для одного требуется парк от 140 до 200 самолетов
• другой от 60 до 100 устройств

(Я уточняю, что эти значения были выбраны случайным образом до начала упражнения)

Прежде всего, давайте вспомним, что эта оптимизация касается только того, что является общим, взаимозаменяемым и ни в коем случае не специализированным оборудованием, размеры которого должны соответствовать всем его собственным потребностям..

Экстрим 1: 2 выделенных флота

• Все флоты = 300 (200 + 100)
• Средняя занятость = 250 ((140+200)/2 + (60+100)/2)

Обратите внимание, что у вас, таким образом, в среднем имеется 50 «спящих» устройств, или 17% вашего парка, или, как некоторые подсчитали: 20% (Average_Drmant/Average_Employment = 50/250).

Экстрим 2: 1 общий многоцелевой флот

Прежде всего, следует помнить, что общность 2-х флотов не является средним из 2-х диапазонов изменчивости !
Значит, это не 50 ([(100-60) + (200-140)]/2).
Ошибки такого типа (совершаемые чаще, чем мы думаем) приводят к сбоям в работе мощностей.

Эту ошибку часто допускают, рассуждая только о средних значениях:

• Средняя потребность 170 с одной стороны (140+(200-140)/2)
• И 80 с другой (60+(100-60)/2)
• … Так вы доберетесь до 250, что неизбежно приведет к перебоям в мощности

В данном случае двух флотов правило общности довольно простое:
Общность будет в лучшем случае самой ограничительной изменчивостью и, следовательно, самой слабой:
= 200-140 60
= 100-60 40
Таким образом, сообщество будет состоять из 40 человек.

Ограничения этого второго расчета:

Этот теоретический расчет имеет несколько недостатков, связанных с тем, что ни при каких обстоятельствах не принимается во внимание анализ мощности консолидации автопарка:

• 1-й недостаток: общая потребность на пике :

В предыдущем расчете рассматривается односторонняя гипотеза о том, что когда один флот используется полностью, другой используется минимально.
В зависимости от степени согласованности потребностей двух флотов это может привести к перебоям в пропускной способности.

Средняя вероятность наличия хотя бы 1 поломка устройства это 15%...
7% имеют хотя бы 5…
(за исключением следующих последствий неисправности)

« 15%!? Это приемлемо »...
… Не обязательно :
15% имеют дефицит хотя бы 1 устройства. Было бы уместно взвесить по глубине дефицита (например, при 5 устройствах мы имеем вероятность 7%... Или дефицит 0.35).
При минимальном расчете степень неисправности должна быть в районе 5 устройств. Это равносильно тому, что вы будете иметь постоянно отсутствуют 5 устройств. Потребуются некоторые отсрочки мероприятий.

• 2-й недостаток: перераспределение. Это не нулевой заряд.

Каждое переназначение может потребовать различных нагрузок на оборудование, таких как его транспортировка, установка или демонтаж оборудования или даже перекраска устройства в цвета его нового назначения.
Эту нагрузку необходимо учитывать в уравнении.

• 3-й недостаток: всегда перераспределение пулов достигло своего апогея.

Чем меньше у вас гибкости, тем больше вам придется перераспределять ресурсы. В то время как глубина гибкости даст вам «заранее размещенный» резерв, вплоть до противоположного конца, где с двумя выделенными флотами вам не придется перераспределять ресурсы.

Третий недостаток, который естественным образом подводит нас к более умеренному решению:

Глубина пула

Как упоминалось в статье о расчете мощности, есть три понятия, связанные с объединением:

• Общий флот
• Выделенный флот
• И предпозиционирование общего флота

Как мы видели, полное объединение не обязательно разумно (если у нас нет рычагов гибкости в отношении факторов перераспределения, позволяющих модерировать эти перераспределения).

80\20:
Ниже 20% от максимально возможного пула (т.е. 8 в нашем примере) можно считать, что пул неинтересен: прибыль, если она и будет, будет слишком низкой.
За пределами 80% (т.е. 32) мы можем разумно предположить, что произойдут перебои в пропускной способности.

Не вдаваясь в пояснительные подробности, размещение себя в 80 % от максимального пула снижает риск простоя на 45 % (т. е. более чем на 8 % средний риск отключения мощности как минимум 1 устройства).

Экономический момент: оптимизация затрат :
Во введении я говорил с вами о понятии Экономической Точки.
Оценить оптимальное пулирование с точки зрения затрат можно, приняв во внимание факторы:

• На каждое общее устройство заказывается на 1 устройство меньше (обратите внимание: стоимость версий не обязательно одинакова)
• Чему противопоставляются затраты на перераспределение (перенос, монтаж/демонтаж и т.д.)
• Взвешивается по средней вероятности перераспределения за период, умноженной на количество периодов срока службы оборудования.

Но давайте обратимся к реальной проблеме общности:

Асимметричное объединение

Для начала давайте закончим тотем:
Нет, совершенно не обязательно иметь единый, единый, общий взаимозаменяемый парк чтобы воспользоваться его преимуществами.

Если вы правильно следовали инструкциям, то поняли, что с обеих сторон есть базы флота, которые не нужно делать взаимозаменяемыми.
Если полная взаимозаменяемость желательна, то это потому, что она упрощает управление автопарком.

Но он особый случай, когда асимметричное объединение более выгодно :

Я затронул аспект обмена, иногда вспоминая понятие общности. Но что это за общность?
Если в первой крайности не требуется никакой общности, поскольку два флота различны, то главы об объединении одного флота предполагают полную общность.
То есть все самолеты из двух флотов (то есть от 2 до 260 самолетов, рекомендуется 300) могут удовлетворить потребности флота А или флота Б.

Восходящая общность

Широко используемый в вычислительной технике принцип обратной совместимости — это принцип, согласно которому новая версия обеспечивает функционирование одной или нескольких предыдущих версий.

В случае разработки базовой версии А, из которой происходят остальные в результате развития отклонений от этой версии, этот тип совместимости вполне применим.
AINSi, Tiger HAD, созданный на базе HAP, способен выполнять все задачи HAD и HAP; в то время как HAP может выполнять только свои миссии HAP.

В этом случае возрастающей общности нет необходимости иметь общность для всего флота путем правильной оценки баз.
Таким образом, в случае с «Тигром» 2/3 его задач относятся к типу HAP. Зная также, что развертывание обычно выполняется тройками и что HAD никогда не отправляется на задание без HAP, 1/3 устройств можно было бы без риска оставить в версии HAP.

Практический пример

Давайте вернемся к нашим двум потребностям: 2 (от 100 до 60) и 100 (от 200 до 160):
Расчет можно уточнить, если мы умеем правильно оценить, а то и измерить мощность.
Учения могут быстро усложниться, если принять во внимание, что каждый флот на самом деле разделен на подфлоты (различные базы, развертывание эксплуатационных расходов, флот, находящийся на обслуживании и т. д.).
(здесь я снова приглашаю вас ознакомиться с приведенной выше статьей для более подробной информации)

По умолчанию я останусь на разделении 80/20:

Таким образом, гипотезы, которые следует принять во внимание, следующие:

• Чтобы сохранить определенную гибкость в управлении выделенным автопарком:
  • 20% вариативности по-прежнему будут считаться принадлежащими специализированному автопарку.
    (Действительно, вероятность трудоустройства этих первых 95 процентов составляет 20 %.)
  • Фактически перекрытие вариантов (следовательно, оптимизация размера парка) будет осуществляться максимум на 80% из них.
• Чтобы также иметь гибкость в управлении переназначениями:
  • перекрытие должно составлять максимум 80% объединяемого парка. В идеале: 80%^number_Axis_Reallocations.
    (Таким образом, если вы хотите принять во внимание местные ассигнования [базы, эксплуатационные расходы…], у вас есть вторая ось и, следовательно, 2%^80 = 2%)
• Наконец, чтобы модерировать перераспределения:
  • перекрытие должно составлять не более 80% общего парка.

В зависимости от флота с возможностью «Восходящая община» мы получаем:

Обратите внимание, что в обоих случаях общее количество двух флотов составляет 2:
200 Требования А + 60 минимального требования В + 8 (40 х 0.2) из ​​первых 20% изменчивости В.

Аналогичным образом, распределение в базовом назначении (и связанное с ним предпозиционирование) зависит, прежде всего, от вероятности уровня занятости двух флотов, от их перекрывающейся части, а не от размера общего флота:

Нужен	89	88	87	86
Вероятность	9%	12%	15%	18%
Нужна Б	186	187	188	189
Вероятность	16%	14%	12%	10%

Заключение

Асимметричная мутуализация, использующая преимущества восходящей общности, обеспечивает наилучший компромисс между:

• Оптимизировать размер автопарка
• Без обеспечения всего этого самой дорогой версией
• Получая в значительной степени те же преимущества, что и единый флот

Ввиду отсутствия количественных бюджетных оценок я предоставляю каждому возможность сформировать собственное мнение.
Однако вот мой вывод и рекомендация:

• Если флот морской пехоты состоит из 200 [#°1], то сохранять выделенные флоты неинтересно. Мы должны двигаться к объединению (полному [на уровне 250] или асимметричному)
• Если флот ВМФ составляет 100 [#°2] (что более вероятно), лучшим сценарием будет асимметричное объединение
• В любом случае объединять единый флот здесь не рекомендуется:
  • Значение 260 предполагает 15%-ный риск дефицита мощности как минимум 1 устройства, т. е. средний дефицит около 5 устройств.
  • Решение 268 — довольно смешанное решение: оно дороже, чем асимметричные решения для пулинга, что не лучше.

Тем не менее, такое асимметричное объединение возможно только в том случае, если:

• Есть это Восходящая община в возможностях [например: HAD = (HAP + x)]
• Переназначение жизнеспособный с точки зрения затрат и сроков
• Существует высокая степень общность в дизайне (для процесса MCO и запасных частей), чтобы сосуществование не приводило к дублированию затрат по сравнению с единым многоцелевым парком.
• Наконец, хотя это решение и возможно на флотах с высокой изменчивостью, оно, тем не менее, может быть менее интересным, чем один флот.

(Примечание: я намеренно избегал этого аспекта управления запасами, поскольку он мог бы включать в себя различные стратегии, которые, хотя и должны быть приняты во внимание в случае такого исследования, усложнили бы понимание здесь.)

© Жюльен Мэр.