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Air France KLM anticipe les pannes de ses avions A380 au big data

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Cas d'école En analysant les données de vol de ses Airbus A380, Air France KLM détecte les pannes avant qu'elles ne surviennent. De quoi lui donner le temps d’anticiper les réparations et d’éviter l’immobilisation d’avion, coûteuse pour la compagnie.

Air France KLM anticipe les pannes de ses avions A380 au big data
Air France KLM anticipe les pannes de ses avions A380 au big data

C’est un grand changement de la maintenance prédictive des Airbus A380 chez Air France KLM. Finies les pannes surprises sur le circuit de carburant, l’un des équipements les plus fragiles de l’avion. Elles sont désormais détectées 10 à 20 jours avant qu’elles ne se produisent. Le temps pour les équipes de maintenance d’anticiper les réparations, évitant ainsi l’immobilisation de l’appareil, coûteuse pour la compagnie tant en image que sur le plan financier. Le secret réside dans le recours aux technologies du big data.

 

1,6 gigaoctets de données par vol

Avec 300 000 capteurs embarqués relevant des mesures à la fréquence de 1 à 400 Hz, l’Airbus A380 fait figure d’avion connecté. Il  produit des quantités phénoménales de données. Seules les informations de 24 000 capteurs sont exploitées par la maintenance prédictive, ce qui représente 1,6 gigaoctet par vol. Chaque année, Air France KLM récolte de sa flotte de 10 Airbus A380 l’équivalent de 9 téraoctets de données. La compagnie dispose d’un historique d’exploitation de cinq années.

 

A chaque atterrissage d’un Airbus A380 à Roissy Charles-de-Gaulle, les données de vol sont récupérées par Wi-Fi puis transmises au centre d’ingénierie et de maintenance d’Air France KLM à Toulouse. Elles sont ajoutées aux données d’exploitation de toute la flotte des A380 pendant les deux dernières années. L’ensemble passe à la moulinette d’un algorithme d’analyse du comportement de l’avion et de détection des signaux faibles, annonciateurs d’une panne à venir. Le verdict est ensuite immédiatement transmis aux équipes de maintenance sur l’aéroport parisien. Le tout en moins d’une heure. "C’est un changement majeur dans la maintenance prédictive", estime David Huck, responsable du programme big data chez Air France KLM.

 

Moteur d'analyse prédictive maison

La solution big data s’appuie sur des systèmes de traitement distribué Hadoop et Spark d’Hortonworks, des bases de données distribuées de Mongo DB et des logiciels d’intégration et de gestion des données de Talend. Le moteur d’analyse prédictive est développé en interne. Depuis sa mise en place en juillet 2015, une panne a été détectée sur la pompe de circulation, le composant le plus fragile du circuit qui amène le carburant aux moteurs. A partir de janvier 2016, le système sera étendu à d’autres équipements fragiles des A380 puis à d’autres avions de la compagnie comme les Boeing 777.

 

La maintenance prédictive revêt des enjeux stratégiques majeurs pour Air France KLM. "Nous voulons éviter des pannes sur des plateformes lointaines comme cela est arrivé en 2014 à Johannesburg, en Afrique du Sud, explique David Huck. A Roissy Charles-de-Gaulles, il n’y a pas de problèmes. Nous y disposons des pièces détachées et des équipes de réparation. Mais pas ailleurs." Lorsqu’une panne se produit sur une plateforme lointaine, la compagnie doit héberger et nourrir les passagers, envoyer un autre avion et dépêcher sur place l’équipe de réparation avec les pièces détachées nécessaires, ce qui coûte cher, très cher.

 

Maintenance curative plus rapide

Les gains se ressentent également dans la maintenance curative. "C’est une grande surprise du projet que nous nous attendions pas, confie David Huck. Grâce à la précision des alertes fournies par le système Big Data, le technicien peut remonter plus rapidement jusqu’à la pièce responsable de la panne, sans suivre le manuel technique de l’avion comme le faisait auparavant. Le temps d’identification et de localisation de l’origine de la panne passe ainsi de 6 heures à seulement 5 minutes."

 

Air France KLM n’entend pas réserver ce nouveau système à ses besoins internes. La compagnie réfléchit sur les moyens de le valoriser dans le cadre des services de maintenance qu’elle offre à d’autres compagnies aériennes sur la plateforme de Roissy Charles-de-Gaulle.

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