ベースラインモデルの挙動を検証し、現行業務支援の実態が十分に反映された(支援業務のインプット、例えば、コストや時間が、その支援業務のアウトプット、現状の可動率を、忠実に反映している数値モデルであること)BAUベースラインモデルになるまで精査します。この際、モデルを構築するために修理・交換実績等のデータを参考にしますが、TFD社のノウハウとして多種多様なデータクレンジング方法・ツールを活用することが出来ます。以下の図は、ベースラインモデル構築に必要なデータを収集し、収集した実績値をプロットし、データの正確性、信頼性をチェックするものです。整備イベント、運用イベントなどから得られる最新の実績値を用いてプロットした場合、コンスタント・インパクトラインからかけ離れ、修理部品待ち時間が長すぎるとか、修理時間が長すぎるとか、修理コストがかかりすぎているとかといったような、各々の整備イベントに必要とされるサポートリソースの問題点(コストドライバー)を見つけ出すための手段として活用されます。その結果、問題点の明確化、解決すべきアイテムのプライオリティーを付け、改善案による暫定値を分析ツールにインプットし、調査・検討の一部であるトレードオフ分析を実施します。standard)に準ずるものであるかどうかも精査します。