Abstract
Статья посвящена разработке и валидации методики построения прогностической модели технического обслуживания авиационной техники на основе статистического анализа реальных эксплуатационных данных. В качестве модельного объекта выбрана категория отказов «Внешнее световое оборудование» (External Lights), характеризующаяся высокой частотой событий и критическим влиянием на регулярность вылетов. Исследование базируется на наборе из 13204 записей о техническом обслуживании и ремонте девяти воздушных судов за семилетний период. Методологическая новизна работы заключается в обосновании процедуры предварительной обработки данных. Применена фильтрация по 0,95 квантилю для цензурирования аномальных интервалов, связанных с длительными простоями воздушных судов. Ключевым результатом является статистическое обоснование выбора экспоненциального распределения для описания потока отказов. Сравнительный анализ с двухпараметрическим распределением Вейбулла (на основе информационного критерия Акаике и теста Колмогорова-Смирнова) показал отсутствие значимого прироста точности при усложнении модели (параметр формы β 1,04). Финальным результатом является построенная вероятностная модель, позволяющая количественно оценивать риски отказов. Практическая значимость работы заключается в создании интерпретируемого инструмента для инженерных служб, который, в отличие от моделей машинного обучения, обеспечивает прозрачность принятия решений и оптимизацию складских запасов.