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Mo1 – Science des Données pour la Maintenance Prédictive

F. Jimenez (AIRBUS).

Quantité de données est produite et stockée à chaque fois qu’un aéronef vole. Et plus celui-ci est récent, plus le volume et la variété de ces données sont conséquents. Le challenge est alors d’exploiter cette mine d’informations, conjointement à la connaissance des systèmes, afin de prédire les pannes et d’anticiper les actions de maintenance ainsi que leur impact sur les opérations. Les enjeux sont d’importance puisqu’il s’agit autant d’améliorer la sécurité des vols que d’augmenter la disponibilité des appareils et de réduire les coûts de maintien en conditions opérationnelles. Comment faire ? Quelles nouvelles technologies sont mises à contribution ? Et quelles sont les limites actuelles de la démarche ?

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