GPMS - 헬리콥터 예측 정비 솔루션의 개발 가속화 사례
MATLAB을 사용한 새로운 솔루션의 시장 출시 기간 단축
“당사의 전체 테스트와 유효성 검사 공정을 가능하게 한 것은 바로 MATLAB입니다. 모든 R&D와 제품 개발은 MATLAB에서 진행됩니다. MATLAB이 없다면 이 모든 걸 어떻게 할 수 있을지 상상하기조차 힘들어요.”
주요 성과
- MATLAB을 사용하면 새로운 예측 정비 기능의 프로토타입을 더욱 빠르게 제작할 수 있습니다.
- 개발 시간을 약 90% 단축하여 새로운 솔루션을 시장에 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
- MATLAB의 테스트 결과는 새로운 시스템의 인증을 지원하여 안전 필수 자산의 배포 시간을 단축합니다.
GPMS의 Foresight MX는 엔진 성능, 꼬리 로터 기어박스 균형, 로터 트랙 및 균형을 모니터링할 수 있습니다.
GPMS는 헬리콥터 시장을 위한 상태 모니터링과 예측 정비 솔루션을 모두 포함하는 HUMS(상태 및 사용 모니터링 시스템)를 개발합니다. 이러한 시스템은 엔진 성능 검사, 로터 트랙 및 균형, 비행 데이터 모니터링을 지원하여 작전 준비 태세를 강화합니다. 이 회사의 제품인 Foresight MX는 예정에 없던 정비로 인한 비용 및 가동 중단 시간을 줄이고 더 효과적인 자산 계획을 지원하며 안전성을 개선함으로써 업계에 가치를 제공합니다. 예를 들어, 컴포넌트가 고장 나기 전에 교체하면 기어박스 검사 및 재구축 비용을 크게 절감하여 연간 약 50시간의 추가 비행 시간을 확보할 수 있습니다.
일반적인 건전성 모니터링 장치는 여러 회전속도계 인터페이스, 항공기 파라미터 데이터 수집을 위한 아날로그 인터페이스, 가속도계 및 기타 컴포넌트로 구성되어 있어 복잡합니다. GPMS는 MATLAB®을 사용하여 HUMS 및 예측 정비 솔루션의 전체 테스트와 유효성 검사 공정을 간소화할 수 있습니다. 팀은 MATLAB을 사용하여 상태 모니터링 및 예측 정비 알고리즘을 설계하고 온보드 센서 데이터를 분석 및 시각화하며 필수 헬리콥터 플랫폼에 대한 컴포넌트 관계를 정의할 수 있습니다.
GPMS는 MATLAB이 없었다면 처음부터 완전히 새로 만들어야 했을 새로운 예측 정비 기능의 프로토타입을 MATLAB을 사용해 만들 수 있었습니다. 그 결과 개발 시간이 90% 단축되어 GPMS가 헬리콥터 시장에 새로운 솔루션을 더욱 빠르게 출시할 수 있게 되었습니다.
