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.

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.

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.

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).

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’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 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.