Slimmer onderhoud plannen met AI

Zo maakt AI het leven van engineers en planners makkelijker

Wat begon als een afstudeeronderzoek, is uitgegroeid tot een echte AI-tool die het leven van veel KLM’ers makkelijker maakt. Dankzij LiMiTS verloopt het vliegtuigonderhoud aan de gate nu namelijk veel efficiënter – fijn voor onze ground engineers én planners. Collega’s Pim en Daan vertellen hoe het idee voor de tool tot stand kwam en welke problemen het oplost.

Komen en gaan

‘Elk vliegtuig dat op Schiphol aankomt, krijgt bij de gate een inspectie en onderhoudsbeurt’, begint Daan. Hij is product owner in het Big Data-team van Engineering & Maintenance – de onderhoudstak van KLM. ‘De douane checkt allereerst of er geen verboden goederen zijn meegesmokkeld. Vervolgens voeren de ground engineers van het Line Maintenance-team kleine controles en reparaties uit: van software-updates tot remblokken vervangen.

‘Sommige toestellen komen binnen 24 uur zelfs meerdere keren langs Schiphol’, legt analytics translator Pim uit – hij werkt in hetzelfde team als Daan. ‘Gemiddeld staan de engineers dan ook klaar voor zo’n 300 visits per dag. Dat zijn er nogal wat, hè?’

Tijdrovende klus

‘Elk vliegtuig heeft een eigen takenlijst’, gaat Daan verder. ‘Alleen de planning was vaak krap. Want hoewel de engineers overdag met z’n zestigen zijn, kan en mag niet iedereen zomaar elke taak oppakken – daar komen specifieke skills en licenties bij kijken. Daarnaast legt het team op het platform behoorlijke afstanden af van het ene naar het andere toestel – soms zijn ze wel een halfuur onderweg. Al die aspecten maakten plannen moeilijk.’

Van concept tot product

‘We waren al langere tijd bezig om dit probleem op te lossen’, zegt Daan. ‘Dat begon bij twee afstudeeronderzoeken. Hierna wisten we welke richting we op moesten, oftewel: hoe we het vraagstuk op IT-, data- en wiskundig vlak moesten benaderen. Met die informatie konden we een proof of concept uitwerken – daarmee toets je de haalbaarheid van zo’n idee. En dat was een succes: alle seinen stonden op groen, dus we konden de tool verder uitbouwen. Dat deden we met ons
Big Data-team en in nauwe samenwerking met de planners. Uiteindelijk kom je dan tot een minimal viable product: de eerste variant die we écht gebruiken.

Vluchten voorspellen

Daan legt uit: ‘Doordat KLM steeds vaker realtime-data gebruikt om de vlootinzet te bepalen, wordt handmatig plannen alsmaar lastiger.

Volgens Pim is dat probleem dankzij LiMiTS opgelost. ‘Hiermee kunnen de planningen tot veel korter voor het moment van uitvoering worden gemaakt. En dat niet alleen, het maakt ook de haalbaarheid van zo’n planning inzichtelijk. Oftewel: zijn alle benodigde materialen aanwezig, en matcht de hoeveelheid en het soort werk met de ingeplande engineers?’

Beter voor iedereen

Sinds LiMiTS in juni 2024 live ging, zijn de eerste geluiden erg positief. Het werk voor Line Maintenance is veel beter verdeeld, waardoor de ground engineers minder last hebben van piekmomenten. Aan de andere kant houden de planners tijd over. Die kunnen ze nu besteden aan lastige klussen die computers niét zomaar oppakken. Door beide processen efficiënter in te richten, zijn vliegtuigen sneller beschikbaar en hebben we minder vertraging.

Dit vind je nergens

Het mooie van werken bij KLM vindt Pim dat je zo dicht op de operatie zit. ‘Letterlijk: je werkt tussen de vliegtuigen. Dat maakt het heel tastbaar. Bovendien werken we steeds voor verschillende afdelingen, dus je leert het bedrijf van binnen ook steeds beter kennen.’ Daan: ‘Dat KLM al zo lang bestaat, brengt ook uitdagingen met zich mee. Neem de legacy systemen: sommige zijn al tientallen jaren oud. Het is soms best ingewikkeld om daar nieuwe AI-technieken op los te laten. Maar voor de liefhebbers van complexe systemen is hier genoeg te beleven.'