L'approche traditionnelle de l'industrie aéronautique en matière de services d'optimisation de la gestion de flotte consiste à analyser des données accumulées. Lorsque Dassault Aviation a voulu rationaliser les processus de maintenance et la conception des équipements, elle est allée plus loin avec la plate-forme 3DEXPERIENCE.
En service, chaque avion se comporte différemment et nécessite des opérations de maintenance spécifiques en fonction des événements survenus tout au long de sa vie opérationnelle. Des quantités exponentielles de données complexes sont générées à partir de différents systèmes d'information, qu'ils proviennent de partenaires industriels ou d'utilisateurs d'avions : essais en vol, conception, exploitation, construction et données ouvertes disponibles dans les bases de données des référentiels. De plus, un nombre considérable de points de données par vol doivent être analysés pour chaque avion. Néanmoins, la valeur totale de toutes ces données hétérogènes ne peut être obtenue que si elles sont disponibles dans le cadre de leur utilisation.
La plate-forme collaborative 3DEXPERIENCE collecte les données d'utilisation du Rafale les plus précieuses et les projette sur un référentiel de produits virtuel basé sur un modèle. Ce jumeau virtuel est une extension du modèle digital de l'avion, personnalisée et évolutive, de la conception à la fin de vie, en passant par la construction et la maintenance. C'est la clé d'une Maintenance, Réparation et Révision (MRO) digitale et efficace. La consolidation des données réelles avec celles issues du monde digital permet à Dassault Aviation de mieux gérer ses contrats de MRO en identifiant le plus tôt possible les mesures d'amélioration du support nécessaires. La réduction des ressources associées à la maintenance et aux prévisions entraîne une hausse du nombre d'avions dans les airs.
En outre, l'entreprise améliore progressivement les prédictions de diagnostic des avions en s'appuyant sur la boucle de rétroaction continue des données générées en permanence. Les ingénieurs de maintenance peuvent définir des algorithmes de maintenance prédictive grâce aux technologies d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, afin de détecter les signaux faibles avant que les pannes ne surviennent. Grâce à l'analyse de la maintenance prédictive, les ingénieurs de maintenance sont en mesure d'anticiper les problèmes, d'augmenter la précision et de concevoir rapidement des calendriers de maintenance, des remplacements de pièces et des processus de MRO appropriés pour atteindre les objectifs de taux de disponibilité des avions.
Les capacités en matière de science des données et de collaboration de la plate-forme garantissent que toutes les parties prenantes sont mieux à même de travailler ensemble et de prendre des décisions éclairées en fonction des informations provenant de l'analyse des données. Dassault Aviation applique ensuite ces informations à ses innovations, notamment pour la maintenance prédictive, l'assistance aux pilotes et les solutions d'assistance au sol. Les données de commande, les manuels, les informations de service, la disponibilité des pièces, les mises à jour réglementaires, les procédures de maintenance et autres sont toujours disponibles, ce qui réduit non seulement les coûts en améliorant la résilience de la supply chain s'agissant des pièces de rechange, mais aussi les stocks.
La capacité de surveiller l'exécution des contrats, d'en tirer des leçons et d'enrichir les algorithmes de maintenance prédictive garantit l'excellence des processus de maintenance opérationnelle des avions.