Aéronautique

Soumis aux questions climatiques, le secteur aéronautique est l’un des plus avancé en matière de recherche et d’innovation. Production, services associés… tout est à réinventer.

Des expertises et des solutions pour vous emmener plus loin

Innover pour une mobilité vertueuse

Les défis auxquels font face les acteurs de l’aéronautique devront placer la question environnementale au centre. Le secteur se doit d’être exemplaire. Pour poursuivre son développement, il devra être inventif : décarboner la supply chain, produire autrement, énergie verte, recours au big data, etc.

Pour rester compétitive, l’industrie aéronautique met en œuvre des axes de développement innovants.

Gérard Feldzer, Consultant Aéronautique et Président d’Aviation sans Frontières, nous partage son analyse.

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A vos côtés pour aller encore plus loin durablement

 

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

Outil de détection d’anomalies dans les données issues d’essais moteurs, basé sur des modèles de Machine Learning pour en tirer le plus de valeur possible de chaque essai moteur. L’automatisation du processus permet une analyse quotidienne des données d’essai permettant de remplacer au plus vite les capteurs défectueux.

Maintenir la qualité sur toute la chaîne de valeur avionique

Garantir la qualité de la performance industrielle de la chaîne d’approvisionnement d’Airbus par le développement et la surveillance de ses fournisseurs, l’introduction de nouveaux produits et services et le pilotage des transferts d’activités.

Conduite du changement pour Airbus Helicopters

Scalian s’est chargé de la coordination de la gestion du changement au sein du projet MECA 4.0 d’Airbus Helicopters. Il a assuré l’animation d’ateliers, l’organisation de sessions de créativité, le partage de bonnes pratiques et feedback et le suivi des actions.

Au cœur des systèmes les plus complexes tels que les FMS

Développement d’une plateforme de test massif d’un système complexe (FMS) à base de modèles de Machine Learning. Simulation massive de trajectoires et de modèles de détection automatique d’anomalies pour tester de façon plus complète le comportement d’un système complexe (FMS).

Le Machine Learning s'applique aussi à l'aéronautique

Développement des composants de l’OS embarqué dans le calculateur de l’avion. Scalian est intervenu sur les spécifications, le design logiciel, les jeux de tests des composants, la gestion des faits techniques drivers. L’autre pan du projet a porté sur la validation de la plateforme avec l’intégration des drivers, la rédaction, le passage des procédures de tests et la préparation des dossiers de vérification de MACS2.

L'évaluation environnementale pour une production vertueuse et durable

L’objectif visé : comparer l’empreinte environnementale de plusieurs scénarios pour soutenir la création de la nouvelle usine de production. Scalian a défini le périmètre avec le chef de projet, collecté les données avec des spécialistes de chaque scénario (volumes attendus par l’usine, type de transport, distance entre chaque destination, ratio crossdock et client). Une évaluation environnementale (ISO14040 et AVC) de chaque scénario en termes d’émissions de CO2 dues aux transports a été réalisée débouchant sur la présentation des résultats et des recommandations.

Migration du centre de contrôle du trafic aérien Grec

Migration comprenant les améliorations fonctionnelles (spécifications du système, développement du logiciel), l’intégration et la validation du système, la réception, le déploiement et l’acceptation sur site et le soutien à la transition opérationnelle.

Scalian accompagne les leaders de l’aéronautique

Airbus
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Sébastien Herrera

Global Account Director

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