Le secteur aéronautique est confronté à un double défi: produire de manière plus rapide et plus efficiente, et prévoir la maintenance afin d’éviter les pannes. L’IoT offre un levier intéressant à cet égard.
Chez Airbus, la production est synonyme de précision et de timing. L’assemblage des avions est étroitement lié à une chaîne logistique complexe. Des centaines de moyens de transport et d’outils spécialisés circulent entre les divers sites et les ateliers. En équipant ces moyens ou outils de capteurs, Airbus peut mieux suivre leurs mouvements. Cela permet à l’avionneur de détecter plus rapidement les retards potentiels et de prendre des mesures ciblées pour éviter les arrêts de production. Chaque minute perdue se traduit en effet par un retard dans un processus au timing serré. La technologie sous-jacente à cette approche provient de la start-up gantoise Sensolus. Le système utilise des capteurs Bluetooth et des algorithmes qui signalent les défauts.
Aujourd’hui, le réseau Airbus compte plus de dix mille ressources tracées, réparties sur des sites de production nationaux et internationaux. Ce qui débuta par le suivi des moyens de transport s’est transformé en une application plus large qui passe également en revue les outils et autres objets. Cela permet aux employés de localiser plus rapidement les outils perdus ou égarés, contribuant ainsi à fluidifier les flux de travail. L’ampleur du projet en fait l’une des plus importantes mises en œuvre IoT de l’industrie manufacturière européenne. De plus, cette technologie contribue à réduire les émissions de CO2 grâce à une utilisation plus efficiente des moyens de transport.
Maintenance prévisible
L’IoT joue également un rôle clé dans la maintenance des moteurs d’avion. C’est ainsi qu’un autre acteur mondial du secteur utilise les données des capteurs pour réduire les risques de pannes dans sa flotte de plus de 12.000 moteurs. Grâce à l’engine health monitoring, l’entreprise collecte quotidiennement des millions de données sur des paramètres tels que la température, la pression et les vibrations. Avec ces informations, les équipes de maintenance apprennent à reconnaître les modèles d’usure ou les défauts émergents. Cela leur permet d’intervenir avant qu’un problème n’entraîne une panne ou un arrêt imprévu. Ce système permet d’éviter quasiment 200 millions d’euros de pannes potentielles chaque année.
En tant que prestataire de services IT, Inetum contribue à faire évoluer les plateformes de données nécessaires. Le motoriste traite le flux de données dans un environnement cloud, permettant une analyse et un rapportage rapides. L’apprentissage machine joue un rôle de plus en plus important à cet égard, notamment pour identifier de nouveaux modèles d’erreur. L’infrastructure permet des analyses plus rapides et des alertes précoces. Cette approche basée sur les données réduit non seulement les pannes techniques, mais favorise également les glissements potentiels vers un modèle économique différent. Au lieu d’acheter et d’entretenir des moteurs, par exemple, une compagnie aérienne payerait alors pour leur utilisation, y compris la maintenance préventive. Il en résulterait un processus de maintenance plus prévisible et moins de coûts imprévus pour la compagnie.
Terrain fertile
Tant en production qu’en maintenance, l’IoT offre l’avantage de rendre les processus mesurables et prévisibles. L’industrie aéronautique, où les pannes d’équipement imprévues ont des conséquences immédiates et importantes, apparaît donc comme un terrain fertile pour une digitalisation accrue. Cette approche devrait se développer dans les années à venir, non seulement auprès des principaux acteurs, mais aussi auprès des fournisseurs et des firmes de maintenance.