L'essor du big data dans l'aéronautique

L’influence croissante du Big Data sur la maintenance des avions

Le big data et sa gestion forment à eux deux une évolution technologique sans précédents. Cet article se dédie à l’aspect avant tout économique qu’implique l’utilisation du big data dans l’aéronautique, et notamment dans la maintenance des avions.

Avant toute chose, il est bon de constater que les avions produisent aujourd’hui plus de données qu’hier, et beaucoup moins que demain. Pour être plus précis, les avions actuels génèrent 30 fois plus de données qu’avant via des milliers de capteurs. Selon un article de Pierre Constant, associé du cabinet EY, chaque avion produira 1000 TO de données d’ici 2030, pour 6,9 TO en 2012. Cependant, seulement un dixième des avions sont équipés de capteurs. Déjà programmée, la révolution du big data s’étend progressivement au sein des différentes firmes. Par exemple, le moteur d’analyse prédictive mis en place par Boeing a détecté une panne sur la pompe de circulation d’un de leur appareil en 2015. Ce système a déjà été étendu aux autres avions de la compagnie, montrant la propagation lente mais profonde de l’analyse des données au sein de l’aéronautique.  Pourquoi ces capteurs sont-ils si importants ?

Ils sont primordiaux pour un aspect non-négligeable de l’aéronautique : la maintenance des avions, qui représentera à l’aune de la prochaine décennie un marché de plus de 100 milliards de dollars. Grâce à de nouveaux paramètres et composantes scientifiques, le big data devient une véritable arme pour anticiper les pannes et donc les coûts, grâce notamment aux maintenances prédictives (anticipation et détection en amont de pannes encore non-survenues) et correctives (réparation immédiate des pannes après leur constatation). Rendre plus efficace ces deux formes de maintenance constitue une manne de temps et d’argent inestimable, et le big data en est la clé. Par exemple, chaque atterrissage d’un Airbus A380 à l’aéroport Roissy Charles-de-Gaulle est l’objet d’une collecte de données de vol directement transmises au centre d’ingénierie et de maintenance d’Air France KLM. Les maintenances prédictives qui découlent de cette collecte d’informations permettent d’anticiper les pannes jusqu’à 20 jours en avance. Les maintenances correctives également dues aux collectes d’informations permettent à Air France KLM de réduire le temps nécessaire à identifier une panne à seulement 5 minutes. Autre exemple : Airbus Helicopters analyse les signaux de vibration en vols par les capteurs présents dans l’alliage de l’avion, ce qui permet de créer une carte de travail lors de la maintenance de l’avion. Une telle carte permet de gagner un temps précieux.

 

 

Ainsi, l’analyse des données fournies par les capteurs permet de déterminer avec fiabilité la durée de vie de certaines pièces et composants de chaque avion. Ainsi, les pièces des avions ne sont plus vendues comme un simple matériel : elles sont vendues selon leur usage. Michelin ne vend plus un nombre de pneus, mais un nombre d’atterrissage.

Une maintenance plus rapide, des pannes anticipées permettraient de décongestionner le trafic aérien : les passagers pourraient être informés plus rapidement et précisément d’éventuelles modification d’horaires (dues aux pannes). Un retard sur un vol Paris-Atlanta en crée un autre sur un vol Atlanta-Londres, et ainsi de suite. L’économie d’argent qu’apporterait le big data s’élèverait à environ 6 milliards de dollars chaque année selon un article Forbes. En effet, une heure d’immobilisation d’un appareil en raison d’une panne coûte approximativement 10 000 dollars.

L’aéronautique va à la rencontre d’une révolution technologique digne de ce nom : celle de la gestion et du traitement des données. Outre la maintenance, le Big Data va chambouler tous les autres domaines de l’aviation, pour améliorer le contrôle et la rentabilité de ce secteur voué à prospérer.

 

 

Rémi Bouillet

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