Sécuriser les infrastructures critiques de lancement par la maintenance prédictive
Maintenance prédictive basée sur le Machine Learning pour réduire les arrêts non planifiés et fiabiliser les infrastructures spatiales.
Contexte
Le programme de lancement Ariane 6 intègre plusieurs centaines de vannes cryogéniques critiques générant un flux massif de télémétrie. Des déviations de performance, même infimes, créent des risques opérationnels majeurs et des coûts élevés. Prédire ces anomalies est vital pour optimiser les chronologies de lancement et garantir une fiabilité absolue en environnement extrême.
Solution
Nous avons déployé un système de Maintenance Prédictive utilisant le Machine Learning pour analyser les temps de réponse des vannes. En corrélant pressions, températures et historiques, l’algorithme identifie tout écart par rapport au comportement nominal, permettant une détection précoce des défaillances sans interrompre les opérations au sol.
Bénéfices
- Réduction des reports de tir liés à des défaillances équipements sol
- Optimisation de l'efficacité opérationnelle et sécurisation des fenêtres de lancement
- Rentabilité par la prévention des interruptions de service
« Le défi majeur consistait à synchroniser des sources hétérogènes en environnement critique. Nous avons surmonté cela en développant des modèles temporels robustes isolant les signaux faibles malgré le bruit ambiant. Cette précision garantit désormais une planification proactive pour la gestion de ces infrastructures hautement stratégiques. »
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