Data

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Un levier de performance

Avec la numérisation progressive des outils et méthodes de travail, les secteurs de l'aéronautique, de l'espace et de la défense disposent d'une multitude de données, issues notamment des infrastructures de production et des capteurs installés sur les produits. L’analyse des données produites en masse (Big Data) permet d’optimiser l’utilisation des produits, d’améliorer la qualité et la pertinence des services proposés. Il est donc primordial de mettre en place une stratégie de différenciation en créant des services de pointe qui permettront aux compagnies aériennes d’améliorer toutes les facettes de leurs opérations. Dans le cadre de ses activités, Safran Analytics collabore étroitement avec les sociétés du Groupe, autour de 3 axes :

  • Le programme Data Services : pour optimiser les contrats de services et en réduire les risques en utilisant les données.
  • Le programme Data Manufacturing : pour résoudre des problèmes dans le domaine de la fabrication.
  • Enfin, les équipes de Safran Analytics travaillent également sur la mise à disposition d’outils et de services (plateforme, formations, accompagnement personnalisé, produits et services autour de l’usage des donnée) à destination de l’ensemble des collaborateurs Safran.

Safran Analytics

Création : Janvier 2015
Mission : Ancrer la donnée comme moteur de croissance pour Safran
Activités : Coordonne toutes les activités du Groupe dans le domaine du Big Data et participe à l’exploitation des données comme nouveau levier de performance.
Chiffrés clés : 1 plateau collaboratif basé sur le site de Safran Paris-Saclay, une équipe pluridisciplinaire composée de 60 collaborateurs, 15 produits et services, 40 projets en cours !

L’utilisation du Big Data au service du ramp-up du moteur LEAP

Le centre d’excellence industriel composite a systématisé la récolte automatique des données de production des aubes Fans et des carters en composite du moteur LEAP. Chaque nouvelle machine est connectée aux bases de données des usines afin de disposer en temps réel de toutes les caractéristiques du produit (ex : données géométriques) et des paramètres liés au processus de fabrication (ex : réglage de la machine). Ces données se chiffrent en milliers pour chaque aube et carter ce qui implique d’appliquer des méthodes d’analyse spécifiques pour exploiter ce « big data ». Nos équipes de data scientist travaillent en collaboration avec nos bureaux d’études et méthodes pour valoriser cette quantité de données, en explorant en profondeur et quantitativement chaque étape du processus de production - via des algorithmes de type Machine learning notamment - afin de l’optimiser et de générer le jumeau numérique du processus.

Les moyens connectés

Les objets connectés sans fils sont reliés à Internet et permettent d’apporter une valeur supplémentaire en termes de fonctionnalité, d’information, d’interaction avec l’environnement ou d’usage. Ces objets vont communiquer avec d’autres systèmes connectés (ordinateurs, tablettes, smartphones, capteurs, réseaux…) afin d’obtenir ou fournir de l’information. Cela est rendu possible grâce à la forte miniaturisation des composants électroniques.

Par exemple, chez Safran Aircraft Engines, le travail collaboratif à distance est facilité par l’utilisation de lunettes connectées.

Ce dispositif permet à un opérationnel, situé sur un site industriel et équipé de lunettes connectées, de communiquer avec un expert localisé sur un autre site Safran ou chez un fournisseur. L’opérationnel est doté d’une paire de lunettes équipée d’une caméra frontale et d’un retour visuel d’images en surimpression. Il dispose également d’un téléphone relié en Wi-fi aux lunettes pour transmettre les flux audio & vidéo. Cet équipement très léger permet à l’opérationnel de travailler normalement, de dialoguer avec l’expert et visualiser des informations en surimpression (image, plan, texte) transmises par l’expert. L’expert est équipé d’un PC pour visualiser ce que voit l’opérationnel et d’un casque audio. Il peut ainsi échanger avec lui pour le guider et lui transmettre les instructions nécessaires à la tâche qu’il doit effectuer. Ce système s’applique aux échanges techniques, à la formation et à la maintenance à distance, entre nos sites implantés dans le monde entier.