Production
Aéronautique
Machine Learning

Pilotage de production A320 : maîtriser les aléas industriels

Anticipez l'effet cascade des perturbations pour sécuriser vos cadences

INDUSTRIE
Aéronautique
CLIENT
Airbus
METIER
Production
TECHNOLOGIE
Machine Learning

Contexte

Dans l'industrie aéronautique, identifier proactivement les risques de production est vital pour tenir les cadences élevées du programme A320. Une simple pièce manquante ou une panne machine peut déclencher un "effet cascade" désastreux sur la ligne d'assemblage (FAL). L'enjeu réside dans la détection précoce des goulots d'étranglement pour garantir une fluidité opérationnelle totale.

Solution

Nous avons déployé un modèle de Machine Learning capable de détecter en temps réel les risques critiques tels que les non-conformités ou les ruptures d'approvisionnement. En analysant les signaux faibles, la solution anticipe les dérives de planning et prescrit des mesures correctives immédiates avant que l'incident ne paralyse la chaîne.

-30%
d’arrêts de production
-25%
de coûts liés aux retards
+15%
de rendement global

Bénéfices

  • Renforcement de la fiabilité opérationnelle par la réduction des arrêts non planifiés
  • Optimisation des ressources et diminution des coûts de maintenance corrective
  • Sécurisation de la rentabilité et respect des objectifs de livraison (OTD) du program
Emie
Data Scientist

«Le défi majeur était de modéliser la propagation systémique des retards à travers une chaîne de montage aussi complexe. Nous avons surmonté cette difficulté en corrélant des sources de données disparates pour identifier les déclencheurs de goulots d'étranglement. Cette visibilité accrue permet désormais d'agir avant que l'aléa n'impacte la livraison.»

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