Maintenance prédictive : le big data pour prendre le pouls de l'avion


Inspection au millimètre près de la carlingue, "suivi personnalisé" du moteur : le big data et l'analyse de millions de données débarquent dans le secteur très compétitif de la maintenance aéronautique avec l'objectif de prévenir les défaillances plutôt que de les guérir.


Air France Industrie et Lufthansa Tecknik des leaders mondiaux dans le domaine de la maintenance © Air France Industries KLM EM
Air France Industrie et Lufthansa Tecknik des leaders mondiaux dans le domaine de la maintenance © Air France Industries KLM EM
Les nouvelles générations d'appareils permettront de collecter une énorme quantité de données, à la fois au niveau des systèmes dans leur ensemble ou à l'échelle des pièces.
L'impact sera particulièrement important dans le domaine de la maintenance prédictive et des systèmes de suivi de l'état de l'appareil, souligne une étude du cabinet Oliver Wyman. La maintenance des avions s'opère au quotidien, avec une inspection systématique, et par des visites techniques obligatoires avec chacune sa spécificité et son rythme. Mais la hantise des compagnies aériennes c'est la panne surprise qui va provoquer au mieux un retard pour les passagers et au pire l'annulation du vol.
Désormais, la collecte, l'analyse et le traitement permanent des données en très grandes quantités (big data) émises en vol par les avions de nouvelle génération permettra de sonder les systèmes et les pièces au plus profond jusqu'à détecter leur niveau d'usure ou le moindre début de défaillance. Il s'agit d'"utiliser l'historique de l'avion pour prédire automatiquement et anticiper les futures pannes avant qu'elle n'arrivent", explique James Kornberg, le directeur de l'innovation Engineering et Maintenance d'Air France-KLM. Avec pour objectif moins de "disruptions opérationnelles" (interruptions de l'activité) et des coûts de maintenance optimisés.

"Utiliser l'historique de l'avion pour prédire les futures pannes"

Chez Air France Industries KLM EM, un premier outil a été déployé pour effectuer des analyses statistiques des données moteurs, permettant de suivre de façon dynamique leurs performances, et d'anticiper les défaillances grâce à un système d'alertes. Ces modèles permettent aussi un "suivi personnalisé du moteur" en fonction par exemple de leurs conditions d'exploitation et de leurs caractéristiques spécifiques afin "d'identifier les pannes à venir, plus tôt ou mieux", explique Rodolphe Parisot, Chief Digital Officer Air France Industries KLM EM. Un autre outil est réservé aux systèmes de l'avion (train d'atterrissage, gestion du fuel, distribution d'air dans l'avion...).
La montée en puissance de ces nouvelles technologies de maintenance prédictive "va se faire au rythme du renouvellement de la flotte et de l'accroissement d'une population de techniciens correctement formés sur les dix prochaines années", selon Sébastien Maire, partner chez Oliver Wyman. D'ici dix ans, environ 40 % de la flotte actuelle devrait être mise en retrait, selon l'étude du cabinet Wyman. "La flotte est prête" pour être soumise à l'outil prédictif "mais on a un manque de compétences techniques", selon Sébastien Maire qui estime qu'on "aura jusqu'à 10 % d'écart entre le besoin et les ressources disponibles d'ici cinq ans au niveau mondial".
Air France Industrie et Lufthansa Tecknik, des filiales des deux grandes compagnies européennes, sont des leaders mondiaux dans le domaine de la maintenance, au côté des motoristes, des constructeurs et d'autres acteurs indépendants. "La lutte est féroce. Ce sont des revenus longs, des revenus protégés, moins soumis aux aléas que la vente d'appareils", souligne Sébastien Maire.
Au dernier salon du Bourget, Airbus a estimé que le marché des services atteindrait au cours des vingt prochaines années 3.200 milliards de dollars dont 1.850 pour le seul marché de la maintenance. Mais, pour Sébastien Maire, la question de la cybersécurité milite pour un déploiement progressif du prédictif avec des barrières insurmontables, "des investissements compliqués en systèmes de maintenance, en systèmes d'information et en systèmes de protection". Pour faire de la maintenance guidée par des analyses de données, "il faut être sûr qu'elles soient saines, non vérolées, pour intervenir au bon endroit, sur le bon composant", conclut-il.

Sonia Wolf

Vendredi 11 Août 2017



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