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Logistique de la maintenance prédictive

4 min
À retrouver dans l'émission

Par Victor Cohen, en deuxième année de thèse au CERMICS, le laboratoire de mathématiques appliquées de l'Ecole des Ponts Paristech

L'immobilisation d'un avion en raison d'une panne entraîne des surcoûts importants (retards, pièce de rechange à acheminer) pour une compagnie aérienne. Les générations récentes d'aéronefs enregistrent un volume important de données de vol. 

Exploiter ces données pour prédire les futures pannes et changer l'équipement défectueux avant la panne est donc un enjeu économique majeur. Un premier objectif de la thèse est d’améliorer les modèles de prédiction de panne actuellement utilisés dans le monde aérien en s'appuyant sur de nouveaux outils issus des statistiques afin de réduire le nombre de ces immobilisations.

Par ailleurs, la logistique de la maintenance est une source importante de coût pour une compagnie aérienne (pièces de rechange, stocks, etc.). Le second objectif de la thèse est d’étudier la façon d'exploiter ces modèles prédictifs pour diminuer les coûts globaux de la logistique de la maintenance. Il s'agit de concevoir un outil de construction des plannings de remplacement des équipements d'un avion qui prenne en compte à la fois le risque de panne et les coûts logistiques de la maintenance..
 

Intervenants
  • Doctorant en deuxième année au CERMICS, laboratoire de mathématiques appliquées de l'Ecole des Ponts Paristech
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