Mise en œuvre de SeADvance

Pour un équipement donné (ex : type de pompe de circuit hydraulique équipant les A320), une fois le modèle de vieillissement de l’équipement appris sous la forme d’une IA, un software est développé pour manipuler l’IA apprise et délivrer le service considéré (ex : l’Effacement de l’Aléa de Panne – Prédiction sur le long terme des timing et nature de panne).

IA et software sont mis en production dans un environnement IoT standard préexistant, sans rajout de capteur, (ex : celui de l’exploitant), hébergés dans un cloud (ex : cloud de l’exploitant). Cette mise en production de l’IA et du software est simplifiée et accélérée (MLOPS type Craft.AI).

En permanence.

1 Pour un équipement supervisé donné (ex : pompe de circuit hydraulique [numéro de série] d’un A320 donné), l’usure de l’équipement est calculée, disponible dans ce cloud, convertie de façon simplifiée sous forme de données de taille réduite, réactualisée en temps réel.

Équipement en période de maintenance.

2 Équipement en période de maintenance, les utilisateurs – exploitant (ex : équipage, gestionnaire de flotte de la compagnie aérienne), maintenancier – saisissent dans le software (i) la décision d’entretien envisagée [aujourd’hui] (ex : maintenance-constructeur préconisée ou réglementaire) ainsi que (ii) l’utilisation envisagée [demain] sur le long terme à l’issue de la période de maintenance (ex : 18 prochains mois de vols commerciaux).

3 Compte-tenu de l’usure de l’équipement ainsi que des décisions envisagées d’entretien et d’utilisation, le software fournit en conséquence la prédiction du comportement de l’équipement sur le long terme de la période de fonctionnement à venir (existence ou non de panne de l’équipement et, cas échéant, timing et nature de panne).

4 L’exploitant exploite la prédiction :

(i) panne jugée rédhibitoire en période de fonctionnement, sont déduites les taches de maintenance à exécuter [aujourd’hui, en complément de la maintenance constructeur] pour effacer la peine rédhibitoire [décision de maintenance supérieure]

(ii) panne jugée non rédhibitoire, acceptable et réparable en période de fonctionnement, est déduite la juste composition du stock en pièces de rechange à anticiper [dès aujourd’hui] de manière à assurer la disponibilité systématique des pièces de rechange la veille de la panne [logistique de maintenance supérieure].

5 Les systèmes d’information sont renseignés en conséquence : (i) Le système d’information de l’exploitant (ERP, GMAO…) est renseigné de la tâche de maintenance ainsi que du timing de la tâche (ii) le système d’information du maintenancier voire de sa supply-chain (ERP, GMAO…) est renseigné du besoin correspondant en maintenance et pièces de rechange ainsi que du timing de ce besoin.

Dès le stade de la période de maintenance, l’aléa de la panne de l’équipement considéré est ainsi effacé.

Équipement en période de fonctionnement.

6 A l’issue de la période de maintenance, équipement en période de fonctionnement, l’équipement supervisé dialogue via l’IoT avec le software, pour mise à jour de son usure, compte-tenu de son utilisation réelle [depuis la sortie du dernier entretien]. Prédictions de panne et besoin correspondant en maintenance et pièces de rechange sont en conséquence mis à jour de façon automatisée, dans l’ERP ou la GMAO de l’exploitant (voire dans l’ERP ou la GMAO du maintenancier et de sa supply-chain).