La Data Science, révolution des opérations Airlines

Alors qu’il y a encore quelques années, les acteurs du secteur exploitaient très peu les données, elles sont aujourd’hui au cœur des activités aéronautiques : on ne peut mettre au point un système sans concevoir la structure et le contenu des données générées pendant le vol, pas plus qu’on ne peut proposer un support client aux compagnies aériennes sans analyse data. L’apport de la data transforme désormais toutes les étapes, depuis la conception chez l’avionneur jusqu’à l’exploitation, particulièrement dans les opérations de maintenance.

Avec sa couverture en Ingénierie et en Conseil en Technologies et fort de ses 4200 ingénieurs aéronautiques accompagnant les constructeurs et équipementiers dans plus de 15 pays, le Groupe ALTEN est à la fois observateur et acteur de la dynamique du marché. Observateur des nouveaux entrants, des alliances et des tendances qui renouvellent significativement le paysage, et acteur des grands projets et de la transformation digitale en cours.

Au carrefour de la connaissance métier de l’aéronautique et des compétences en Business Intelligence (BI) et Data Sciences, « nous savons comment est constituée la donnée, nous savons où la collecter, et nous avons la compétence pour développer de nouveaux services, commente Pierre-François Péchin, Directeur Technique chez ALTEN. Pour couvrir l’intégralité d’une problématique, nous mettons en place des équipes multifonctionnelles : ingénieur métier, data scientist, développeur, ingénieur orienté « business needs ».

Maintenance prédictive : donner de la valeur à l’information pour améliorer la performance aéronautique

Un avion doit voler et non être bloqué au sol par une panne inattendue : le principe de la maintenance prédictive est de s’appuyer sur la collecte et l’analyse des données afin de détecter des schémas précurseurs à la panne d’avion. Un constructeur aéronautique majeur a développé une plate-forme Big Data visant à collecter les données de milliers d’avions en service pour améliorer leur exploitation. Le Groupe ALTEN l’accompagne sur la définition et le process de développement des algorithmes de prédiction des pannes.

Des ingénieurs aéronautiques et des data scientists analysent en commun les données en service ou d’essais récupérées des enregistreurs. L’objectif est de donner de la valeur à l’information, en définissant les algorithmes qui permettront de prédire la panne, mettant en œuvre les compétences métiers combinées de la maintenance aéronautique et du Big Data (collecte, analyse et visualisation de la donnée).

LINCOLN, filiale du Groupe ALTEN spécialisée en conseil en ingénierie BI, Big Data et Data Science a proposé des approches méthodologiques de détection d’anomalies sur des composants avioniques. Les algorithmes ont été développés à partir de données massives issues de milliers de capteurs enregistrant en continu divers paramètres sous forme de séries temporelles.
La solution innovante présentée par LINCOLN, couplant approches statistiques et approches de machine learning et deep learning, permet d’identifier la présence d’anomalies, leur temporalité et leur localisation.
La Data Science, combinée à l’ingénierie aéronautique, permet d’apporter de réels bénéfices :

• une réduction du temps d’immobilisation des avions au sol grâce à un diagnostic précis ;
• une diminution de la sur-maintenance en visant le « juste à temps » ;
• une baisse des coûts générés par les pannes ou arrêts des équipements.

Une solution Data ALTEN à la gestion de casse des pièces d’avion

Les problématiques liées à la casse des pièces d’avion en cours de montage sont des enjeux essentiels pour les constructeurs aéronautiques. Dans un objectif de rationalisation des coûts, ALTEN a mis en œuvre pour un constricteur une solution de prédiction du coût de la casse pendant le montage cabine avion, grâce aux Data Sciences.
Les équipes ALTEN ont pour cela mené des investigations et mis à jour un certain nombre d’anomalies de gestion en termes de coûts des pièces cassées pendant le montage des cabines d’avion. Les coûts étaient en effet établis de manière non pondérée. Par exemple, une vis perdue était considérée coûter aussi cher qu’un accoudoir cassé.

Les Data Scientists ALTEN ont réalisé une récupération d’historique des cinq dernières années et corrélé les problèmes avec une antériorité jusqu’à deux ans, en analysant les données réelles. Il a ainsi été possible de construire des algorithmes permettant une prévision des risques et des coûts moyens en temps réel, pertinents à 90% sur le montant annoncé. L’équipe mobilisée sur ce projet a donc réussi à définir en temps réel le coût de la casse, avec pondération financière, hiérarchie des causes racines et priorisation des problèmes. En y ajoutant les données de planning de production, il est alors devenu possible de prédire ce qui arriverait dans les six prochains mois.

Les Labs ALTEN : un temps d’avance sur l’innovation

Cellules d’innovation souples et agiles, plusieurs Labs sont apparus ces dernières années au sein du Groupe. L’initiative a pour but de répondre aux besoins clients : un « brainstorm » réalisé avec des ingénieurs experts permet de définir ces besoins et en fonction, les projets d’innovation qui seront conduits par le Lab. L’autre visée des Labs ALTEN est la formation. Véritable incubateur de talents, les Labs forment les consultants du Groupe, leur permettant de tester les technologies de pointe et porteuses telles que le Big Data, l’Intelligence Artificielle, le Design UX/UI, en méthode agile pour proposer des POCs (Proof of Concept).

Réfléchir en équipe avec un objectif commun et en mode « cross fertilisation », explorer les différentes fonctionnalités des Product Lifecycle Management du futur et leurs impacts sur le design et la production, ainsi que les capacités et les limites de ces produits, tels sont quelques-uns des objectifs de la démarche. « Dans ces laboratoires, précise Pierre-François Péchin, on traite aussi de Data extraction et Data Science, et on développe les domaines de l’Intelligence Artificielle, notamment autour du Natural Language Processing (capacité d’un programme à comprendre le langage humain), et de l’ontologie informatique, avec élaboration de dictionnaires de données intelligents. La recherche porte également sur l’aide à la décision par les processus de Data Visualisation et Business Intelligence. Une fois traitées, les données, désignées en interfaces ergonomiques par notre studio UX/UI, sont rendues exploitables et pertinentes par l’utilisateur. »

Pour l’instant réservé à la France (Toulouse, la région parisienne, Sophia-Antipolis et Rennes), ce fonctionnement favorisant l’innovation a vocation à être déployé à l’international après 2020.

Les Data Sciences : un vaste champ des possibles

Volet prédictif dans un objectif de disponibilité des flottes à 100% du temps, trafic management optimisé, expérience voyageur enrichie grâce au BI… les Data Sciences offrent un champ d’applications extrêmement riche et encore à explorer. « D’une manière générale, conclut Pierre-François Péchin, tous les secteurs d’activité, Télécoms, Banque Finance Assurances, métiers du retail, métiers des services, sont concernés par ces nouvelles approches technologiques, l’enjeu étant d’accompagner ces secteurs à travers l’amélioration des process et le développement d’une nouvelle intelligence du business. ».

Retrouvez les experts ALTEN du 17 au 23 juin 2019 au Salon International de l’Aéronautique et de l’Espace, au Bourget.

Contenu proposé par ALTEN