Prognos fête ses 10 ans de développement

AFI KLM E&M célèbre le 10e anniversaire de Prognos, un système de maintenance prédictive conçu pour aider les compagnies aériennes à anticiper les défaillances techniques et à améliorer la disponibilité des avions. Lancé en 2016, le système est devenu une suite complète couvrant les avions, les moteurs et les groupes auxiliaires de puissance (APU).

Prognos combine données et expertise en ingénierie

Né de l'expérience d'AFI KLM E&M à la fois en tant que compagnie aérienne et que prestataire de services de maintenance, réparation et révision (MRO), Prognos a été créé pour identifier les problèmes techniques potentiels avant qu'ils n'affectent les opérations de vol. Il intègre désormais l'analyse avancée des données à l'expertise d'équipes d'ingénierie dédiées.

Prognos pour les APU prend rapidement de l'ampleur

La solution Prognos pour les APU, lancée en 2017 par EPCOR, une filiale d'AFI KLM E&M, est passée d'un seul client à plus de 55 clients en 2026. Elle surveille actuellement plus de 1 800 APU de neuf types différents et traite plus de 3 500 rapports par jour.

Prognos améliore la fiabilité des APU

Les travaux de recherche menés par Prognos sur les systèmes de climatisation du Boeing 787 ont conduit à des modifications qui ont amélioré la fiabilité des APU sur l'ensemble de la flotte mondiale. La surveillance prédictive a également permis d'intervenir à temps pour prévenir des problèmes graves, tels que le mouvement latéral des pales et les problèmes de roulements.

La collaboration est à l'origine du succès de Prognos

Anne Brachet, directrice adjointe de l'ingénierie et de la maintenance chez Air France-KLM, souligne l'importance de la collaboration entre les spécialistes des données et les équipes d'ingénierie dans le développement de Prognos. Cette expérience a jeté les bases des futures avancées du système.

Les objectifs futurs s'orientent vers la maintenance prescriptive

Alors que Prognos entre dans sa deuxième décennie, AFI KLM E&M entend étendre ses capacités prédictives aux systèmes des avions et aux moteurs. L'entreprise prévoit d'utiliser l'intelligence artificielle et d'affiner ses algorithmes afin d'aider les compagnies aériennes non seulement à prévoir les défaillances, mais aussi à déterminer les meilleures actions de maintenance et le moment où les réaliser.