Aeronáutica

Debido a los problemas climáticos, el sector aeronáutico es uno de los más avanzados en materia de investigación e innovación. Producción, servicios asociados… todo se debe reinventar todo.

Innovar para una movilidad virtuosa

Los desafíos a los que se enfrentan los actores de la aeronáutica no dejarán o dejarán poco espacio a la cuestión medioambiental. El sector debe ser ejemplar. Para proseguir su desarrollo, deberá ser inventivo: descarbonizar la supply chain, producir de otro modo, energía verde, recurrir al Big Data, etc.

Para seguir siendo competitiva, la industria aeronáutica pone en marcha ejes de desarrollo innovadores

Gérard Feldzer, consultor aeronáutico. Presidente de Aviación sin fronteras, nos comparte su análisis

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A su lado para ir todavía
más allá de forma duradera

 

Le Machine Learning est une technologie d'avenir pour l'aéronautique

Herramienta de detección de anomalías en los datos procedentes de pruebas motores, basada en modelos de Machine Learning para sacar el mayor valor posible de cada prueba motor. La automatización del proceso permite un análisis cotidiano de los datos de prueba, permitiendo sustituir lo antes posible los sensores defectuosos.

Maintenir la qualité sur toute la chaîne de valeur avionique

Garantizar la calidad del rendimiento industrial de la cadena de aprovisionamiento de Airbus mediante la vigilancia y el desarrollo de sus proveedores, la introducción de nuevos productos y servicios y la coordinación de las transferencias de actividades.

Conduite du changement pour Airbus Helicopters

Scalian se encargó de la coordinación de la gestión del cambio en el seno del proyecto MECA 4.0 para Airbus Helicopters. Aseguró la animación de talleres, la organización de sesiones de creatividad, compartiendo buenas prácticas y feedback, y el seguimiento de las acciones.

Au cœur des systèmes les plus complexes tels que les FMS

Desarrollo de una plataforma de prueba masiva de un sistema complejo (FMS) a base de modelos de Machine Learning. Simulación masiva de trayectorias y de modelos de detección automática de anomalías para probar de forma más completa el comportamiento de un sistema complejo (FMS).

Le Machine Learning s'applique aussi à l'aéronautique

Desarrollo de los componentes del OS embarcado en el calculador del avión. Scalian intervino en las especificaciones, el diseño del programa, los juegos de pruebas de los componentes, y la gestión de los hechos técnicos drivers. La otra dimensión del proyecto trató sobre la validación de la plataforma con la integración de los drivers, la redacción, el paso de los procedimientos de pruebas y la preparación de los dossieres de verificación de MACS2.

L'évaluation environnementale pour une production vertueuse et durable

El objetivo: comparar la huella medioambiental de varios escenarios para apoyar la creación de la nueva fábrica de producción. Scalian definió el perímetro con el jefe de proyecto, recogió los datos con especialistas de cada escenario (volúmenes esperados por la fábrica, tipo de transporte, distancia entre cada destino, ratio crossdock y cliente). Se realizó una evaluación medioambiental (ISO14040 y ACV) de cada escenario en términos de emisiones de CO2 debidas a los transportes, que llevó a la presentación de los resultados y las recomendaciones.

Migration du centre de contrôle du trafic aérien Grec

Migración incluyendo las mejoras funcionales (especificaciones del sistema, desarrollo del programa), la integración y la validación del sistema, la recepción, el despliegue, la aceptación in situ y el apoyo a la transición operativa.

Scalian apoya a los líderes de
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Sébastien Herrera

Global Account Director

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