关键词:
航空维修
大数据分析
资源调度
计算机算法
摘要:
航空维修任务具有突发性强、资源依赖重、保障链条长等特点,传统基于经验的调度模式在响应速度与资源协同方面存在明显不足.基于大数据提出一套覆盖故障预测、资源匹配与动态调度的优化策略路径.首先建立多源异构维修数据的标准化采集与融合机制,为策略计算提供统一数据底座;随后引入LSTM结构对故障趋势进行序列建模,提升维修窗口预测的前置性与准确度;在资源调度层面,设计以任务优先级、资源冗余度与并行效率为核心的多目标策略函数,形成权重可调、结构可分的优化规则体系;针对空间密集与时间重叠问题,建立空间-时间融合任务调配逻辑,实现资源配置的动态错峰与高优任务的快速插入.研究成果可显著提升资源配置效率与任务响应精度,为构建面向智能化的航空维修保障体系提供可执行的策略支撑.