Optimizing aircraft maintenance outsourcing decisions: a cost-benefit analysis

Abstract

A decisão de internalizar ou terceirizar os serviços de manutenção de uma frota de aeronaves é um dilema que causa impactos diretos nos custos, na disponibilidade das aeronaves, bem como na capacidade de cumprir as missões a que são designadas. Essa escolha exige uma análise cuidadosa de diversos fatores, e a ausência de um modelo que simule diferentes cenários de manutenção dificulta a tomada de decisão. A ausência de um modelo capaz de simular cenários reais impede os gestores de frota de avaliarem de forma precisa o impacto de diferentes opções de manutenção no custo total do ciclo de vida das aeronaves, bem como na sua disponibilidade operacional ou os desdobramentos administrativos e logísticos das diferentes opções. Essa falta de clareza pode levar a decisões equivocadas, resultado em custos excessivos, indisponibilidades de aeronaves e consequentemente afetar a capacidade de cumprir as missões que são designadas. Esta pesquisa propõe um modelo que simula diversas configurações de manutenção, desde a manutenção totalmente interna (in-house) até a manutenção totalmente terceirizada. O modelo leva em consideração informações sobre a frota, os componentes embarcados nas aeronaves, contratos de manutenção em vigor, estrutura de manutenção interna e dados de disponibilidade das aeronaves. Além disso, o modelo permite analisar o impacto de diferentes cenários, como o impacto do tamanho da frota nas decisões, custos de recursos, tamanho da estrutura de manutenção, reparos mal sucedidos, contratos específicos para componentes de alta complexidade e variações cambiais. Este trabalho oferece um guia prático para auxiliar gestores de frota e profissionais da aviação na tomada de decisão sobre a manutenção de aeronaves. Ao simular diferentes cenários e analisar o impacto de diversos fatores, o modelo permite identificar a opção de manutenção mais eficiente em termos de custo-efetividade, maximizando a relação disponibilidade operacional x custo do ciclo de vida, bem como indicando fatores relevantes na tomada de decisão.The decision to internalize or outsource maintenance services for a fleet of aircraft is a dilemma that has a direct impact on costs, aircraft availability and the capability to perform the missions that they are assigned. This decision demands a careful analysis of several factors, and the lack of a model that simulates different maintenance scenarios turn the decision-making process more difficult. The absence of a model capable of simulating real scenarios lead fleet managers to not accurately assess the impact of different maintenance options on the total life cycle cost of aircraft, as well as their operational availability or the administrative and logistical implications of the different options. This lack of clarity can lead to wrong decisions, resulting in excessive costs, unavailability of aircraft and consequently affecting the ability to fulfill assigned missions. This research proposes a model that simulates various maintenance configurations, from totally in-house maintenance to complete outsourcing. The model takes into account information about the fleet, the components on board the aircraft, current maintenance contracts, the in-house maintenance structure and aircraft availability data. In addition, the model makes it possible to analyze the impact of different scenarios, such as the impact of fleet size on decisions, resource costs, the size of the maintenance structure, unsuccessful repairs, specific contracts for highly complex components and also exchange rate variations. This work offers a practical guide to help fleet managers and aviation professionals make decisions about aircraft maintenance. By simulating different scenarios and analyzing the impact of various factors, the model makes it possible to identify the most efficient maintenance option in terms of cost-effectiveness, maximizing the operational availability x life cycle cost ratio, as well as indicating the weight of real cases variations