(57)【要約】      （修正有）【課題】航空機などの可動プラットフォームの計画、整備管理のためのシステム、装置及び方法を提供する。【解決手段】計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡し、計画中断データと、将来に向けた所定の期間に予想される、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとの間の相互相関を計算し、当該相互相関と、遅延リスクデータ、持越された整備データ、持越しデータ及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つのトレンドとに基づき、計画中断の統計上の有意確率を計算し、予想される計画中断データと遅延データとに基づき、遅延リスクデータを計算する。【選択図】図１０
2017079052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラットフォーム管理システム（１００）であって、
計画中断データ（１２４）と、遅延リスクデータ（１２６）、持越しリスクデータ（１２８）、持越しデータ（１３０）、及び出発信頼度データ（１３２）のうちの少なくとも１つとを含む入力データ（１２０）を、データソース（１２２）から受け取る、データネットワーク（１０６）と、
前記データネットワークから前記入力データを受け取る計画中断予測モジュール（１３４）であって、
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つとを経時的に追跡する、データ追跡モジュール（１３６）、
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つとの間の相互相関（１４０）を計算する、データ相関モジュール（１３８）、並びに
前記相互相関と、将来に向けた所定の期間に予想される、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つのトレンド（１４６）とに基づいて、計画中断の統計上の有意確率（１４４）を計算する、データトレンド解析モジュール（１４２）
を含む、計画中断予測モジュール（１３４）と
を含む、システム（１００）。
【請求項２】
前記データ相関モジュールは更に、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つの自己相関（１４８）を計算し、
前記データトレンド解析モジュールは更に、前記自己相関に基づき前記トレンドを計算する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記計画中断の前記統計上の有意確率は、前記将来に向けた所定の期間中、前記相互相関が所定の有意閾値を満たすと発生する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
フリート（２６６）を更に含み、前記フリートはプラットフォーム（１０８）を含み、各プラットフォームは機器（１１８）を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記計画中断データは、前記機器における以前の故障に起因する、前記プラットフォームの計画中断の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの潜在的な計画中断に関連する遅延リスクの定量化を含み、
前記持越しリスクデータは、前記プラットフォームの整備持越しに起因する、前記潜在的な計画中断に関連する持越しリスクの定量化を含み、
前記持越しデータは、前記プラットフォームの前記整備持越しの定量化を含み、
前記出発信頼度データは、前記プラットフォームの将来の計画信頼度の定量化を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
経時的に追跡された前記入力データのうちの少なくとも１つと、前記将来に向けた所定の期間中の一以上の時間における前記計画中断の前記統計上の有意確率とを表示するように構成されたディスプレイモジュール（１８８）を更に含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
プラットフォームシステムを管理する方法（５００）であって、
計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡すること（５０４）、
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つとの間の相互相関を計算すること（５１０）、並びに
前記相互相関と、将来に向けた所定の期間に予想される、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つのトレンドとに基づき、計画中断の統計上の有意確率を計算すること（５１２）
を含む、方法。
【請求項８】
前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つの自己相関を計算すること（５０６）、並びに
前記自己相関に基づき前記トレンドを計算すること（５０８）
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記計画中断データは、プラットフォームの機器における以前の故障に起因する、前記プラットフォームの計画中断の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの潜在的な計画中断に関連する遅延リスクの定量化を含み、
前記持越しリスクデータは、前記プラットフォームの整備持越しに起因する、前記潜在的な計画中断に関連する持越しリスクの定量化を含み、
前記持越しデータは、前記プラットフォームの前記整備持越しの定量化を含み、
前記出発信頼度データは、前記プラットフォームの将来の計画信頼度の定量化を含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの前記少なくとも１つとを経時的に表示すること（５１４）、並びに
前記将来に向けた所定の期間中の一以上の時間における、前記計画中断の前記統計上の有意確率を表示すること（５１６）
を更に含む、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本開示は、概して、可動プラットフォームの管理に関し、より詳細には、航空機などの可動プラットフォームの計画及び整備管理のためのシステム、装置、及び方法に関する。航空機の飛行計画及び整備を管理する方法及びシステムは多く存在する。航空機の飛行計画を設定し、定例の定期整備イベントを計画できるシステムは多い。飛行計画システムは、飛行計画の設定時、航空機の計画整備を考慮し得る。航空会社は、航空機の整備持越しを考慮する規定の手続きも有するのが典型的である。一例として、航空会社のオペレータが様々な理由から整備の延期や不具合の修理の見送りを選択することがある。整備管理システムが、航空機で発生する予期しない整備イベントに適応し、地上の整備リソースを連動させて、当該予期しない整備イベントに関する不具合を修理することもある。しかしながら現在、潜在的な計画中断というリスクを管理するシステムは存在しない。
【０００２】
従って当業者は、航空機の管理システムの分野において研究開発の努力を継続している。
【発明の概要】
【０００３】
一実施例で、本開示のプラットフォーム管理システムは、計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを含む入力データを、データソースから受け取る、データネットワークと、データネットワークから入力データを受け取る計画中断予測モジュールであって、計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡する、データ追跡モジュール、計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとの間の相互相関を計算する、データ相関モジュール、並びに当該相互相関と、将来に向けた所定の期間に予想される、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つのトレンドとに基づき、計画中断の統計上の有意確率を計算する、データトレンド解析モジュールを含む、計画中断予測モジュールと、を含み得る。
【０００４】
別の実施例で、本開示のプラットフォーム管理システムは、予想される計画中断データと遅延データとを含む入力データをデータソースから受け取る、データネットワークと、データネットワークから入力データを受け取る遅延リスクモジュールであって、予想される計画中断データと遅延データとに基づき遅延リスクデータを計算するリスク解析モジュールを含む、遅延リスクモジュールと、を含み得る。
【０００５】
別の実施例で、本開示のプラットフォームシステム管理方法は、下記のステップを含み得る。（１）計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡するステップ、（２）計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとの間の相互相関を計算するステップ、並びに、（３）当該相互相関と、将来に向けた所定の期間に予想される、遅延リスクデータ、持越された整備データ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つのトレンドとに基づき、計画中断の統計上の有意確率を計算するステップ。
【０００６】
別の実施例で、本開示のプラットフォームシステム管理方法は、下記のステップを含み得る。（１）予想される計画中断データと遅延データとを受け取るステップ、及び（２）予想される計画中断データと遅延データとに基づき、遅延リスクデータを計算するステップ。
【０００７】
本開示のシステム、装置、及び方法のその他の例は、以下の詳細な説明、添付の図面及び添付の特許請求の範囲により明確となるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示のプラットフォーム管理システムの一実施例の概略ブロック図である。
【図２】本開示の計画中断予測モジュールの一実施例の概略ブロック図である。
【図３】追跡されたデータを示すディスプレイの一実施例の概略図である。
【図４】計画中断の統計上の有意確率を示している追跡されたデータの相互相関を示すディスプレイの一実施例の概略図である。
【図５】本開示の持越しリスクモジュールの一実施例の概略ブロック図である。
【図６】本開示の出発信頼度モジュールの一実施例の概略ブロック図である。
【図７】本開示の遅延リスクモジュールの一実施例の概略ブロック図である。
【図８】遅延リスクデータを示しているディスプレイの一実施例の概略図である。
【図９】性能データを示しているディスプレイの一実施例の概略図である。
【図１０】本開示のプラットフォームシステム管理方法の一実施例の概略フロー図である。
【図１１】本開示のプラットフォームシステム管理方法の一実施例の概略フロー図である。
【図１２】航空機の製造及び保守方法のブロック図である。
【図１３】航空機の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の詳細な説明は添付の図面に言及しているが、これら図面は本発明の具体的な実施例を示している。異なる構造及び工程を有する他の実施例も、本開示の範囲から逸脱するものではない。同様の参照番号は、別々の図面における同一の要素又はコンポーネントを表し得る。
【００１０】
上記の図１、２、５‐７、及び１３で、様々な要素及び／又は構成要素を接続する実線が存在する場合、これらの実線は、機械的、電気的、流体的、光学的、電磁的、及びその他の接続、並びに／又はその組合せを表し得る。本書で使用する際、「接続される」とは、直接的にまたは間接的に関連付けられることを意味する。例えば、部材Ａは部材Ｂに直接的に関連付けられるか、または例えば別の部材Ｃを介して、部材Ｂに間接的に関連付けられていてよい。開示される種々の要素間の全ての関係が必ずしも表されているわけではないことは、理解されるであろう。そのため、ブロック図に図示されているもの以外の接続も存在し得る。様々な要素及び／又は構成要素を示すブロックを接続する破線が存在する場合、これらの破線は、機能及び目的の点で実線によって表されているものに類似した接続を表す。しかし、破線によって表された接続は、選択的に提供されるか、又は、本開示の代替的な実施例に関するかのどちらかであり得る。同様に、破線で表された要素及び／又は構成要素が存在する場合、それらは本開示の代替的な実施例を示す。実線及び／又は破線で示される一以上の要素は、本開示の範囲から逸脱することなく、特定の例示から省略され得る。環境的な要素が存在する場合、それらは点線で表される。仮想（架空）の要素もまた、明確にするために図示され得る。図１、２、５‐７、及び１３に示す特徴のうちの幾つかは、図１、２、５‐７、及び１３、他の図面、並びに／または添付の開示に記載された他の特徴を含むことを必要とせずに、様々な方法で組み合わされ得ることを（一又は複数のかかる組み合わせは本書で明示的に示されていないが）、当業者は理解するであろう。同様に、提示されている実施例に限定されない追加的な特徴が、本書で示され説明されている特徴のうちの幾つか又は全てと組み合わされ得る。
【００１１】
上記の図１０‐１２では、ブロックは工程及び／又はその一部を表すことが可能であり、様々なブロックを接続する線は、工程又はその一部の、いかなる特定の順番又は依存性も暗示しない。破線で示されるブロックが存在する場合、それらは代替的な工程及び／又はその一部を表す。様々なブロックを接続する破線が存在する場合、それらは工程又はその一部の代替的な従属関係を表す。開示されている様々な工程間の必ずしも全ての従属関係が表されているわけではないことが、理解されよう。本書に明記された一以上の方法の実施を説明する、図１０‐１２及び付随する開示は、必ずしも、工程が実行されるシーケンスを決定すると解釈すべきではない。むしろ、１つの例示的な順番が示されていても、工程の配列は、適切な場合には改変され得ると理解されたい。そのため、ある工程は、異なる順番でまたは同時に実行され得る。加えて、記載の全工程を実施する必要はないことを、当業者は認識するであろう。
【００１２】
以下の説明において、記載されている概念の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細が明記されるが、その概念はこれらの特定事項の一部又は全てがなくとも実践され得る。他の事例においては、記載を不必要に分かりにくくすることを避けるために、既知のデバイス及び／又はプロセスの詳細が省略されている。幾つかの概念は特定の実施例と関連付けて説明されるが、これらの実施例は限定を意図していないことが理解されよう。
【００１３】
別途提示されない限り、「第１」「第２」などの語は、本書では単に符号として使用され、それらの語が表すアイテムに順序的、位置的、又は序列的な要件を課すことは意図していない。さらに、例えば「第２の」アイテムに言及することによって、より低い番号のアイテム（例えば「第１の」アイテム）及び／またはより高い番号のアイテム（例えば、「第３の」アイテム）の存在は、要求も除外もされない。
【００１４】
本明細書で使用されるように、列挙されたアイテムと共に使用される「〜のうちの少なくとも１つ」という表現は、列挙されたアイテムのうちの１つ以上の種々の組み合わせが使用可能であり、かつ、列挙されたアイテムのうち１つだけあればよいということを意味する。アイテムは特定の対象物、物、又はカテゴリであり得る。すなわち、「〜のうちの少なくとも１つ」は、アイテムの任意の組み合わせ、あるいはいくつかのアイテムが列挙から使用され得ることを意味するが、列挙されたアイテムの全てが必要なわけではない。例えば、「アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣのうちの少なくとも１つ」は、例えば、「アイテムＡ」、「アイテムＡとアイテムＢ」、「アイテムＢ」、「アイテムＡとアイテムＢとアイテムＣ」、又は「アイテムＢとアイテムＣ」を意味し得る。幾つかの場合には、「アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣのうちの少なくとも１つ」は、例えば、限定するものではないが、「２個のアイテムＡと１個のアイテムＢと１０個のアイテムＣ」、「４個のアイテムＢと７個のアイテムＣ」、又は他の好適な組み合わせを意味し得る。
【００１５】
本書で「実施例」に言及することは、実施例に関連して説明される一又は複数の特徴、構造または特性が、少なくとも１つの実施形態または実装例に含まれることを意味する。本書の様々な個所で使われている「一実施例」または「別の実施例」等の表現は、同一の実施例を表してもよく、またはそうでなくてもよい。
【００１６】
特許請求され得るかまたはされ得ない、本開示による主題の例示的かつ非網羅的な実施例が、以下で提供される。
【００１７】
全体として図１を参照すると、概略的に１００で表される、プラットフォーム管理システムの一実施例が示されている。プラットフォーム管理システム１００は、プラットフォームシステム１０２、プラットフォーム管理装置１０４、及びデータネットワーク１０６を含む。プラットフォームシステム１０２及びプラットフォーム管理装置１０４は、例えばデータネットワーク１０６上で相互に通信し得る。
【００１８】
一例として、データネットワーク１０６は、プラットフォームシステム１０２とプラットフォーム管理装置１０４との間のデジタル通信を伝送する。データネットワーク１０６は、無線テレフォンネットワーク、ローカル無線ネットワーク（例えば、ＷｉＦｉネットワーク又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク）などの無線ネットワークであり得る。データネットワーク１０６は、光通信（例えば、レーザー及び赤外線）及び／又は電磁式通信（例えば電波）などの他の無線通信も含み得る。データネットワーク１０６は有線ネットワークであってもよい。
【００１９】
一実装例で、データネットワーク１０６は、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、ストレージエリアネットワーク（「ＳＡＮ」）、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、光ファイバネットワーク、インターネット、又は当技術分野で既知の他のデータネットワークを含む。データネットワーク１０６が２つ以上のネットワークを含んでもよい。
【００２０】
他の実装例で、データネットワーク１０６は、一以上のサーバ、ルータ、スイッチ、及び／又は他のネットワーク機器を含み得る。データネットワーク１０６は、ハードディスクドライブ、大容量記憶ユニット、光ドライブ、非揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）などのコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。ある実装例で、データネットワーク１０６は、１つのデータネットワークがプラットフォームシステム１０２に接続され別のデータネットワークがプラットフォーム管理装置１０４に接続される、物理的に別個の２つのデータネットワークであり得る。
【００２１】
図１を参照すると、一般的に、プラットフォームシステム１０２は一以上のプラットフォーム１０８の運航を維持及び制御する。一例として、プラットフォームシステム１０２は、フリート（保有機材（ｆｌｅｅｔ））２６６を維持及び制御し得る。一例として、フリート２６６は複数のプラットフォーム１０８を含む。
【００２２】
プラットフォーム１０８は、任意のタイプの可動システム又は可動プラットフォームを含み得る。一例として、プラットフォーム１０８は、任意のタイプの移動体１１０（例えば、空中移動体、地上移動体、海洋移動体、又は海底移動体）であり得る。移動体１１０は有人又は無人であり得る。本明細書において、移動体及びプラットフォームの語は、例えば非限定的に、有人又は無人航空機、宇宙船、トラック、自動車、電車、船舶、ミサイル、又はその他の武器などをさすのに交換可能に用いられ得る。
【００２３】
具体的且つ非限定的な例として、プラットフォーム１０８（例えば移動体１１０）は航空機１１２であり得る。本明細書では、プラットフォームシステム１０２が商用航空機（例えば航空機１１２）に関連する航空会社システムとして記載されているが、プラットフォームシステム１０２が、非商用航空機、他のタイプの商用及び非商用移動体、船舶、車、トラック、バスなどの任意の様々な他のタイプの移動体の運航（例えば、計画及び整備）を管理（例えば、維持及び制御）してもよい。
【００２４】
プラットフォーム１０８は、機器１１８を含む。本明細書で用いる「機器」とは、非限定的に、プラットフォーム１０８（例えば航空機１１２）の任意のシステム、サブシステム、コンポーネント、サブコンポーネント、ユニット、サブユニット、部品などをさす。一例として、機器１１８が、航空機１１２の特定の列線交換ユニット（「ＬＲＵ」）であり得る。同様のプラットフォーム１０８は同じ機器１１８を含み得る。異なるプラットフォーム１０８は同じ及び／又は異なる機器１１８を含み得る。フリート２６６は、同様のプラットフォーム１０８及び／又は異なるプラットフォーム１０８を含み得る。
【００２５】
一例として、プラットフォームシステム１０２は、計画モジュール１５６も含む。計画モジュール１５６は、フリート２６６及び／又は個々のプラットフォーム１０８の位置及び／又は計画に関する情報を、監視及び／又は記憶し得る。一例として、計画モジュール１５６は、プラットフォーム１０８（例えば航空機１１２）の現在の及び将来の位置、及び／又は、プラットフォーム１０８の現在の及び将来の計画（例えば航空機１１２の飛行計画）を、監視及び／又は記憶し得る。
【００２６】
一例として、プラットフォームシステム１０２は整備モジュール１１４も含む。整備モジュール１１４は、フリート２６６の整備、個々のプラットフォーム１０８の整備、及び／又は特定の機器１１８の整備に関する情報を、監視及び／又は記憶し得る。一例として、整備モジュール１１４は、例えば、地上局２６８の現在及び将来の整備計画、現在及び過去の整備イベント、現在及び将来の整備持越し、及び／又は整備能力を監視及び／又は記憶し得る。  
【００２７】
一例として、プラットフォームシステム１０２は、例えば地上局２６８に位置するオペレータ１１６も含む。オペレータ１１６は、プラットフォーム１０８及び／又は機器１１８の整備を実施し、プラットフォーム１０８及び／又は機器１１８の整備に関する決定を行い、且つ／又は、プラットフォーム１０８及び／又は機器１１８に関する整備情報を例えば整備モジュール１１４に入力し得る。
【００２８】
幾つかのプラットフォーム（例えば航空機）整備システムが、プラットフォームの故障、計画中断、整備持越し、及び、整備持越しに関する運航上の影響に関する情報の監視及び伝達を促進し得るが、そのようなシステムが、例えば計画外整備イベントに起因する潜在的な計画中断を予測せず、且つ将来の計画中断のリスクを定量化及び評価することはない、ということを本開示は認識している。かくして本開示の主題が展開され、計画中断を予測し且つ／又は将来の計画中断リスクを評価するシステム、装置、及び方法を提供する。
【００２９】
本明細書で用いる故障の語は、一般的に、機器１１８（図１）が機能不良、破損、無効化、不具合、或いはその他の方式で、期待される或いは通常の方式で動作していないという任意の表示をさす。  
【００３０】
本明細書で用いる計画中断の語は、一般的に、例えば機器１１８（図１）の故障により、結果として計画外整備イベントにつながる、プラットフォーム１０８（図１）の計画された運航計画の中断又は断絶をさす。計画中断は、例えば、整備イベント又は機器１１８の故障によりプラットフォーム１０８（例えば航空機１１２）が定刻で出発できない場合の遅延、を含む。例えば、機器１１８の故障によりプラットフォームが定刻で出発したが出発位置に戻らねばならない場合の引き返し、例えば、機器１１８の故障によりプラットフォーム１０８が定刻で出発したが出発位置又は目的位置以外の位置へ方向転換せねばならない目的地外着陸、或いは、例えばプラットフォーム１０８の運航を停止する飛行中止を含む。
【００３１】
本明細書で用いる整備持越しの語は、一般的に、例えば故障の後の機器１１８（図１）の修理又は整備の持越し又は延期をさす。
【００３２】
本明細書で用いる影響の語は、一般的に、例えば、故障又は整備持越しの後のプラットフォーム１０８（図１）の運航の影響をさす。
【００３３】
図１、及び図２を参照すると、プラットフォーム管理装置１０４の一実施例が示されている。一例として、プラットフォーム管理装置１０４は、例えばデータソース１２２（図２）から入力データ１２０（図２）を受け取る計画中断予測モジュール１３４を含む。
【００３４】
一例として、プラットフォーム管理装置１０４は、データクエリモジュール１６０を含む。データクエリモジュール１６０は、データソース１２２（図２）からの様々な入力データ１２０（図２）にアクセスする。データクエリモジュール１６０は、入力データ１２０の何れが選択されて計画中断予測モジュール１３４に供給されるかを決定し得る。一例として、データクエリモジュール１６０は、フリート２６６、個々のプラットフォーム１０８、及び／又は特定の機器１１８に関連するデータソース１２２から、選択された入力データ１２０を抽出するためのクエリを構築する。
【００３５】
一例として、データクエリモジュール１６０は、様々な電子通信プロトコルのうち任意のものを用いて、データネットワーク１０６上でデータソース１２２（図２）と通信する。入力データ１２０（図２）へのアクセスは、選択された入力データ１２０のローカルコピーを、特にデータクエリモジュール１６０のメモリ（明示的に図示せず）に、又は全体としてプラットフォーム管理装置１０４に、記憶することを含み得る。
【００３６】
データソース１２２（図２）は、入力データ１２０（図２）を監視及び／又は記憶する任意のデータベース又は同様の情報システムを含み得る。例として、データソース１２２は、計画モジュール１５６、整備モジュール１１４、外付けのデータベースモジュール１８０、プラットフォーム管理装置１０４のデータベースモジュール１５８などを含み得る。一例として、外付けのデータベースモジュール１８０は、米国運輸省研究・革新技術庁（「ＲＩＴＡ」）データベース、ｍａｓＦｌｉｇｈｔなど、公的又は私的な第三者によって制御されるデータベース又は情報システムであり得る。
【００３７】
図２、図１及び３を参照すると、一例として、入力データ１２０は、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとを含み得る。
【００３８】
一例として、計画中断データ１２４は、フリート２６６（図１）及び／又は個々のプラットフォーム１０８（図１）の計画中断の定量化を含む。一例として、計画中断データ１２４は、機器１１８（図１）の以前の又は前回の故障に起因する、フリート２６６及び／又は個々のプラットフォーム１０８の計画中断の定量化を含む。一実装例では、計画中断データ１２４が、プラットフォーム１０８ごと又はフリート２６６ごとの計画中断の数を表す数値１９８（例えば計画中断値２００）（図３）として表され得る。
【００３９】
一例として、持越しリスクデータ１２８は、プラットフォーム１０８（図１）の整備持越しの結果としてのリスクの定量化を含む。一例として、持越しリスクデータ１２８は、プラットフォーム１０８の整備持越しに起因する潜在的な計画中断に関する持越しリスクの定量化を含む。一実装例では、持越しリスクデータ１２８が、整備持越し（例えば、持越された整備イベント）に関する影響を表す数値１９８（例えば、持越しリスク値２０２）（図３）として表され得る。
【００４０】
一例として、持越しデータ１３０は、プラットフォーム１０８（図１）の整備持越しの定量化を含む。一例として、持越しデータ１３０は、プラットフォーム１０８の以前の機器１１８（図１）の故障及び／又は整備持越しに起因した、以前の計画中断の結果としての遅延時間（例えば、平均遅延時間）の定量化を含む。一実装例では、持越しデータ１３０が、プラットフォーム１０８ごと又はフリート２６６ごとの整備持越しの数を表す数値１９８（例えば、持越し値２０４）（図３）として表され得る。
【００４１】
一例として、出発信頼度データ１３２は、プラットフォーム１０８（図１）及び／又はフリート２６６（図１）の信頼度の定量化を含む。一例として、出発信頼度データ１３２は、プラットフォーム１０８及び／又はフリート２６６の潜在的な計画信頼度の定量化を含む。一実装例では、出発信頼度データ１３２が、プラットフォーム１０８が定刻通りを維持し計画中断がない確率を表す数値１９８（例えば、出発信頼度値２０６）（図３）として表され得る。
【００４２】
一例として、遅延リスクデータ１２６は、フリート２６６（図１）及び／又は個々のプラットフォーム１０８（図１）の潜在的な計画中断に関するリスクの定量化を含む。一例として、遅延リスクデータ１２６は、機器１１８（図１）の将来の故障に起因する、フリート２６６及び／又は個々のプラットフォーム１０８の潜在的な計画中断に関するリスクの定量化を含む。一実装例では、遅延リスクデータ１２６は、計画中断の確率及び計画中断の影響を表す数値１９８（例えば、遅延リスク値２０８）（図３）として表され得る。
【００４３】
計画中断データ１２４、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、出発信頼度データ１３２、及び遅延リスクデータ１２６については、本明細書でより詳細に後述する。一例として、計画中断データ１２４、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、出発信頼度データ１３２、及び／又は遅延リスクデータ１２６の各々は、一般的に、特定の機器１１８（図１）について条件付けされ得る。
【００４４】
図２、及び図１を参照すると、計画中断予測モジュール１３４の一実施例が示されている。計画中断予測モジュール１３４は、例えば、データネットワーク１０６（図１）上で、データクエリモジュール１６０（図１）を介してデータソース１２２から入力データ１２０を受け取る。
【００４５】
本開示の実施例は、データソース１２２をクエリし入力データ１２０を計画中断予測モジュール１３４に供給するように構成された、プラットフォーム管理装置１０４の一般的なデータクエリモジュール（例えば、データクエリモジュール１６０）を示しているが、他の実施例では、計画中断予測モジュール１３４が、自身のデータクエリモジュール（明示的に図示せず）を含んでいてもよい。
【００４６】
図２、図１及び３を参照すると、一例として、計画中断予測モジュール１３４はデータ追跡モジュール１３６を含む。データ追跡モジュール１３６は、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとを経時的に追跡する。これらは集合的に、追跡されたデータ１５２（図３）として示されている。一実装例では、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとの各々が、定期的に（例えば毎日）追跡される。一例として、データクエリモジュール１６０（図１）は、計画中断データ１２４、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２の各々を抽出するために、データソース１２２を毎日クエリするように構成され得る。
【００４７】
図１を参照すると、一例として、プラットフォーム管理装置１０４は表示モジュール１８８も含む。表示モジュール１８８は、プラットフォーム管理装置１０４のディスプレイ１９２（図１）を制御するように構成される。ディスプレイ１９２は、入力を受け取り、且つ／又はデータの視覚的な表示を供給するグラフィカルユーザインターフェース（「ＧＵＩ」）を含み得る。
【００４８】
図３、図１及び２を参照すると、一例として、追跡されたデータ１５２が、表示モジュール１８８（図１）によって、例えばディスプレイ１９２上に画像表示され得る。一例として、ディスプレイ１９２は、追跡されたデータ１５２のフィールド、追跡されたデータ１５２の値１９８（例えば、計画中断値２００、持越しリスク値２０２、持越し値２０４、出発信頼度値２０６、及び遅延リスク値２０８）のフィールド、及び、時間１９６のフィールドを含み得る。
【００４９】
図３に示す実装例では、計画中断データ１２４、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２の各々の毎日の値が、所定の期間表示される。期間は、時間Ｔ−６〜時間Ｔによって表される。時間Ｔは現在の日（例えば、本日）を表す。時間Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｔ−４、Ｔ−５、及びＴ−６は、過去の時間間隔を、例えば日で（例えばＴ−１は昨日、Ｔ−２は２日前など）、週で（例えばＴ−１が１週間前、Ｔ−２が２週間前など）、月で（例えばＴ−１が１カ月前、Ｔ−２が２カ月前など）、又は年で表す。一例として、図３に示すディスプレイ１９２は、毎日追跡された、計画中断データ１２４、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２の値の６カ月表示である。
【００５０】
図２を参照すると、一例として、計画中断予測モジュール１３４は、データ相関モジュール１３８も含む。データ相関モジュール１３８は、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとの間の相互相関１４０を計算する。一般的に、相互相関は、時間（例えば、時間的な定点）の関数としての、２つのデータ系列の互いに対する相関である。
【００５１】
一実装例では、データ相関モジュール１３８は、時間の関数として、２つのデータ系列（例えば入力データ１２０の２つの異なる系列）間の時系列解析を実施するように構成される。
【００５２】
データ相関モジュール１３８は、例えば、様々な経時的な定点における、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの１つ又は各々との間の関係性（例えば、類似性又は依存性）を判定し得る。各相互相関１４０は、例えば、時間的定点における、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの１つとの間の相関（例えば、時間的相関）の強度の尺度である。
【００５３】
一例として、データ相関モジュール１３８は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２のうちの何れが選択されて計画中断データ１２４と相互相関されるかを定める規則を含み得る。データ相関モジュール１３８は、相互相関１４０（例えば、入力データ１２０のうち選択された２つの間の相関）を計算するのに用いるアルゴリズムも含み得る。相互相関１４０は、ペアワイズ相互相関として計算及び／又は定義される。入力データ１２０の選択された２つは、相互相関１４０の時系列解析を表す時系列入力データのペアとも称され得る。
【００５４】
一例として、計画中断予測モジュール１３４又はデータ相関モジュール１３８は、相互相関１４０の計算に用いる規則及び／又はアルゴリズムを記憶し適用するように構成された規則モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。
【００５５】
一実装例では、データ相関モジュール１３８が、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２８とを相互相関し得る。一例として、遅延リスクデータ１２８及び計画中断データ１２４が、例えばデータ追跡モジュール１３６によって経時的に追跡され得る。遅延リスクデータ１２８及び計画中断データ１２４の相互相関１４０は、遅延リスクの増加又は減少と、計画中断の増加又は減少との間の関係を示す。換言すれば、遅延リスクデータ１２８と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、計画中断が遅延リスクとどのように相関するかを定量化する。
【００５６】
一実装例では、データ相関モジュール１３８が、計画中断データ１２４と持越しリスクデータ１２８とを相互相関し得る。一例として、持越しリスクデータ１２８及び計画中断データ１２４が、例えばデータ追跡モジュール１３６によって経時的に追跡される。持越しリスクデータ１２８と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、持越しリスクの増加又は減少と計画中断の増加又は減少との間の関係を示す。換言すれば、持越しリスクデータ１２８と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、計画中断が、持越しリスクとどのように相関するかを定量化する。
【００５７】
一実装例では、データ相関モジュール１３８が、計画中断データ１２４と持越しデータ１３０とを相互相関し得る。一例として、持越しデータ１３０及び計画中断データ１２４が、例えばデータ追跡モジュール１３６によって経時的に追跡される。持越しデータ１３０と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、持越しの増加又は減少と計画中断の増加又は減少と間の関係を示す。換言すれば、持越しデータ１３０と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、計画中断が持越しとどのように相関するかを定量化する。
【００５８】
一実装例では、データ相関モジュール１３８が、計画中断データ１２４と出発信頼度データ１３２とを相互相関し得る。一例として、出発信頼度データ１３２と計画中断データ１２４とが、例えばデータ追跡モジュール１３６によって経時的に追跡される。出発信頼度データ１３２と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、出発信頼度の増加と計画中断の増加又は減少との間の関係を示す。換言すれば、出発信頼度データ１３２と計画中断データ１２４との相互相関１４０は、計画中断が出発信頼度とどのように相関するかを定量化する。
【００５９】
図２を参照すると、データ相関モジュール１３９はまた、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの自己相関１４８を計算する。一般的に、自己相関は、１つのデータ系列の、時間の関数として（例えば、異なる時点で）のそれ自身との相関である。
【００６０】
データ相関モジュール１３８は、異なる時間における遅延リスクデータ１２８、異なる時間における持越しリスクデータ１２８、異なる時間における持越しデータ１３０、及び異なる時間における出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの間の関係（例えば、類似性又は依存性）を判定し得る。各自己相関１４８は、異なる時間における遅延リスクデータ１２８、異なる時間における持越しリスクデータ１２８、異なる時間における持越しデータ１３０、及び異なる時間における出発信頼度データ１３２の間の相関の強度の尺度である。自己相関１４８は、トレンド１４６を計算するために用いられ得る。
【００６１】
一例として、データ相関モジュール１３８は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２のうちの何れが選択されて自己相関されることになるかを定める、規則も含み得る。データ相関モジュール１３８は、自己相関１４８（例えば、選択された入力データ１２０とそれ自身との間の相関）を計算するのに用いられるアルゴリズムも含み得る。一例として、計画中断予測モジュール１３４又はデータ相関モジュール１３８は、規則及び／又はアルゴリズムを記憶し且つ適用して自己相関１４８を計算するように構成された、規則モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。
【００６２】
一実装例では、相互相関１４０（図２）が、計画中断データ１２４の、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２（図１）のうちの１つ、又はこれらのうちのそれぞれに対する、時間的相関又は関係（例えば、時間の関数としての類似性又は依存性）の強度を表す数値１９８（例えば、相関値１５４）（図４）として表され得る。一例として、相関値１５４は、例えば相互相関された入力データ１２０（図２）間の関係又は相関が存在しないことを示すゼロ（０）と、例えば相互相関された入力データ１２０間の直接的な（例えば、１対１の）関係又は相関を表す１との間の数値であり得る。
【００６３】
一例として、遅延リスクに対する計画中断の相関値１５４は、遅延リスク値２０８の変化と、相関された計画中断値２００の変化との間の比を表す。一例として、持越しリスクに対する計画中断の相関値１５４は、持越しリスク値２０２の変化と、相関された計画中断値２００の変化との間の比を表す。一例として、持越しに対する計画中断の相関値１５４は、持越し値２０４の変化と、相関された計画中断値２００の変化との間の比を表す。一例として、出発信頼度に対する計画中断の相関値１５４は、出発信頼度値２０６の変化と、相関された計画中断値２００の変化との間の比を表す。
【００６４】
一例として図２を参照すると、計画中断予測モジュール１３４は、データトレンド解析モジュール１４２を更に含む。データトレンド解析モジュール１４２は、相互相関１４０と、将来に向けた所定の期間に予想される、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つのトレンド１４６とに基づき、計画中断の統計上の有意確率１４４を計算する。
【００６５】
一般的に、相関の強度は履歴データ（例えば、追跡されたデータ１５２）から測定されるので、真の相関の推定でしかない。非限定的な一実施例として、所望の、例えば約９５パーセントの信頼レベルが設定される。信頼レベルと履歴データとから、信頼区間が計算される。推定された相関の強度が信頼区間内にある場合、信頼区間が真の相関を含むという信頼性が９５パーセント存在する。換言すれば、推定された相関強度が、ノイズ又は履歴データ中の偶然によるものでないという見込みが９５パーセント存在するということである。
【００６６】
一例として、データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２のいずれの自己相関１４８を選択してトレンド１４６を計算するか、及び、将来に向けた如何なる期間トレンド１４６を予想するか、  を定める規則も含み得る。データトレンド解析モジュール１４２は、トレンド１４６及び／又は計画中断の統計上の有意確率１４４を計算するために用いられるアルゴリズムも含み得る。一例として、計画中断予測モジュール１３４又はデータトレンド解析モジュール１４２は、トレンド１４６及び／又は計画中断の統計上の有意確率１４４を計算するのに用いられる規則及び／又はアルゴリズムを記憶し且つ適用するように構成された、規則モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。
【００６７】
一例として、データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２の自己相関１４８に基づき、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つのトレンド１４６を計算する。トレンド１４６は、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの、将来への予想である。データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２の自己相関１４８に基づいて、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの将来の値を計算する。換言すれば、データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２の自己相関１４８に基づき、追跡されたデータ１５２を外挿することによって、将来に向けた所定の期間の、遅延リスク値２０８、持越しリスク値２０２、持越し値２０４、及び出発信頼度値２０６を予想（例えば、予測）するように構成される。
【００６８】
図４、及び図１‐３を参照すると、一例として、計画中断の統計上の有意確率１４４（図２）が、表示モジュール８８（図１）によって、例えば、ディスプレイ１９２上に画像表示され得る。一例として、ディスプレイ１９２は、相互相関１４０のフィールド、値１９８（例えば、相関値１５４）のフィールド、時間１９６のフィールド、及び有意閾値１５０のフィールドを含み得る。
【００６９】
一例として、計画中断の統計上の有意確率１４４（図２）は、相互相関１４０（図２）が所定の有意閾値１５０（図４）に達するか又は超える場合に発生する。データトレンド解析モジュール１４２（図２）は、トレンド１４６に基づいて、相互相関１４０を、将来に向けた異なる時間において（例えば、時間Ｔ〜時間Ｔ＋５で表される将来に向けた所定の期間中）有意閾値１５０と比較し、将来への所定の期間中の一以上の時間における、計画中断の統計上の有意確率１４４を特定するように構成されている。
【００７０】
一実装例で、データ追跡モジュール１３６は、追跡されたデータ１５２（例えば、計画中断データ１２４、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２）を追跡する。データ相関モジュール１３８は、追跡されたデータ１５２を（例えば、計画中断データ１２４を、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２の各々と）相互相関する。追跡されたデータ１５２の相互相関１４０は、遅延リスク、持越しリスク、持越し、又は出発信頼度のうちの任意の１つが、所与の時間で（例えば、所与の日に）特定のレベルに達する場合、計画中断が発生したことを示し得る。換言すれば、相互相関１４０は、先行する、遅延リスク値２０８、持越しリスク値２０２、持越し値２０４、又は出発信頼度値２０６のうちの一又は複数の増大が、計画中断値２００の増大に付随するか、それを示すか、又は強く相関するということを示し得る。追跡されたデータ１５２の相互相関１４０の相関値１５４は、遅延リスク値２０８、持越しリスク値２０２、持越し値２０４、又は出発信頼度値２０６のうちの任意の１つの増大と、計画中断値２００の増大との間の関係の強度の尺度であり得る。
【００７１】
データ相関モジュール１３８は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２の各々を自己相関させる。遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２の自己相関１４８は、遅延リスク値２０８、持越しリスク値２０２、持越し値２０４、又は出発信頼度値２０６の先行する変化を含み得る。自己相関１４８はトレンド１４６を計算するのに用いられる。
【００７２】
データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクデータ１２８、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、又は出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つ又はこれらの各々を、所定の期間、例えば時間Ｔ〜時間Ｔ＋５（図４）、将来に向けて予想するために、トレンド１４６を計算する。明示的に図示しないが、トレンド１４６が表示モジュール１８８（図１）によって、例えばディスプレイ１９２上に画像表示されてもよい。
【００７３】
図４に示す実装例では、第１の（例えば計画中断データ１２４及び持越しリスクデータ１２８の）相互相関１４０ａ、第２の（例えば計画中断データ１２４及び出発信頼度データ１３２の）相互相関１４０ｂ、及び第３の（例えば計画中断データ１２４及び遅延リスクデータ１２６の）相互相関１４０ｃが、トレンド１４６に基づいて、将来に向けたある期間、所定の時間間隔で表示されている。明示的に図示しないが、他の（計画中断データ１２４及び持越しデータ１３０の）相互相関１４０が画像表示されてもよい。将来に向けた期間は時間Ｔ〜時間Ｔ＋５で表されている。時間Ｔは現在の日（例えば本日）を表す。時間Ｔ＋１、Ｔ＋２、Ｔ＋３、Ｔ＋４、及びＴ＋５は将来の時間間隔を、例えば日で（例えば、Ｔ＋１は明日、Ｔ＋２は本日から２日、など）を表す。一例として、図４に示すディスプレイ１９２が、相互相関１４０の将来に向けた５日間の表示である。
【００７４】
有意閾値１５０は、相互相関１４０が統計的に有意となる場合を表し、従って、計画中断（例えば計画中断の統計上の有意確率１４４）を示している。一例として、有意閾値１５０は、相関値１５４が統計的に有意となる点を表す数値として表され得る。
【００７５】
図示の実装例で、データトレンド解析モジュール１４２（図２）は、持越しリスクデータ１２８のトレンド１４６に基づいて、持越しリスク値２０２（図３）が、時間Ｔ＋３（例えば３日後）に発生すると予想された値まで増大すると、第１の相互相関１４０ａ（例えば第１の相互相関１４０ａの相関値１５４）が、統計的に有意であると計算する。従って、データトレンド解析モジュール１４２は、持越しリスクの現在のトレンドに基づき、計画中断（例えば、計画中断の統計上の有意確率１４４）（図２）が３日後に発生する統計的に有意な見込みが存在することを示し、画像表示する。従って、持越しリスクを低減する軽減努力がなされ、潜在的な計画中断の見込みを回避するか又は低減させ得る。
【００７６】
同様に、データトレンド解析モジュール１４２（図２）は、遅延リスクデータ１２６のトレンド１４６に基づいて、遅延リスク値２０８（図３）が時間Ｔ＋４（例えば４日後）において発生すると予想される値まで増大すると、第３の相互相関１４０ｃ（例えば第１の相互相関１４０ａの相関値１５４）が統計的に有意であると計算する。従って、データトレンド解析モジュール１４２は、遅延リスクの現在のトレンドに基づき、計画中断（例えば計画中断の統計上の有意確率１４４）（図２）が４日後に発生する統計的に有意な見込みが存在することを示し、画像表示する。従って、遅延リスクを低減する軽減努力がなされ、潜在的な計画中断の見込みが回避されるか低減される。
【００７７】
従って、一般的に、計画中断予測モジュール１３４及びデータトレンド解析モジュール１４２は、具体的には、機器１１８、プラットフォーム１０８、及び／又はフリート２６６（図１）の現況の将来への影響を定量化するように構成される。換言すれば、計画中断予測モジュール１３４は、過去の計画中断を示すデータを、将来発生する計画中断の確率に相関するように構成される。一例として、現在のデータ値は、前のデータ値が計画中断につながった（例えば、強く相関した）値に移行し（ｔｒｅｎｄｉｎｇ）得る。計画中断が発生する統計的に有意な見込みが存在することを示した後、計画中断のリスクを低減するために、様々なリスクに応じた決断及び／又はアクションがなされ得る。
【００７８】
図２、及び図１を参照すると、上述のように、計画中断データ１２４は、フリート２６６及び／又は個々のプラットフォーム１０８（図１）の計画中断の定量化を含み得る。計画中断は、プラットフォーム１０８の機器１１８（図１）故障、及び／又は、例えばプラットフォーム１０８の機器１１８の故障に起因する整備イベント（例えば計画外整備イベント）の結果であり得る。
【００７９】
一実装例では、計画中断値２００（図３）が、時間的な定点で（例えば、特定の日に）発生するすべての計画中断の総時間として（例えば、分で）表され得る。一例として、特定のプラットフォーム１０８が特定の日に２つの計画中断に遭遇し、各計画中断が１０分間継続する場合、そのプラットフォーム１０８の計画中断値２００は２０分として表され得る。別の例として、フリート２６６のうち１０のプラットフォーム１０８がそれぞれ、１つの計画中断に遭遇し、各計画中断が１０分間継続する場合、フリート２６６の計画中断値２００は１００分として表され得る。一実装例では、計画中断値２００が、時間的な定点で（例えば特定の日に）発生する、例えばプラットフォーム１０８ごと又はフリート２６６ごとの、すべての計画中断の総数として表され得る。
【００８０】
計画中断データ１２４は、監視され且つ／又はデータソース１２２に記憶され得る。一例として、計画中断データ１２４が計画モジュール１５６（図１）に記憶され得る。一例として、計画中断データ１２４がプラットフォーム管理装置１０４のデータベースモジュール１５８に記憶され得る。一例として、計画中断データ１２４が外付けデータベースモジュール１８０に記憶され得る。
【００８１】
図２、及び図１を参照すると、上述のように、持越しリスクデータ１２８は、例えば、プラットフォーム１０８（図１）の整備持越しの結果としての潜在的な計画中断に関するリスクの定量化を含み得る。
【００８２】
整備持越しは、機器１１８の故障修理の承認された持越しであり得る。一例として、故障が生成された後又はトリガされた後に運用許容基準（ＭＥＬ）文書（図３）がアクセスされて、故障を修理するための整備が持越し可能かどうかが決定される。故障は、例えばプラットフォーム１０８の故障監視システムによって自動的に生成され得る。代替的に、故障が例えばオペレータ１１６により視認されることに基づき生成されてもよい。
【００８３】
図５、及び図１を参照すると、ＭＥＬ文書１７０は、ＭＥＬアイテムのリストを含む物理的な又は電子テキストベースの文書の何れであってもよい。各ＭＥＬアイテムは、故障、ＭＥＬアイテムを識別する番号などのアイテム識別子、及びその故障に関連付けられる運航上の制限を含む。ＭＥＬ文書１７０に列挙されている各ＭＥＬアイテム又は故障は、当該故障に関連する提供された運航上の制限が満足される限り運航不能となり得る、プラットフォーム１０８（図１）の特定の機器１１８（図１）に対応している。運航上の制限は、当該故障の整備を延期するために満たされねばならない条件及び規約を含む。当該故障がＭＥＬ文書１７０に掲載されており運航上の制限が満足されている場合、当該故障を修正又は修理するための整備は持越しできる。
【００８４】
整備持越しの決定がなされた後、持越された整備の入力プロセスは、整備の持越しに対応するＭＥＬ文書１７０内の制限に適合するために必要な任意のアクションを実施することを含む。必要なアクションが実施された後、持越しプロセスは、例えば、プラットフォーム１０８（図１）に関連するオペレータ１１６（図１）によって入力された情報に基づき、持越し整備記録１６８を作成することを含む。これは、例えば整備モジュール１１４（図１）に記憶され得る。プラットフォームシステム１０２（図１）は、持越し整備記録１６８を利用して、フリート２６６（図１）のプラットフォーム１０８の１つ、それらの幾つか又はそれらすべての整備持越しを追跡及び監視し得る。
【００８５】
図５、及び図１を参照すると、一例として、プラットフォーム管理装置１０４（図１）は持越しリスクモジュール１６２も含む。一例として、持越しリスクモジュール１６２は、ＭＥＬデータモジュール１６４及び持越し評価モジュール１６６を含む。持越しリスクデータ１２８は、持越しリスクモジュール１６２によって計算され得る。全体として、持越しリスクモジュール１６２は、持越された整備イベントに関する情報を取得し、持越された整備イベントに関連付けられる運航上の制限を決定し、運航上の制限に基づいて、持越された整備イベントに関連付けられる持越し影響を決定する。本明細書で用いる、持越された整備イベントに関する持越し影響とは、整備持越しの結果としての実際の運航上の影響又は運航上の影響の確率を含み得る。
【００８６】
一実装例では、データクエリモジュール１６０が整備記録１６８にアクセスし、持越し整備記録１６８からＭＥＬアイテムを決定する。データクエリモジュール１６０は、様々な電子通信プロトコルを用いてデータネットワーク１０６上で整備モジュール１１４と通信し得る。一例として、データクエリモジュール１６０は、フリート２６６、個々のプラットフォーム１０８、及び／又は特定の機器１１８に関する整備モジュール１１４から、選択された持越し整備記録１６８を抽出するためのクエリを構築する。持越し整備記録１６８へのアクセスは、選択された持越し整備記録１６８のローカルコピーを、特にデータクエリモジュール１６０のメモリ内に、又はプラットフォーム管理装置１０４に全体として、記憶することを含み得る。
【００８７】
本開示の実施例は、整備モジュール１１４にクエリして、持越しリスクモジュール１６２に持越し整備記録１６８及び／又はＭＥＬ文書１７０を供給するように構成された、プラットフォーム管理装置１０４の一般的なデータクエリモジュール（例えば、データクエリモジュール１６０）を示しているが、他の実施例では、持越しリスクモジュール１６２が、自身のデータクエリモジュール（明示的に図示せず）を含んでいてもよい。
【００８８】
データクエリモジュール１６０によってアクセスされる持越された整備の記録１６８の各々は、単一の持越された整備アクションに対応する単一のＭＥＬアイテムに、関連付けられ且つこれを含む。更に、持越された整備記録１６８は、ＭＥＬアイテムが位置しているＭＥＬ文書１７０を識別するＭＥＬ文書識別子を含み得る。データクエリモジュール１６０は更に、持越された整備の記録の各々から、ＭＥＬアイテム識別子の形態をとり得るＭＥＬアイテムを決定するように構成され得る。
【００８９】
一実装例では、データクエリモジュール１６０によって決定されたＭＥＬアイテム又はＭＥＬアイテム識別子がＭＥＬデータモジュール１６４によって使用されて、ＭＥＬ文書１７０中のＭＥＬアイテムが検索される。一例として、ＭＥＬデータモジュール１６４は、ＭＥＬアイテム識別子に基づいてＭＥＬ文書１７０中のＭＥＬアイテム検索するアイテム識別モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。アイテム識別モジュールがＭＥＬ文書１７０内のＭＥＬアイテムを検索した後、制限モジュール（明示的に図示せず）がＭＥＬアイテムに関連付けられた運航上の制限１７６を決定する。
【００９０】
一例として、ＭＥＬデータモジュール１６４は、運航上の制限１７６を複数の影響カテゴリのうちの１つに分類する、影響分類モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。影響分類モジュールは、運航上の制限が持越し評価モジュール１６６によって用いられる前に、この方式で運航上の制限１７６を分類し得る。従って、幾つかの実装例では、分類された運航上の制限１７６が、ＭＥＬデータモジュール１６４によって生成され得、持越し評価モジュール１６６によって利用され得る。
【００９１】
複数の影響カテゴリは、整備の持越しに影響を受け得る様々なカテゴリのうちの任意のものを含む。一実装例において、複数の影響カテゴリは、２つ以上の整備上の影響、運航上の影響、乗組員への影響、乗客への影響、経済的影響、及び／又はその他の影響を含み得る。上述のように、持越し影響は、整備持越しの結果としての、プラットフォーム１０８（図１）の運航に関する運航上のリスクの確率を含み得る。影響分類モジュールは、運航上の制限１７６の幾つかを１つの影響カテゴリに分類しその他の運航上の制限を別のカテゴリに分類し得るか、又は、１つの運航上の制限が複数の影響カテゴリに分類されてもよい。
【００９２】
一例として、持越し評価モジュール１６６は、比較モジュール１７２及び集計モジュール１７４を含む。比較モジュール１７２は、ＭＥＬデータモジュール１６４からの運航上の制限１７６を所定の影響因子と比較し、所定の影響因子が運航上の制限１７６によって満足されているかどうか、又はどの程度満足されているか、を決定する。次いで、比較に基づき、比較モジュール１７２は、所定の影響因子の各々に運航上の影響値１７８を割り当てる。運航上の影響値１７８は、プラットフォーム１０８（図１）の運航に対する影響の確率に関連付けられ得る。幾つかの実装例において、所定の影響因子は、運航上の制限１７６によって満足されるか又は満足されないかの何れかである。従って、そのような実装例で、比較モジュール１７２は、一方の運航上の影響値又は他方の運航上の影響値１７８（例えば、「ｙｅｓ」もしくは「ｎｏ」又は「０」もしくは「１」）の何れかを割り当て得る。しかしながら他の実装例では、所定の影響因子は様々な度合で満足されることがある。従って、そのような実装例で、比較モジュール１７２は、所定の影響因子が満足され得る度合いに対応する運航上の影響値１７８を割り当て得る（例えば、「１」「２」もしくは「３」、又は「低」「中」もしくは「高」）。
【００９３】
一例として、持越し評価モジュール１６６の集計モジュール１７４は、各所定の影響因子に割り当てられた運航上の影響値１７８を集計する（例えば、合算する、加算する、平均する、など）。次いで、集計モジュール１７４は、集計された運航上の影響値（明示的に図示せず）を、少なくとも１つの集計された運航上の影響値閾値（明示的に図示せず）と比較する。集計された運航上の影響値は、影響の確率に関連付けられ得る。集計された運航上の影響値が少なくとも１つの集計された運航上の影響値閾値を満足するかどうかに基づき、集計モジュール１７４は持越しリスクデータ１２８（例えば、運航上の影響）を決定する。この方式で、持越しリスクデータ１２８は、複数の運航上の制限１７６の各々又は対応する所定の影響因子に割り当てられた、運航上の影響値１７８の集計を表す。幾つかの実装例によれば、集計された運航上の影響値は、種々の運航上の影響に関連付けられた複数の集計された運航上の影響値閾値と比較され得る。
【００９４】
一実装例では、持越しリスクデータ１２８は、プラットフォーム１０８（図１）全体に関連する単一の運航上の影響を表し得る。一実装例では、持越しリスクデータ１２８は、複数の運航上の影響カテゴリの各々にそれぞれ関連付けられた複数の運航上の影響を含み得る。そのような実装例で、集計モジュール１７４は、運航上の影響カテゴリの各々について、所定の影響因子の各々に割り当てられた運航上の影響値１７８を別々に集計する。従って、運航上の影響カテゴリの各々は、集計モジュール１７４によって、別々に集計された運航上の影響値及び関連付けられる運航上の影響を割り当てられる。従って、所望であれば、集計モジュール１７４は、運航上の影響カテゴリの集計された運航上の影響値を集計し、得られた運航上の影響値１７８を一以上の所定の閾値と比較して、プラットフォーム１０８（図１）の全体的な運航上の影響（例えば持越しリスク）を決定し、換言すれば、持越しリスクデータ１２８を計算し得る。同様の方式で、集計モジュール１７４は、フリート２６６（図１）の複数のプラットフォーム１０８の１つにそれぞれ関連する複数の全体的な運航上の影響値１７８を集計し、得られた運航上の影響値１７８を一以上の所定の閾値と比較して、フリート２６６の全体的な運航上の影響を決定し、換言すれば、持越しリスクデータ１２８を計算し得る。
【００９５】
明示的に図示しないが、機器１１８、プラットフォーム１０８、及び／又はフリート２６６（図１）に関連する個々の運航上の影響値１７８、運航上の影響カテゴリ、及び／又は持越しリスクデータ１２８は、例えばプラットフォーム管理装置１０４（図１）の表示モジュール１８８（図１）によって画像表示され得る。
【００９６】
持越しリスクモジュール１６２によって生成された持越しリスクデータ１２８は、データソース１２２に記憶され得る。一例として、持越しリスクデータ１２８は、プラットフォーム管理装置１０４のデータベースモジュール１５８に記憶され得る。一例として、持越しリスクデータ１２８は、持越しリスクモジュール１６２のデータベースモジュール（明示的に図示せず）に記憶され得る。一例として、持越しリスクデータ１２８は、外付けデータベースモジュール１８０に記憶され得る。
【００９７】
特定の実装例で、持越しリスクデータ１２８が生成及び／又は供給される方式の例が、「Deferred Aircraft Maintenance Impact Assessment Apparatus, System, and Method」と題する２０１４年８月１９日出願の米国特許出願第１４／４６３，５４０号により詳細に記載されている。
【００９８】
図２を参照すると、上述のように、持越しデータ１３０は、プラットフォーム１０８（図１）の整備持越しの定量化を含み得る。一例として、持越しデータ１３０は、整備モジュール１１４（図１）に記憶されそこから読み出され得る。
【００９９】
図２、及び図１を参照すると、上述のように、出発信頼度データ１３２は、機器１１８（図１）の故障が将来発生する確率に基づいて、プラットフォーム１０８（図１）及び／又はフリート２６６（図１）の例えば整備イベント（例えば、計画外整備イベント）に起因する、出発信頼度の定量化を含み得る。出発信頼度は、プラットフォーム１０８の将来への推定可能な計画信頼度、又はプラットフォーム１０８が定刻で（例えば、計画通りに）出発するという予測であり得る。
【０１００】
一実装例では出発信頼度データ１３２が百分率で表され得る。一例として、出発信頼度データ１３２が、将来予想される、プラットフォーム１０８が計画通りに出発する出発の百分率として表され得る。一例として、出発信頼度データ１３２は、将来予想される計画中断を含まない運航（例えば、操縦、飛行、経路、任務など）の百分率として表され得る。
【０１０１】
図６、及び図１を参照すると、一例として、プラットフォーム管理装置１０４（図１）は、出発信頼度モジュール１８２を更に含む。一般的に、出発信頼度モジュール１８２は、収集されて例えばデータソース１２２（例えば、整備モジュール１１４、データベースモジュール１５８、又は外付けデータベースモジュール１８０）に記憶された履歴整備データ１８４からプラットフォーム信頼度を解析することにより、出発信頼度データ１３２を計算する。一般的に、出発信頼度モジュール１８２は、履歴整備データ１８４を解析し、出発信頼度データ１３２として表される、プラットフォーム１０８（図１）及び／又はフリート２６６（図１）の全体としての信頼度（例えば、出発信頼度）を判定する。従って、一例として、解析結果は、緊急性があり得る（例えば機器が故障しそうである）か、又は境界運航（borderline operational）であり得る（例えばミッションクリティカルとなりそうである）個々のプラットフォーム１０８を示す。
【０１０２】
一例として、履歴整備データ１８４が、例えばデータクエリモジュール１６０によって、整備モジュール１１４及び／又は外付けデータベースモジュール１８０からクエリされ得る。履歴整備データは、機器１１８、プラットフォーム１０８、及び／又はフリート２６６の整備イベントデータ、並びに、各プラットフォーム１０８もしくはフリート２６６の機器データ（例えば、機器故障データ及び／又は機器交換データ）を含み得る。
【０１０３】
本開示の実施例は、例えば整備モジュール１１４をクエリして、履歴整備データ１８４を出発信頼度モジュール１８２に供給するように構成された、プラットフォーム管理装置１０４の一般的なデータクエリモジュール（例えば、データクエリモジュール１６０）を示しているが、その他の実施例では、出発信頼度モジュール１８２は、自身のデータクエリモジュール（明示的に図示せず）を含んでいてもよい。
【０１０４】
一例として、出発信頼度モジュール１８２はワイブル解析モジュール１８６を含む。一実装例では、ワイブル解析モジュール１８６が、履歴整備データ１８４（例えば、整備イベントデータ及び機器データ）にワイブル解析を行う。任意選択的に、出発信頼度モジュール１８２が、履歴整備データ１８４をワイブル解析の前にふるい分け及び／又はクリーニングするデータシフト・クリーニングモジュール（明示的に図示せず）を含み得る。
【０１０５】
一般的に、ワイブル解析モジュール１８６は、ワイブル解析を用いて、個々のプラットフォーム１０８（図１）について、及び／又は個々の機器１１８（図１）のワイブル曲線を生成する。従ってワイブル解析は基本的に、例えば、クエリステップで選択された各プラットフォーム１０８の各プラットフォーム１０８及び機器１１８の生存関数を作成する。各プラットフォーム１０８又はフリート２６６は、ワイブル曲線上にマッピングされて、例えば所与の時間ウィンドウ、例えば所与の数の運航日、所与の数の運航（例えば飛行）時間などでの各プラットフォーム１０８の予測される計画外整備イベント、及び、各機器１１８の予測される故障を供給する。
【０１０６】
このようにして、ワイブル解析は、所与の時間ウィンドウで、個々のプラットフォーム１０８及び／又は各プラットフォーム１０８の機器１１８の健全性を反映し得、且つ／又は、計画外整備イベントに起因し結果として計画中断を招く機器１１８の予期される故障（例えば故障の確率）を定量化し得る。一例として、ワイブル解析は、複数のプラットフォーム１０８のＬＲＵ（例えば熱交換器）などの特定の機器１１８の運用時間データに基づいていてよい。ワイブル曲線は、機器１１８のワイブル分布、及び、機器１１８がその現在の使用を超えて所定の時間間隔（例えば、次の１００運航時間、次の６運航日など）で生存する信頼システムレベルの下限（例えば、９５％信頼レベル）を示す。フリート２６６の健全性は、個々のプラットフォーム１０８をワイブル曲線生存関数に沿ってプロットすることによって測定できる。ワイブル曲線上の個々のプラットフォーム１０８を表す点は、所定の時間間隔内で対応するプラットフォーム１０８の各々において機器１１８が故障する尤度を示す。
【０１０７】
従って、機器１１８の条件付きの耐用時間が決定されてワイブル曲線上でプロットされると、ワイブル曲線は、故障履歴と運用時間における現在の部分（例えば、履歴整備データ１８４）との解析から導かれたプラットフォーム１０８の生存間隔を提供する。ワイブル解析モジュール１８６はワイブル解析から、出発信頼度データ１３２を生成する。
【０１０８】
ワイブル曲線は、例えば、特定のプラットフォーム１０８の特定の機器１１８の現在の経年で条件付けられる、特定のレベルの条件付きの寿命についての詳細情報を視覚的に表し得る生存曲線であり得る。明示的に図示しないが、ワイブル曲線及び出発信頼度データ１３２は、プラットフォーム管理装置１０４（図１）の表示モジュール１８８によって画像表示され得る。
【０１０９】
出発信頼度モジュール１８２によって生成された出発信頼度データ１３２は、データソース１２２に記憶され得る。一例として、出発信頼度データ１３２がプラットフォーム管理装置１０４のデータベースモジュール１５８に記憶され得る。一例として、出発信頼度データ１３２が出発信頼度モジュール１８２のデータベースモジュール（明示的に図示せず）に記憶され得る。一例として、出発信頼度データ１３２が外付けデータベースモジュール１８０に記憶され得る。  
【０１１０】
特定の実装例で、出発信頼度データ１３２が生成され且つ／又は供給され得る方式が、Brandstetter et al.の「System, Method and Program for Predicting Fleet Reliability and Maintaining a Fleet of Vehicles」と題する米国特許第７，８６０，６１８号に記載されている。
【０１１１】
図２、及び図１を参照すると、上述のように、遅延リスクデータ１２６は、例えば、計画外整備イベントに起因するフリート２６６（図１）及び／又は個々のプラットフォーム１０８（図１）の潜在的な計画中断に関連するリスクの定量化を含み得る。一例として、遅延リスクは、結果としてプラットフォーム１０８の遅延（例えば計画中断）となる機器１１８（図１）の故障に関するリスクである。換言すれば、遅延リスクは、プラットフォーム１０８の潜在的な計画中断及び／又はフリート２６６の潜在的な計画断絶に関連するリスクの前方向予想である。
【０１１２】
図７、及び図１を参照すると、一例として、プラットフォーム整備装置１０４（図１）は、遅延リスクモジュール２１０も含む。遅延リスクモジュール２１０は遅延リスクデータ１２６を計算する。遅延リスクモジュール２１０は、例えば、データネットワーク１０６（図１）上でデータクエリモジュール１６０（図１）を介してデータソース１２２から入力データ１２０を受け取る。一例として、入力データ１２２は、予想される計画中断データ２１２及び遅延データ２１４を含む。
【０１１３】
一例として、予想される計画中断データ２１２は、将来発生するプラットフォーム１０８（図１）及び／又はフリート２６６（図１）の計画中断の確率の定量化を含む。一実装例では、予想される計画中断データ２１２は、プラットフォーム１０８ごと及び／又はフリート２６６ごとの予測された計画中断の数を表す数値（例えば、予想される計画中断値２１８）（図８）として表され得る。一例として、予想される計画中断データ２１２が、出発信頼度データの補完２２０と計画データ２２２との組み合わせである。
【０１１４】
一実装例では、出発信頼度データの補完２２０は、プラットフォーム１０８（図１）又はフリート２６６（図１）が計画中断を経験し計画通りを維持しない確率を表す数値（例えば、補完値）（明示的に図示せず）（例えば、出発信頼度値２０６（図３）の補完）として表され得る。一例として、出発信頼度値２０６が小数（例えば、０．９８）として表される場合、補完値は１からその小数を引いたものである（例えば、１−０．９８）。一例として、出発信頼度値２０６が百分率（例えば、９８％）で表される場合、補完値は１００パーセントからその百分率を引いたものである（例えば、１００％−９８％）。出発信頼度データの補完２２０は、データソース１２２（例えば、データベースモジュール１５８又は外付けデータベースモジュール１８０）に記憶され、例えばデータクエリモジュール１６０によって抽出され得る。代替的に、遅延リスクモジュール２１０が、例えばデータソース１２２からデータクエリモジュール１６０（図１）を介して、出発信頼度データ１３２（図２）を抽出し、出発信頼度データの補完２２０を計算してもよい。
【０１１５】
一実装例では、計画データ２２２が数値（例えば計画値）（明示的に図示せず）として表され得る。一例として、計画値は、プラットフォーム１０８（図１）及び／又はフリート２６６（図１）の将来（例えば、明日、３日間、１週間など）計画されている運航（例えば、操縦、飛行、経路、任務など）の数を表す。一例として、計画値が、将来計画されているプラットフォーム１０８及び／又はフリート２６６の運航の総時間を表す。計画データ２２２はデータソース１２２（例えば、計画モジュール１５６，データベースモジュール１５８、又は外付けデータベースモジュール１８０）に記憶され、例えばデータクエリモジュール１６０によって抽出され得る。
【０１１６】
一例として、予想される計画中断値２１８（図８）は、補完値と計画値との積である。一実装例では、予想される計画中断値２１８が、計画中断を経験する確率（例えば、出発信頼度データの補完２２０）と運航の総数（例えば、計画データ２２２）とに基づいて、将来に向けた所定の時間に予測又は予想される、例えばプラットフォーム１０８（図１）又はフリート２６６（図１）の予想される計画中断の総数を表す。
【０１１７】
一実装例では、予想される計画中断データ２１２が抽出されて、遅延リスクモジュール２１０に供給される。代替的に、一実装例では、出発信頼度データ２２０補完と計画データ２２２とが抽出されて、遅延リスクモジュール２１０に供給され、遅延リスクモジュール２１０は予想される計画中断データ２１２を計算する。
【０１１８】
一例として、遅延データ２１４は、例えば機器１１８（図１）の故障に基づき、計画中断に起因する遅延時間の定量化を含む。一実装例では、遅延データ２１４が、特定の機器１１８の故障による計画外整備イベントに起因した、先行する計画中断に対応する、数値（例えば、遅延値２２４）（図８）及び平均（例えば、履歴平均）遅延時間として、例えば分で表され得る。遅延データ２１４は、データソース１２２（例えば、計画モジュール１５６、整備モジュール１１４、データベースモジュール１５８、又は外付けデータベースモジュール１８０）（図１）に記憶され、例えばデータクエリモジュール１６０によって抽出される。
【０１１９】
本開示の実施例は、例えばデータソース１２２をクエリして遅延リスクモジュール２１０に入力データ１２０（例えば、出発信頼度データ２２０もしくは出発信頼度データ１３２の補完、計画データ２２２、及び遅延データ２１４）を供給するように構成された、プラットフォーム管理装置１０４の一般的なデータクエリモジュール（例えば、データクエリモジュール１６０）を示しているが、その他の実施例では、遅延リスクモジュール２１０は、が自身のデータクエリモジュール（明示的に図示せず）を含んでいてもよい。
【０１２０】
一例として、遅延リスクモジュール２１０は、リスク規則モジュール２２６を含む。リスク規則モジュール２２６は、入力データ１２０（例えば、予想される計画中断データ２１２及び遅延データ２１４）の選択及び利用と、遅延リスクが計算されるであろう将来に向けた所定の期間の決定を定める、規則（例えば業務規則）を含む。リスク規則モジュール２２６は、入力データ１２０から遅延リスク値２０８を計算するのに用いるアルゴリズムも含む。
【０１２１】
一例として、遅延リスクモジュール２１０はリスク解析モジュール２２８も含む。リスク解析モジュール２２８は、遅延リスク値２０８を計算するために規則及び／又はアルゴリズムを適用する。遅延リスク値２０８は、例えば、データベースモジュール１５８に遅延リスクデータ１２６（図２）として記憶される。
【０１２２】
従って、遅延リスク値２０８（図３）として表される遅延リスクデータ１２６は、例えば機器１１８（図１）の故障に起因する、整備に関する計画中断（例えば計画外整備イベント）の確率、及び、整備に関する計画中断の影響（例えば、総遅延）を表す。一実装例では、遅延リスク値２０８が、予想される計画中断値２１８と遅延値２２４との積として計算され得る。一例として、遅延リスク値２０８は、予想される計画中断値２１８と遅延値２２４との計算上の積である（例えば、予想される計画中断値２１８に遅延値２２４を乗ずる）。
【０１２３】
従って、遅延リスクモジュール２１０は、計画中断の確率及び尤度と、計画中断の影響又は帰結とを遅延リスクとして相関させ、特定の機器１１８（図１）、プラットフォーム１０８（図１）、及び／又はフリート２６６（図１）について条件付けられた遅延リスクに対応する遅延リスク値２０８を計算するように構成される。
【０１２４】
上述のように、遅延リスクデータ１２６は、計画中断の統計上の有意確率１４４（図２）を計算するために、計画中断予測モジュール１３４（図２）によって使用される。
【０１２５】
一実装例では、リスク解析モジュール２２８はまた、プラットフォーム１０８（図１）又はフリート２６６（図１）の予測される計画中断に基づいて、例えばプラットフォームシステム１０２（図１）に対する財務リスクを表す遅延リスク値２０８を計算するように構成される。そのような実装例で、遅延リスク値２０８は、予想される計画中断値２１８、遅延値２２４、及びコスト値（明示的に図示せず）の積として計算され得る。コスト値は、遅延の時間に関連する財務コスト又は損失を表し得る。従って、特定の実装例では、コスト値が遅延データ２１４の関数であり得る。
【０１２６】
一例として、遅延リスクモジュール２１０は機器データモジュール２７０も含む。機器データモジュール２７０は、予想される計画中断データ２１２，遅延データ２１４、及び計算された遅延リスクデータ１２８を、故障が結果として計画中断となり得る特定の対応する機器１１８に関連付ける。
【０１２７】
一実装例では、入力データ１２０は機器データ２３０も含む。機器データ２３０は、プラットフォーム１０８（図１）又はフリート２６６（図１）の機器１１８（図１）のうちの幾つか又はすべてに関する情報を含み得る。一例として、機器データ２３０は、機器１１８の一以上の識別子（例えば、名前、番号、コードなど）、機器１１８の故障のフライトデッキ効果（ｆｌｉｇｈｔ  ｄｅｃｋ  ｅｆｆｅｃｔ）、機器１１８の故障に関する技術通報などを含み得る。
【０１２８】
一例として、遅延リスクモジュール２１０は持越しリスク変更モジュール２３２も含む。持越しリスク変更モジュール２３２は、予想される計画中断につながり得る機器１１８（図１）の故障の整備持越しに関する持越しリスク変更データ２３４を計算する。一例として、持越しリスク変更データ２３４は、例えば、追加の機器１１８又はプラットフォーム１０８（図１）が持越しリスク値２０２の計算に含まれるとき、持越しリスクモジュール１６２によって計算される、持越しリスク値２０２（図３）の変化を表す数値（例えば、持越しリスク変更値）（明示的に図示せず）として表される。一実装例では、機器１１８の故障に起因する計画中断に遭遇すると予想されるプラットフォーム１０８が、整備持越しを受ける場合、持越しリスク変更値が、持越しリスク値２０２の百分率の変化として表される。
【０１２９】
図８、及び図１を参照すると、一例として、遅延リスクデータ１２６、予想される計画中断データ２１２、遅延データ２１４、及び機器データ２３０が、表示モジュール１８８（図１）によって例えばディスプレイ１９２上に画像表示されている。
【０１３０】
一実装例では、ディスプレイ１９２が表２４６（例えば行列形式）を含む。一例として、表２４６は、リスク識別（「ＩＤ」）データ２３８のフィールド、機器識別（「ＩＤ」）データ２４０のフィールド、予想される計画中断データ２１２のフィールド、遅延データ２１４のフィールド、遅延リスクデータ１２６のフィールドを含み得る。オプションとして、ディスプレイ１９２は、様々な他のデータ、例えば持越しリスク変更データ２３４（明示的に図示せず）のフィールドを含み得る。
【０１３１】
一実装例では、リスクＩＤデータ２３８が、遅延リスク値２０８が計算された特定の機器１１８（図１）に対応する数値（例えば、リスクＩＤ値２４２）として表される。一例として、リスクＩＤ値２４２（２４２ａ、２４２ｂ、２４２ｃ、２４２ｄとして個々に識別される）が、昇順の数字（例えば、１、２、３、４など）である。
【０１３２】
一実装例では、機器識別（「ＩＤ」）データ２４０は、遅延リスク値２０８が計算された特定の機器１１８を識別する名前、番号、コードなど（例えば、機器ＩＤ値２４４）として表される。一例として、機器ＩＤ値２４４（２４４ａ、２４４ｂ、２４４ｃ、２４４ｄとして個々に識別される）が、特定の機器１１８の名前である。
【０１３３】
一実装例では、予想される計画中断データ２１２が、遅延リスク値２０８の計算に用いられる特定の機器１１８の予想される計画中断値２１８として表される。一例として、上述のように、予想される計画中断値２１８（２１８ａ、２１８ｂ、２１８ｃ、２１８ｄとして個々に識別される）が、特定の機器１１８の故障に起因する予想される計画中断の総数である。
【０１３４】
一実装例では、遅延データ２１４が、遅延リスク値２０８の計算に用いられる特定の機器１１８の遅延値２２４として表される。一例として、上述のように、遅延値２２４（２２４ａ、２２４ｂ、２２４ｃ、２２４ｄとして個々に識別される）が、特定の機器１１８故障に起因する整備イベントに関する平均時間遅延である。
【０１３５】
一実装例では、遅延リスクデータ１２６が、特定の機器１１８の遅延リスク値２０８として表される。一例として、上述のように、遅延リスク値２０８（２０８ａ、２０８ｂ、２０８ｃ、２０８ｄとして個々に識別される）が、特定の機器１１８故障に起因する、計画中断の確率、及び計画中断からの総遅延を表す数値である。
【０１３６】
図８の例示的なディスプレイ１９２では４つの異なる機器１１８（図１）のみを示したが、任意の総数の機器１１８が表示されてよい。一例として、フリート２６６（図１）の特定のプラットフォーム１０８（図１）、特定のタイプのプラットフォーム１０８、又はすべてのプラットフォーム１０８のすべての機器１１８が、画像表示されてもよい。
【０１３７】
従って、一実装例では、予想される計画中断データ２１２、遅延データ２１４、及び遅延リスクデータ１２６は、特定のプラットフォーム１０８（図１）の機器１１８（図１）を表す。換言すれば、ディスプレイ１９２はプラットフォームレベルの表示を表している。一実装例では、予想される計画中断データ２１２、遅延データ２１４、及び遅延リスクデータ１２６が、フリート２６６（図１）のすべてのプラットフォーム１０８の機器１１８を表す。換言すれば、ディスプレイ１９がフリートレベルの表示を表してもよい。
【０１３８】
一実装例では、ディスプレイ１９２はリスク行列２４８も含む。一例として、リスク行列２４８は、予想される計画中断２５０（例えば、リスクの尤度）及び遅延２５２（例えば、リスクの帰結）によって規定される。リスク行列２４８は、予想される計画中断２５０及び遅延２５２に基づき遅延リスクを分類する領域に分割されている。一例として、領域２５４ａは、予想される深刻な計画中断２５０（例えば、予想される高い計画中断値２１８）及び深刻な遅延（例えば、高い遅延値２２４）を有する、深刻な遅延リスク（例えば、計画中断の高いリスクを表す遅延リスク値２０８）を表する。一例として、領域２５４ｂは、予想される中程度の計画中断２５０（例えば、予想される中程度の計画中断値２１８及び中程度の遅延２５２（例えば中程度の遅延値２２４）を有する、中程度の遅延リスク（例えば、計画中断の中程度のリスクを表す遅延リスク値２０８）を表す。一例として、領域２５４ｃは、予想される低い計画中断２５０（例えば、予想される低い計画中断値２１８）及び低い遅延２５２（例えば、低い遅延値２２４）を有する低い遅延リスク（例えば、計画中断の低いリスクを表す遅延リスク値２０８）を表す。リスクＩＤ値２４２は、特定の機器１１８（図１）に対応する遅延リスクの深刻度に基づき、領域２５４ａ、２５４ｂ、又は２５４ｃのうちの１つに適切に位置し得る。
【０１３９】
一例として、遅延リスクモジュール２１０は、プラットフォーム性能モジュール２５６も含む。プラットフォーム性能モジュール２５６は、性能データ２５８を計算する。一例として、性能データ２５８は、フリート２６６（図１）の特定のプラットフォーム１０８（図１）又はすべてのプラットフォーム１０８の性能を定量化する。一実装例では、性能データ２５８が、遅延リスクとプラットフォーム信頼度との間の比として表される。
【０１４０】
一実装例では、プラットフォーム性能モジュール２５６が、各プラットフォーム１０８（図１）の遅延リスクデータ１２６（例えば、遅延リスク値２０８）及び出発信頼度データ１３２（例えば、出発信頼度値２０６）にアクセスする。プラットフォーム性能モジュール２５６は、プラットフォーム１０８の遅延リスクデータ１２６と出発信頼度データ１３２との比較に基づき、プラットフォーム１０８の幾つか又はすべてを、様々な性能カテゴリ２６０に分級又は分類するように構成される。
【０１４１】
一例として、図９を参照すると、性能データ２５８が、表示モジュール１８８（図１）によって例えばディスプレイ１９２上に画像表示され得る。一例として、ディスプレイ１９２は、性能カテゴリ２６０のフィールド、及びプラットフォームデータ２６２のフィールドを含む。一実装例では、性能カテゴリ２６０は、例えば「トップパフォーマー」、「ボトムパフォーマー」、「高リスクパフォーマー」、「低リスクパフォーマー」、「潜在的リスクを有するプラットフォーム」などとして表され得る。
【０１４２】
一実装例では、プラットフォームデータ２６２がプラットフォーム値２６４として表され得る。一例として、プラットフォーム値２６４は、特定のプラットフォーム１０８の例えばモデル番号、登録番号（ｔａｉｌ  ｎｕｍｂｅｒ）などの識別を含むか、又はそれらを表す。プラットフォームデータ２６２は、プラットフォーム１０８の遅延リスク値２０８及び出発信頼度値２０６も含み得る。
【０１４３】
図示の例示的な実装では、「トップパフォーマー」の性能カテゴリ２６０は、高い信頼度と低い遅延リスクとを有するプラットフォーム１０８を含み得る。一例として、プラットフォーム値２６４ａによって識別されたプラットフォーム１０８が、関連する高い出発信頼度値２０６と関連する低い遅延リスク値２０８とを有し得る。
【０１４４】
図示の例示的な実装では、「高リスクパフォーマー」の性能カテゴリ２６０は、低い信頼度と高い遅延リスクとを有するプラットフォーム１０８を含み得る。一例として、プラットフォーム値２６４ｂによって識別されたプラットフォーム１０８が、関連する低い出発信頼度値２０６と関連する高い遅延リスク値２０８とを有し得る。
【０１４５】
図示の例示的な実装では、「潜在的リスクを有するプラットフォーム」の性能カテゴリ２６０が、高い信頼度と高い遅延リスクとを有するプラットフォーム１０８を含み得る。一例として、プラットフォーム値２６４ｃによって識別されたプラットフォーム１０８は、関連する高い出発信頼度値２０６と関連する高い遅延リスク値２０８とを有し得る。
【０１４６】
一例として、プラットフォーム性能モジュール２５６は、プラットフォーム１０８の分級を定める規則を含み得る。一例として、遅延リスクモジュール２１０又はプラットフォーム性能モジュール２５６は、プラットフォーム１０８（図１）の分類に用いるために規則を記憶し適用するように構成された、規則モジュール（明示的に図示せず）を含み得る。
【０１４７】
一実装例で、プラットフォーム１０８は、出発信頼度値２０６が所定の出発信頼度閾値（明示的に図示せず）を満たすか又は超えると、高い信頼度を有すると分級される。一実装例では、プラットフォーム１０８が、出発信頼度値２０６が所定の出発信頼度閾値未満であると、低い信頼度を有すると分級される。所定の出発信頼度閾値は、プラットフォームシステム１０２（図１）によって設定される要件に基づき決定され得る。一例として、所定の出発信頼度閾値が９８パーセントであり得る。
【０１４８】
一実装例では、プラットフォーム１０８が、遅延リスク値２０が所定の遅延リスク閾値（明示的に図示せず）未満であると、低い遅延リスクを有すると分級される。一実装例では、プラットフォーム１０８が、遅延リスク値２０８が所定の遅延リスク閾値よりも高いと、高い遅延リスクを有すると分級される。所定の遅延リスク閾値は、プラットフォームシステム１０２（図１）によって設定された要件に基づき決定され得る。
【０１４９】
一実装例では、遅延リスクデータ１２６が、遅延リスク（例えば、将来の計画中断の高い確率）に応じてアクションを起こすか否かについての決定を行うために、断絶深刻度データ（明示的に図示せず）と共にも用いられ得る。断絶深刻度データは、機器１１８（図１）の故障に起因する、プラットフォーム１０８（図１）の運航への影響の深刻度の定量化又は表現を含む。一例として、断絶深刻度データは、特定の機器１１８が過去に故障した際のプラットフォーム１０８への影響の深刻度を定量化し得る。一例として、断絶深刻度データは、例えば、特定の機器１１８の故障結果としての遅延時間の長さ、特定の機器１１８の故障に起因する計画中断の影響を受ける乗客数、計画中断の結果としてのプラットフォームシステム１０２（図１）（例えば、航空会社システム）のコストなどを表す数値（例えば、断絶深刻度値）（明示的に図示せず）として表され得る。一例として、遅延リスク（例えば、遅延リスク値２０８）が高く（例えば、所定の遅延リスク閾値よりも高い）、断絶深刻度値が高い（例えば、所定の断絶深刻度閾値よりも高い）場合、潜在的な計画中断のリスクを減ずるためのアクションがとられ得る。一例として、遅延リスクと断絶深刻度との組み合わせが、整備管理上の決定に用いられて、例えば、高リスク且つ深刻度の高い機器１１８が、特定のプラットフォーム１０８又はフリート２６６の予防的な検査又は整備を受け得る。
【０１５０】
特定の実装例では、断絶深刻度が生成され得、且つ／又は供給され得る方式は、Kesler et al.による「Unscheduled Maintenance Disruption Severity and Flight Decision System and Method」と題する米国特許第９，０３７，３２０号により詳細に記載されている。
【０１５１】
図１０、及び図１‐４を参照すると、概略的に５００で示されたプラットフォームシステム１０２を管理する方法の一実施例が開示されている。一般的に、方法５００は、機器１１８の故障に起因する、プラットフォームシステム１０２のプラットフォーム１０８及び／又はフリート２６６の潜在的な計画中断を予測することに関する。本開示の範囲を逸脱することなく、方法５００に変更、追加、または省略を行うことができる。方法５００は、より多くの、より少ない、または他のステップを含み得る。加えて、ステップを任意の適切な順番に実施することが可能である。
【０１５２】
一実装例で、方法５００は、ブロック５０２で示すように、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとを受け取るステップを含む。一例として、計画中断データ１２４と、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとが、データネットワーク１０６上で、データソース１２２から、プラットフォーム管理装置１０４の計画中断予測モジュール１３４によって受け取られる。
【０１５３】
一実装例では、方法５００は、ブロック５０４で示すように、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとを経時的に追跡するステップを含む。一例として、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとが、計画中断予測モジュール１３４のデータ追跡モジュール１３６によって、経時的に追跡される。
【０１５４】
一実装例では、方法５００は、ブロック５１０で示すように、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとの間の相互相関１４０を計算するステップを含む。一例として、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとの間の相互相関１４０は、計画中断予測モジュール１３４のデータ相関モジュール１３８によって計算される。
【０１５５】
一実装例では、方法５００は、ブロック５１２で示すように、相互相関１４０と、将来に向けた所定の期間に予想される、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つのトレンド１４６とに基づき、計画中断の統計上の有意確率１４４を計算するステップを含む。一例として、相互相関１４０とトレンド１４６とに基づく、計画中断の統計上の有意確率１４４は、計画中断予測モジュール１３４のデータトレンド解析モジュール１４２によって計算される。
【０１５６】
一実装例では、方法５００は、ブロック５０６で示すように、リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの自己相関１４８を計算するステップを含む。一例として、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つの自己相関１４８が、データ相関モジュール１３８によって計算される。
【０１５７】
一実装例では、方法５００は、ブロック５０８で示すように、自己相関１４８に基づき、遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のトレンド１４６を計算するステップを含む。一例として、トレンド１４６がデータトレンド解析モジュール１４２によって計算される。
【０１５８】
一実装例では、方法５００は、ブロック５１４で示すように、計画中断データ１２４と遅延リスクデータ１２６、持越しリスクデータ１２８、持越しデータ１３０、及び出発信頼度データ１３２のうちの少なくとも１つとを経時的に表示するステップを含む。
【０１５９】
一実装例では、方法５００は、ブロック５１６で示すように、将来に向けた所定の期間中の一以上の時間における、計画中断の統計上の有意確率１４４を表示するステップを含む。
【０１６０】
図１１、並びに図１及び７‐９を参照すると、概略的に６００で示されるプラットフォームシステム１０２管理する方法の一実施例が開示されている。一般的に、方法６００は、機器１１８故障に起因する、プラットフォームシステム１０２のフリート２６６及び／又は個々のプラットフォーム１０８の、潜在的な計画中断に関連する遅延リスクを判定することに関する。本開示の範囲を逸脱することなく、方法６００に変更、追加、または省略を行うことができる。方法６００は、より多くの、より少ない、または他のステップを含み得る。加えて、ステップを任意の適切な順番に実施することが可能である。
【０１６１】
一実装例では、方法６００は、ブロック６０２で示すように、予想される計画中断データ２１２及び遅延データ２１４を受け取るステップを含む。一例として、予想される計画中断データ２１２及び遅延データ２１４は、データネットワーク１０６上で、データソース１２２から、プラットフォーム管理装置１０４の遅延リスクモジュール２１０によって受け取られる。
【０１６２】
一実装例では、方法６００は、出発信頼度データの補完２２０及び計画データ２２２から、予想される計画中断データ２１２を計算するステップを含む。一例として、予想される計画中断データ２１２は、遅延リスクモジュール２１０によって受け取られる前に計算される。一例として、出発信頼度データの補完２２０及び計画データ２２２は、遅延リスクモジュール２１０によって受け取られ、遅延リスクモジュール２１０が予想される計画中断データ２１２を計算する。
【０１６３】
一実装例では、方法６００は、ブロック６０４で示すように、予想される計画中断データ２１２と遅延データ２１４とに基づき、遅延リスクデータ１２６を計算するステップを含む。一例として、遅延リスクデータ１２６は、遅延リスクモジュール２１０のリスク解析モジュール２２８によって計算される。
【０１６４】
一実装例では、方法６００は、ブロック６０６で示すように、遅延リスクデータ１２６と出発信頼度データ１３２とに基づき、プラットフォーム１０８の性能データ２５８を計算するステップを含む。一例として、性能データ２５８が、遅延リスクモジュール２１０のプラットフォーム性能モジュール２５６によって計算される。
【０１６５】
一実装例では、方法６００は、ブロック６０８で示すように、性能データ２５８に基づいてプラットフォーム１０８を性能カテゴリ２６０に分類するステップを含む。一例として、プラットフォーム１０８は、性能モジュール２５６によって性能カテゴリ２６０に分類される。
【０１６６】
一実装例では、方法６００は、ブロック６１０で示すように、遅延リスクデータ１２６を表示するステップを含む。
【０１６７】
一実装例では、方法６００は、ブロック６１２で示すように、性能データ２５８を表示するステップを含む。
【０１６８】
かくして、本開示のシステム、装置、及び方法によって計算され作成されたデータが、プラットフォーム（例えば航空機）のフリートを含むプラットフォームシステム（例えば航空会社システム）の管理に関する様々なリスク軽減及び業務決定を行い、技術資源をサポートするために用いられ得る。一例として、本開示のシステム、装置、及び方法は、プラットフォームもしくはフリートの現在のデータに基づき、計画中断が発生する可能性がより高い場合を予測し得、且つ／又は、現在のデータに基づき、将来の計画中断のリスクを定量化し得る。従って、将来の計画中断のリスクを如何に低減するかについての決断がなされ得る。一例として、予測される計画中断に基づき、整備活動を持越しするか否かについて、又は、整備持越しがどのくらい継続し得るかについての決断がなされ得る。一例として、計画中断につながり得る予測される機器の故障よりも前に、予防的アクション（例えば、機器の検査及び／又は整備）を行うかどうかについての決断がなされ得る。一例として、プラットフォームの計画及び／又は位置、並びに機器の故障に起因する予測される計画中断に基づき、地上局の整備能力を如何に管理するかについての決断がなされ得る。一例として、例えばリスク、性能、及び信頼度に基づき、何れのプラットフォームに何れの運航又はルートが割り当てられるべきかについての決断がなされ得る。一例として、航空会社システム及び／又は航空機の製造元の何れかの整備技術資源、能力、及び／又は人的資源が、より効率的に割り当てられ得、経時的に高いリスクを発生させる航空機システム、コンポーネント、又はその他の機器について予防及び／又は是正アクションが決定され得る。
【０１６９】
上記の主題によって本開示の様々な実施例が特徴づけられている。各実施例は、他の実施例の各々の主題も含む。
【０１７０】
本開示に記載の機能的ユニットの多くは、実装における独立性をより具体的に強調するためにモジュールと名付けられている。例えば、モジュールは、カスタムＶＬＳＩ回路又はゲートアレイを含むハードウェア回路、論理チップ、トランジスタ、又は他のディスクリートコンポーネントなどの市販の半導体として実装され得る。モジュールはまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイ論理、プログラマブル論理デバイスなどのプログラマブルハードウェアデバイスに実装され得る。
【０１７１】
モジュールはまた、様々なタイプのプロセッサによって実行するためのソフトウェアに実装され得る。コンピュータ可読プログラムコードの識別されたモジュールは、例えば、一以上のコンピュータ指令の物理的ブロック又は論理的ブロックを含み、これらは例えば、オブジェクト、工程、又は機能として整理され得る。しかしながら、識別されたモジュールの実行可能物（ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅｓ）は、物理的に同じ位置にある必要はなく、異なる位置に記憶されて論理的に集められてモジュールを形成しモジュールの規定の目的を達成する、異種の（ｄｉｓｐａｒａｔｅ）命令を含み得る。
【０１７２】
一例として、コンピュータ可読プログラムコードのモジュールは、単一の指令又は複数の指令であり得、異なるプログラム間及び幾つかのメモリデバイス間の幾つかの異なるコードセグメントに分散されていてもよい。同様に、本明細書において、運航上のデータは、モジュール内で識別され示されており、任意の適切な形態で実施され、任意の適切なタイプのデータ構造内で整理され得る。運航上のデータは、単一のデータセットとして収集されるか、又は、異なる記憶デバイス間を含む異なる位置に分散され得、少なくとも部分的に、システム又はネットワーク上の単なる電子信号として存在し得る。モジュール又はモジュールの一部分がソフトウェア内に実装される場合、コンピュータ可読プログラムコードは、一以上のコンピュータ可読媒体に記憶される及び／又は伝播され得る。
【０１７３】
コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読プログラムコードを記憶している有形のコンピュータ可読記憶媒体であり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子式、光学式、電磁式、赤外線、ホログラフ式、微小機械式、又は半導体システム、装置、もしくはデバイス、又はこれらの任意の適切な組み合わせであり得るがこれらに限定されない。
【０１７４】
コンピュータ可読媒体のより具体的な例は、携帯型コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭもしくはＦｌａｓｈメモリ）、携帯型コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、光学記憶デバイス、磁気記憶デバイス、ホログラフ式記憶媒体、微小機械式記憶デバイス、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含み得るがこれらに限定されない。本開示の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、指令実行システム、装置、もしくはデバイスによって及び／又はこれらとの組み合わせで利用される、コンピュータ可読プログラムコードを包含する及び／又は記憶することができる任意の有形媒体であり得る。
【０１７５】
コンピュータ可読媒体はまた、コンピュータ可読信号媒体であり得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読プログラムコードが内部に埋め込まれ、例えば搬送波のベースバンドで又はその一部で伝播されるデータ信号を含み得る。そのような伝播信号は、電気式、電磁式、磁気式、光学式、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない、様々な形態のうちの任意のものであり得る。コンピュータ可読信号媒体は、指令実行システム、装置、又はデバイスを用いて又はこれらと接続されてコンピュータ可読プログラムコードを通信、伝播、伝送できる、コンピュータ可読記憶媒体でない任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体に実装されるコンピュータ可読プログラムコードは、無線、ワイヤライン、光ファイバケーブル、無線周波数，（ＲＦ）など、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない、任意の適切な媒体を用いて伝送され得る。
【０１７６】
一実施例で、コンピュータ可読媒体は、一以上のコンピュータ可読記憶媒体並びに一以上のコンピュータ可読信号媒体の組み合わせを含み得る。例えば、コンピュータ可読プログラムコードは、プロセッサによって実行されるために光ファイバケーブルを通じて電磁式信号として伝播されてもよく、また、プロセッサによって実行されるためにＲＡＭ記憶デバイスに記憶されてもよい。
【０１７７】
本開示のシステム、装置、及び方法の実施態様の工程を行うためのコンピュータ可読プログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び、「Ｃ」プログラミング言語もしくはこれに類するプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、一以上のプログラミング言語の任意の組み合せで書かれていてよい。コンピュータ可読プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上且つ部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートのコンピュータもしくはサーバ上で実行され得る。後者の場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され得るか、又は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを介して）外部のコンピュータへの接続がなされてもよい。
【０１７８】
本開示の実施例は、図１２に示した航空機の製造及び保守方法１１００、並びに図１３に示した航空機１２００に照らして説明することができる。航空機１２００は、図１に示す移動体１１０（例えば航空機１１２）の一例であり得る。
【０１７９】
製造前の段階では、例示的な方法１１００は、ブロック１１０２で示す航空機１２００の仕様及び設計と、ブロック１１０４で示す材料の調達とを含み得る。製造段階では、ブロック１１０６で示す航空機１２００のコンポーネント及びサブアセンブリの製造と、ブロック１１０８で示すシステムインテグレーションとが行われ得る。その後、航空機１２００はブロック１１１０で示す認可及び納品を経て、ブロック１１１２で示す運航に供される。運航期間中、航空機１２００には、ブロック１１１４で示す定期的な整備及び保守がスケジューリングされ得る。定期的な整備及び保守は、航空機１２００の一以上のシステムの修正、再設定、改修などを含み得る。
【０１８０】
例示的な方法１１００のプロセスの各々は、システムインテグレータ、第三者、及び／又はオペレータ（例えば顧客）によって実行又は実施され得る。本明細書の目的のために、システムインテグレータは、限定しないが、任意の数の航空機製造者、及び主要システムの下請業者を含み得、第三者は、限定しないが、任意の数のベンダー、下請業者、及び供給業者を含み得、オペレータは、航空会社、リース会社、軍事団体、サービス機関などであり得る。
【０１８１】
図１３に示すように、例示的な方法１１００によって製造された航空機１２００は、複数の高レベルのシステム１２０４及び内装１２０６を有する機体１２０２を含むことができる。高レベルシステム１２０４の例には、推進システム１２０８、電気システム１２１０、油圧システム１２１２、及び環境システム１２１４のうちの一又は複数が含まれる。任意の数の他のシステムが含まれてもよい。航空宇宙産業の例が示されているが、本書で開示される原理は、自動車産業、海洋産業、建設産業な任意の他の産業にも適用され得る。
【０１８２】
更に、本発明は下記の条項による実施例を含む。
【０１８３】
条項１．
プラットフォーム管理システムであって、計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを含む入力データを、データソースから受け取るデータネットワークと、
前記データネットワークから前記入力データを受け取る計画中断予測モジュールであって、
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡する、データ追跡モジュール、
前記計画中断データと、前記のうちの少なくとも１つ前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データとの間の相互相関を計算する、データ相関モジュール、並びに
前記相互相関と、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つのトレンドとに基づき、将来に向けた所定の期間に予想される、計画中断の統計上の有意確率を計算する、データトレンド解析モジュール
を含む、計画中断予測モジュールと
を含む、システム。
【０１８４】
条項２．
前記データ相関モジュールは更に、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つの自己相関を計算し、前記データトレンド解析モジュールは更に、前記トレンドに基づき前記自己相関を計算する、条項１に記載のシステム。
【０１８５】
条項３．
前記計画中断の前記統計上の有意確率は、将来に向けた所定の期間中、前記相互相関が所定の有意閾値を満たすと発生する、条項１に記載のシステム。
【０１８６】
条項４．
フリートを更に含み、前記フリートがプラットフォームを含み、各プラットフォームが機器を含む、条項１に記載のシステム。
【０１８７】
条項５．
前記計画中断データは、前記機器における以前の故障に起因する、前記プラットフォームの計画中断の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの潜在的な計画中断に関連する遅延リスクの定量化を含み、
前記持越しリスクデータは、前記プラットフォームの整備持越しに起因する、前記潜在的な計画中断に関連する持越しリスクの定量化を含み、
前記持越しデータは、前記プラットフォームの前記整備持越しの定量化を含み、
前記出発信頼度データは、前記プラットフォームの将来の計画信頼度の定量化を含む、条項４に記載のシステム。
【０１８８】
条項６．
経時的に追跡された前記入力データと、将来に向けた所定の期間中の一以上の時間における前記計画中断の前記統計上の有意確率とのうちの少なくとも１つを表示するように構成されたディスプレイモジュールを更に含む、条項１に記載のシステム。
【０１８９】
条項７．
プラットフォームシステムを管理する方法であって、計画中断データと、遅延リスクデータ、持越しリスクデータ、持越しデータ、及び出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に追跡すること、
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つの間の相互相関を計算すること、並びに
前記相互相関と、将来に向けた所定の期間に予想される、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つのトレンドとに基づき、計画中断の統計上の有意確率を計算すること
を含む、方法。
【０１９０】
条項８．
前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つの自己相関を計算すること、並びに
前記自己相関に基づき前記トレンドを計算すること
を更に含む、条項７に記載の方法。
【０１９１】
条項９．
前記計画中断データは、前記プラットフォームの機器における以前の故障に起因する、プラットフォームの計画中断の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの潜在的な計画中断に関連する遅延リスクの定量化を含み、
前記持越しリスクデータは、前記プラットフォームの整備持越しに起因する、前記潜在的な計画中断に関連する持越しリスクの定量化を含み、
前記持越しデータは、前記プラットフォームの前記整備持越しの定量化を含み、
前記出発信頼度データは、前記プラットフォームの将来の計画信頼度の定量化を含む、
条項７に記載の方法。
【０１９２】
条項１０．
前記計画中断データと、前記遅延リスクデータ、前記持越しリスクデータ、前記持越しデータ、及び前記出発信頼度データのうちの少なくとも１つとを経時的に表示すること、並びに
将来に向けた所定の期間中の一以上の時間における、前記計画中断の前記統計上の有意確率を表示すること
を更に含む、条項７に記載の方法。
【０１９３】
条項１１．
プラットフォーム管理システムであって、予想される計画中断データと遅延データとを含む入力データを、データソースから受け取るデータネットワークと、
前記データネットワークから前記入力データを受け取る遅延リスクモジュールであって、前記予想される計画中断データと前記遅延データとに基づき、遅延リスクデータを計算するリスク解析モジュールを含む、遅延リスクモジュールと
を含む、システム。
【０１９４】
条項１２．
フリートを更に含み、フリートはプラットフォームを含み、各プラットフォームが機器を含む、条項１１に記載のシステム。
【０１９５】
条項１３．
前記遅延リスクデータは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの潜在的な計画中断に関連する遅延リスクの定量化を含む、条項１２に記載のシステム。
【０１９６】
条項１４．
前記予想される計画中断データは、前記機器における将来の故障に起因する、前記プラットフォームの前記潜在的な計画中断の定量化を含み、
前記遅延データは、前記機器における以前の故障に起因する、前記プラットフォームの先行する計画中断の結果としての、遅延時間の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記予想される計画中断データと前記遅延データとの計算上の積を含む、条項１３に記載のシステム。
【０１９７】
条項１５．
前記遅延リスクデータと出発信頼度データとに基づき、性能データを計算し、前記性能データに基づき、前記プラットフォームを性能カテゴリに分類する、プラットフォーム性能モジュールを更に含む、条項１２に記載のシステム。
【０１９８】
条項１６．
前記遅延リスクデータと前記性能カテゴリとのうちの少なくとも１つを表示するように構成された、ディスプレイモジュールを更に含む、条項１５に記載のシステム。
【０１９９】
条項１７．
プラットフォーム管理システムを管理する方法であって、予想される計画中断データと遅延データとを受け取ること、並びに
前記予想される計画中断データと前記遅延データとに基づき、遅延リスクデータを計算すること
を含む、方法。
【０２００】
条項１８．
前記予想される計画中断データは、前記プラットフォームの機器における将来の故障に起因する、プラットフォームの潜在的な計画中断の定量化を含み、
前記遅延データは、前記機器における以前の故障に起因する、前記プラットフォームの先行する計画中断の結果としての遅延時間の定量化を含み、
前記遅延リスクデータは、前記予想される計画中断データと前記遅延データとの計算上の積を含む、条項１７に記載の方法。
【０２０１】
条項１９．
前記遅延リスクデータと出発信頼度データとに基づいて前記プラットフォームの性能データを計算すること、並びに
前記性能データに基づいて前記プラットフォームを性能カテゴリに分類すること
を更に含む、請求項１７に記載の方法。
【０２０２】
条項２０．
前記遅延リスクデータと前記性能データとを表示することを更に含む、条項１９に記載の方法。
【０２０３】
本書で図示され説明されているシステム、装置及び方法は、製造及び保守方法１１００の、一又は複数の任意の段階において用いられ得る。例えば、コンポーネント及びサブアセンブリの製造（ブロック１１０６）に対応するコンポーネントまたはサブアセンブリは、航空機１２００の運航（ブロック１１１２）中に製造されるコンポーネントまたはサブアセンブリと同様の方法で製作または製造され得る。また、本装置、システム及び方法、もしくはそれらの組み合わせの一又は複数の例は、製造段階（ブロック１１０８及び１１１０）中に利用され得る。同様に、装置及び方法、もしくはこれらの組み合わせの一又は複数の例は、限定しないが例として、航空機１２００の運航（ブロック１１１２）中に、また整備及び保守段階（ブロック１１１４）で利用され得る。一例として、本開示のシステム、装置、及び方法は、航空機整備を管理し、将来の計画中断リスクを低減するために、運航（ブロック１１１２）、及び／又は、整備及び保守（ブロック１１１４）中に用いられてよい。
【０２０４】
開示されているシステム、装置及び方法の様々な実施形態を示し、説明してきたが、当業者は、本明細書を読むことによって変更態様が想起されてよい。本出願は、こうした変更態様を含み、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【外国語明細書】
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