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Utilisation de l'analytique prédictive pour la gestion à long terme de flotte
Dans le secteur aérospatial, la maintenance de la flotte est essentielle pour l'efficacité opérationnelle, la sécurité et la rentabilité. La gestion de flotte ne nécessite pas seulement de maintenir les aéronefs en condition optimale, mais aussi d'assurer une utilisation optimale, la prévision de la demande et la conformité aux normes de l'industrie.
L'analyse prédictive des données apporte une efficacité accrue à la gestion de flotte à long terme. Cet article examine comment l'analyse prédictive peut optimiser la gestion de flotte afin que les leaders de l'industrie restent en tête et maximisent l'efficacité.
Qu'est-ce qu'une flotte aérienne ?
Une flotte aérienne fait référence à l'ensemble des aéronefs possédés, loués ou gérés par un opérateur de transport aérien. Les appareils peuvent être utilisés pour des opérations commerciales, de fret, militaires ou privées.
La flotte de l'Armée de l'air, par exemple, comprend des jets de combat, des avions de transport et des appareils de surveillance. En revanche, la flotte de Delta Air Lines se compose de tous les avions commerciaux de la compagnie aérienne utilisés pour transporter des passagers et du fret.
Qu'est-ce que les données prédictives dans la gestion de flotte ?
Les données prédictives sont l'utilisation de données pour prédire les tendances et événements futurs.
Dans l'aviation, la gestion de flotte signifie identifier les besoins potentiels de maintenance et de réparation, optimiser les plannings de maintenance préventive et planifier l'expansion ou le remplacement de la flotte.
Grâce à l'analyse prédictive, les gestionnaires de flotte peuvent répondre à des questions telles que :
- Quels avions auront probablement besoin d'une maintenance prochainement, et comment peut-on minimiser le temps d'immobilisation ?
- Comment peut-on optimiser le déploiement de la flotte en fonction des tendances de la demande ?
- Quand faut-il retirer les anciens avions et quels types de remplacements offriront le meilleur retour sur investissement ?
- Y a-t-il certaines pièces qui devraient être remplacées avant les échéances d'entretien standard en raison d'une usure excessive ?
Lorsque les données prédictives répondent à ces questions, cela permet aux entreprises de passer d'une gestion de flotte réactive à une gestion proactive, réduisant les coûts et améliorant l'efficacité.
Défis des stratégies traditionnelles de gestion de flotte
La gestion traditionnelle de flotte repose souvent sur des processus manuels et des données statiques. Voici quelques défis clés :
Maintenance réactive
De nombreuses flottes fonctionnent selon un modèle de "réparation à la panne", ne s'occupant de l'entretien que lorsque des problèmes surviennent, ou l'entretien est effectué conformément au calendrier d'entretien recommandé par le fabricant. Avec l'une ou l'autre approche, il y a un risque accru d'arrêts non planifiés et des coûts de réparation plus élevés.
Systèmes de données fragmentés
Les données de flotte sont souvent réparties sur plusieurs plateformes de suivi et différentes unités commerciales. Pour compliquer les choses, les données sont souvent saisies manuellement à partir de journaux de maintenance, de plannings opérationnels et de divers autres documents. Une telle fragmentation rend difficile l'obtention d'une vue d'ensemble de la performance de la flotte, selon Aircraft IT. Vous ne pouvez pas rationaliser ce que vous ne pouvez pas voir.
Utilisation inefficace
Sans aperçu des tendances de la demande et des opérations quotidiennes de la flotte, les compagnies aériennes auront du mal à maximiser l'utilisation de tous les avions.
Tout actif sous-utilisé entraîne une perte de revenus et une augmentation des coûts opérationnels, sans parler du capital immobilisé dans des pièces et équipements excédentaires. Si leur élimination implique des matériaux dangereux pour l'environnement, des frais supplémentaires et des exigences pour l'élimination des déchets dangereux peuvent s'appliquer (U.S. Naval Safety Command).
Limitations de planification
La planification de l'expansion ou du remplacement de la flotte est souvent basée sur des données obsolètes ou des intuitions, ce qui entraîne des erreurs coûteuses. Les entreprises peuvent surestimer la demande future, conduisant à des actifs sous-utilisés, ou la sous-estimer, ce qui entraîne des pénuries de capacité.
La centralisation des données de flotte peut atténuer ces erreurs, en identifiant des solutions pour l'ensemble de la flotte, de la consommation de carburant à la taille totale de la flotte.
Utilisation de données prédictives pour une gestion efficace de flotte
Voici quelques-unes des manières dont les données prédictives redéfinissent les solutions de gestion de flotte :
Planification proactive de la maintenance
L'analyse prédictive des données examine les archives de maintenance historiques et les performances en temps réel (via des étiquettes RFID, des lecteurs et des capteurs IoT) pour prévoir les défaillances potentielles des composants. En conséquence, les entreprises peuvent planifier les réparations de manière proactive, minimisant ainsi les temps d'arrêt imprévus et réduisant les coûts de réparation. Cela aide également à allouer efficacement les techniciens qualifiés, réduisant davantage les dépenses en main-d'œuvre.
Par exemple, Delta Air Lines a mis en place un programme de maintenance prédictive pour réduire les retards de vol. Depuis sa mise en œuvre en 2018, Delta a été précis à plus de 95% dans la prévision de la défaillance des pièces et composants.
Optimisation de l'utilisation de la flotte
Grâce à l'analytique prédictive, les opérations de transport aérien peuvent améliorer la gestion de leur flotte en adaptant les appareils déployés à la demande des clients. En analysant les données historiques de réservation, les tendances saisonnières et les conditions du marché en temps réel (y compris les événements géopolitiques), les entreprises peuvent ajuster les horaires et la planification des itinéraires pour une allocation plus efficace des actifs.
Planification de l'expansion et du remplacement de la flotte
Les données prédictives fournissent des aperçus sur les tendances de la demande à long terme, aidant les opérateurs à mieux planifier les acquisitions et les retraits de flotte.
Dans une étude collaborative réalisée par McKinsey & Company et le Forum économique mondial, les chercheurs ont identifié plusieurs méthodes utilisées par les entreprises pour optimiser la taille de leur flotte grâce à l'analyse prédictive :
- Analyse du coût du cycle de vie : Les modèles prédictifs peuvent identifier les avions approchant le seuil de 80% de leur durée de vie économique totale, où les coûts de maintenance augmentent généralement de 25 à 50%. Cela indique le moment optimal pour la mise à la retraite.
- Suivi de la dégradation des performances : Les aéronefs plus anciens peuvent subir des pertes d'efficacité de 3 à 5 % par an. Les remplacer progressivement par des modèles plus récents peut permettre d'économiser 1,5 million de dollars par an et par appareil en coûts d'exploitation, et contribuer à améliorer la sécurité de la flotte et l'efficacité énergétique.
- Conformité réglementaire : Avec des normes d'émission strictes et de lourdes amendes distribuées, l'analyse prédictive peut aider les opérateurs de transport aérien à retirer progressivement les aéronefs non conformes.
- Tendances du marché et valeur de revente : La vente d'avions 1 à 2 ans plus tôt, comme le suggèrent les données prédictives du marché, peut augmenter la valeur de revente jusqu'à 15 %, ajoutant potentiellement 2 à 4 millions de dollars par avion aux bénéfices nets d'une entreprise.
- Indicateurs de durabilité : Retirer les avions plus anciens et moins efficaces peut réduire les émissions de CO₂ de la flotte de 5 à 10 %, en accord avec les objectifs de neutralité carbone.
Rationalisation de la conformité et du reporting
Le même rapport souligne également comment l'analytique prédictive simplifie la production des rapports de conformité pour la gestion de flotte commerciale.
- Les données en temps réel issues des dispositifs de suivi et des journaux de maintenance alignent l'activité de MRO avec les métriques de conformité telles que les intervalles de service et les heures d'opération. Cette automatisation peut réduire les efforts de conformité manuels jusqu'à 50%.
- Détection précoce des risques de non-conformité, en identifiant les anomalies qui indiquent des problèmes réglementaires potentiels, tels que l'utilisation de pièces non approuvées. Cela permet des ajustements proactifs, permettant aux entreprises d'économiser de 10 000 à 50 000 dollars par avion et par an.
- Préparation à l'audit. Les systèmes prédictifs génèrent des rapports détaillés et prêts pour l'audit en consolidant les données de diverses sources dans des formats standardisés. Les compagnies aériennes peuvent réduire le temps de préparation des audits jusqu'à 40%.
- Mises à jour en temps réel sur les exigences réglementaires changeantes. L'analytique prédictive peut intégrer des mises à jour provenant d'organismes de réglementation tels que la FAA ou l'EASA, signalant de nouvelles exigences et garantissant que les processus sont mis à jour en conséquence.
- La durabilité l'emporte. Des outils prédictifs suivent les données d'émissions et l'utilisation de (Carburant d'Aviation Durable) pour des rapports de durabilité plus précis et opportuns qui respectent les réglementations environnementales et tracent les progrès vers des objectifs de neutralité carbone. Cela peut augmenter l'éligibilité à des incitations liées à la durabilité telles que les subventions FAST et les allégements fiscaux.
Utilisation d'ePlaneAI pour les stratégies de gestion de flotte
ePlaneAI transforme la gestion de flotte aéronautique avec des solutions pour relever les défis les plus pressants de l'industrie. Les plateformes de données intégrées d'ePlaneAI fournissent des informations claires et exploitables pour des opérations de flotte optimisées, et les analyses prédictives alimentées par l'IA permettent une prévision de la demande précise pour une prise de décision plus intelligente.
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