Modélisation stratégie de l’après-marché (SAM) (Phases 1 et 2)

Le défi

Ce projet fait progresser la maintenance prédictive dans l’aérospatiale en construisant une deuxième phase de modèles de prévision de la demande basés sur l’IA pour les remplacements de pièces de moteur. Cinq modules d’IA interconnectés sont en cours de développement pour fournir des informations de plus en plus précises, depuis les prévisions de remplacement de pièces au niveau du numéro de série du moteur et les estimations du temps de vol, jusqu’à la détection des tendances à l’échelle de la flotte et la prévision de la maintenance non programmée. Le système comprend également des simulations de scénarios de type « et si cela se produisait » pour soutenir l’analyse de sensibilité des coûts, ainsi qu’une couche d’apprentissage par renforcement améliorée par le retour d’information humain pour affiner en permanence les résultats. Ces modèles s’appuient sur une série de produits de données personnalisés, notamment la généalogie des composants, l’interchangeabilité et la configuration des bulletins de service par moteur.