Aéronautique : accélérer les essais en vol grâce au

AVIS
D’EXPERT
DeliveringTransformation.Together.
L’aéronautiqueestdeplusenplus
exigeanteenmatièrededonnées
relativesauxessaisavant
certificationdesavions.Laméthode
consisteàplacerdescapteursde
testssurl’appareil(vitesse,pression,
accélération,température,
position…Ilyenaquelque6000sur
unA350parexemple!),età
comparerlesmesuresavecles
valeursattendues(fourniesparle
bureaud’étudesou
l’équipementier).Toutécart
enregistrétrahituneanomaliequi
doitêtrecorrigéeafindegarantirla
sécuritédel’appareil.Or,latâche
estarduecarlevolumededonnées
produitesparlesvolsd’essaidouble
àchaquegénérationd’avion,à
causedelasophisticationcroissante
dessystèmes.
Augmenterla
productivitédestests
Toutleproblèmeestdepouvoir
analyserlesdonnéesrecueillies,et
surtoutdelescroiserentrelesvols
d’essaisuccessifs,sachantqueles
volumessontdonccolossaux
(2téraoctetsdedonnéesparvol)et
répartissurdescentainesde
testeurs,chacunenresponsabilité
d’unepartiedel’avion.Des
opérateurs,situésdansdesbureaux
d’étude,doiventpouvoirexploiter
simultanémentcesdonnées
répartiesentreplusieursvols
successifs.Alorscomment
augmenterlaproductivitédeces
tests,toutenlesfiabilisant?
Comment,ditplusdirectement,
améliorerleROIdesessais?
Sanscompterlesdélais…Lesvols
d’essais’enchainent,souventàun
rythmequotidien.Pourdéclencher
levoldulendemain,ilestpréférable
d’analyserlesrésultatsdujour,de
vérifierlacohérenceentrecapteurs
etinstrumentationembarquéeetde
corrigerlesanomalies etmieux
encored’anticiperlespannes(faire
delaprédiction).
Lasolutionvientd’internet,viades
domainescommelemarketinget
l’analysecomportementale:c’estle
big dataqui,rappelons‐le,consisteà
traiterdegrossesmassesde
donnéesnonstructuréesàl’aidede
nouvellestechnologiescommela
businessintelligence,alorsqueles
outilsclassiquesdegestionde
l’informationoudebasededonnées
montrentleurslimites.
Lesessaisenvoldenouveauxappareilsnécessitentdemesurer,decollecter,puisde
traiterdeplusenplusdedonnéesdansdesdélaisdeplusenpluscourts.Les
méthodesévoluentégalement:onchercheàpasserdel’analysevolparvoletsystème
parsystèmeaumultivolmultisystèmeafindecroiserlesinformations…
Commentinterpréteralorsdestéraoctetsdedonnées?Solution:lebig data,qui
devraitpermettred’accélérerlestestsetmêmeàtermederéduirelenombred’essais
envoletdonclecoût.C’esttoutl’enjeudecetteméthodenovatricedansl’industrie.
Aéronautique:accélérerles
essaisenvolgrâceaubig data
Jusqu’ici,pourlesessaisenvol,il
n’yavaitpasdebasededonnées:
l’accèssefaisaitdefaçon
séquentielleetlestockageétait
limitéàtroismois,alorsqu’une
campagned’essaisdureseptàdix‐
huitmois.Deplus,l’analysedes
donnéesavaitlieuvolparvolet
systèmeparsystème.
Lebig datachangeradicalement
leschoses.

www.soprasteria.com
AproposdeSopraSteria
Sopra Steria, leader européen de la transformation numérique, propose l’un des portefeuilles d’offres les plus complets du marché :
conseil, intégration de systèmes, édition de solutions métier, infrastructure management et business process services. Il apporte ainsi
une réponse globale aux enjeux de développement et de compétitivité des grandes entreprises et organisations. Combinant valeur
ajoutée, innovation et performance des services délivrés, Sopra Steria accompagne ses clients dans leur transformation et les aide à
faire le meilleur usage du numérique. Fort de 37 000 collaborateurs dans plus de 20 pays, le groupe Sopra Steria affiche un chiffre
d’affaires pro forma 2014 de 3,4 milliards d’euros
SopraSteria ‐DirectionCommunication&Marketing
contact‐[email protected]
Lebig datapourréduire
lenombred’essaisenvol
Lebig datachangeradicalementles
choses.Ilestdéjàutilisédansde
nombreusesapplicationscomme
l’analysededonnéesclimatiques,
desposts surlesréseauxsociaux,
desvidéospubliéessurinternet,des
transactionsenligne,etc.
L’employerdansl’industrie,eten
particulierdansl’aéronautique,est
plusnovateur.Carjusqu’ici,pourles
essaisenvol,iln’existaitpasdebase
dedonnées:l’accèssefaisaitde
façonséquentielleetlestockage
étaitlimitéàtroismois,alorsqu’une
campagned’essaisdureseptàdix‐
huitmois.Deplus,àcourtterme,au
lieud’analyserlesdonnéesvolpar
voletsystèmeparsystème,ilsera
nécessairedepasseràl’analyse
multivoletmultisystèmeafin
d’améliorerladétectiondes
incidents,detrouverauplusvitela
causedesproblèmesetderéduire
lenombredevolsd’essai.
L'objectifn’estcependantpasde
toutbouleverser.Lesanalysesetles
correctifsd’anomaliesdoivent
resterl’apanagedesopérateurs
humains.Ici,ils’agitdefaciliterle
travailenaméliorantl’accès
concurrentauxdonnées,etnonpas
dechangerlesoutilsd’analyseetde
visualisationdéjàdéveloppésen
interneparl’avionneur,niremettre
encauselesméthodesdetravaildes
utilisateurs,lesopérateursdetests
quipeuventainsiseconsacrerà
leurvraimétierd’ingénieur.
Unedoublecompétence
nécessaire
Denombreusesprécautionsdoivent
êtreprises.D’abord,pouraméliorer
l’accèsconcurrentauxdonnées,il
estessentieldevérifierla
compatibilitédestechnologiesde
big dataaveclesstandards
aéronautiquesdel’avionneur.Pour
cela,ilfautréaliserun
démonstrateurdefaisabilité.Le
choixdelasolutionestimportant,
pourproduireunemaquette
adaptéeàl’usageindustrieletêtre
soumisautestd’acquisitionde
données.Onva,parexemple,
mesurerlaréponsedesmaquettesà
l’injectiondedonnées,d’abordpour
quelquesutilisateurs,ensuite
jusqu’àtroiscentsutilisateurs
simultanés.Lesperformances
obtenuesserontcomparéesàcelles
delaplate‐formeclassique
existante.
Etpourconfigureraumieuxle
système,ilfauts'adapteraucas
d'usage.Pourgarantirune
utilisationoptimaleetcollerau
besoindel'application,pasmoinsde
centparamètressontajustables.
Agirsurunseuld'entreeuxpeut
influersurtouslesautres!Ilfaut
allierexpertisedubig dataet
connaissancedel’applicationpour
aboutirauxbonsréglages.
Aufinal,lacompétencetechnique
estdoubléeàunebonne
connaissancemétier.
UnROItangible
L’avenirdecetypedesolution,déjà
opérationnellechezungrand
avionneur,résidedanslapuissance
qu'ilseraàmêmedeproposeraux
testeursdansdescasd’usage,pour
corrélerlesdonnéesdeplusieurs
essaisentreeux,voirelescorréler
avecd’autresdonnéeshorstests,
commelamétéo,desinformations
surl’équipageouplusgénéralement
desmétadata.Plustard,ilsera
mêmeenvisageabled’améliorer
ainsilamaintenanceprédictivedes
avionsdescompagniesaériennes.
D’oresetdéjà,desrésultatspositifs
ressortentaprèsplusieursvols.Sile
gainestfaiblepouruntesteurpris
isolément,ilestimportantpour
plusieurstravaillantsimultanément.
Ainsi,onapuconstater,pourune
pannedite«complexe»,qu’un
tempsdediagnosticpeupasserde
50 heuresentestclassiqueà
2heuresaveclebig data…Par
exemple,1000paramètressont
analysésàchaqueseconde.
Notammentdanslaphasefuturedu
projet,quivise,entreautres,à
mettreenplacedesalgorithmesde
prédiction,permettantd’anticiper
lespannesdeséquipementsd’essai,
d’éviterderefaireunvolpourun
problèmedepanne‐ pourrappel
uneheuredevolcoûte10000$‐ et
d’éviterletestdebonfonctionnent
deséquipementsd’essaiavantle
vol,quipeuventprendreégalement
plusieursheures.
Dansl’aéronautique,lebig
dataserévèleunoutil
pertinentetefficacepour
réduirelestempsdetest,
augmenterleurROIetmême,
àterme,diminuerlenombre
desessaisenvoletledélaide
qualificationd’unavion.
Expertises
•Applicationsindustrielles:mobile,
web,scientifique
•Segmentsolouembarqué
•Valorisationdeladonnée
Auteur
SylvieTeysseyre
Responsablepôle
LogicielCritiquechez
SopraSteria