FR3053813A1

FR3053813A1 - Regles de pronostic pour predire une defaillance de piece

Info

Publication number: FR3053813A1
Application number: FR1756442A
Authority: FR
Inventors: Johan Arnold SMIT; Paul BUTTERLEY
Original assignee: GE Aviation Systems Ltd
Current assignee: GE Aviation Systems Ltd
Priority date: 2016-07-11
Filing date: 2017-07-07
Publication date: 2018-01-12
Also published as: US20180011481A1; US10452062B2; GB2552302A; GB201611992D0; GB2552302B

Abstract

Un dispositif 225 peut recevoir des informations d'équipement, associées à un premier équipement 205, incluant des informations associées à des anomalies identifiées en fonction d'informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement 205, et de messages générés pendant le fonctionnement du premier équipement 205. Le dispositif 225 peut recevoir des informations de maintenance, associées au premier équipement 205, qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces associées à une ou plusieurs pièces d'équipement. Le dispositif 225 peut identifier des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement. Le dispositif 225 peut recevoir des informations d'équipement, associées à un second équipement 205, incluant des informations associées à des anomalies identifiées en fonction des informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement 205, et des messages générés pendant le fonctionnement du second équipement 205. Le dispositif 225 peut générer et fournir une prédiction, associée à une défaillance future d'une pièce d'équipement du second équipement 205, en fonction des informations de second équipement et des associations.

Description

(57) Un dispositif 225 peut recevoir des informations cPequipement, associées à un premier équipement 205, incluant des informations associées à des anomalies identifiées en fonction d'informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement 205, et de messages générés pendant le fonctionnement du premier équipement 205. Le dispositif 225 peut recevoir des informations de maintenance, associées au premier équipement 205, qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces associées à une ou plusieurs pièces d'équipement. Le dispositif 225 peut identifier des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement. Le dispositif 225 peut recevoir des informations d'équipement, associées à un second équipement 205, incluant des informations associées à des anomalies identifiées en fonction des informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement 205, et des messages générés pendant le fonctionnement du second équipement 205. Le dispositif 225 peut générer et fournir une prédiction, associée à une défaillance future d'une pièce d'équipement du second équipement 205, en fonction des informations de second équipement et des associations.

Dispositr de maintenance	Dispositif utilisateur 215
	_____
	y

Reseau

-4Ώ . Disposiïi” environnemental

Environnement de nuaqe informatiaue 250

Ç j Plate-forme de p^ronostiC225

Ressource ι informatique —	Ressource miomatiq p
1	Λ
Ppsso Ir-n nf( rr cil > 1e 222	-	Ressource 1 ilomaiq p 22?

	VMS
.JiLl	HYPs

Règles de pronostic pour prédire une défaillance de pièce

Un ou plusieurs types de données peuvent être collectées en association avec un aéronef et/ou un fonctionnement de l’aéronef, comme des données d’enregistreur à accès rapide (QAR), des données d’unité de commande de moteur (EMU), des données de rapport post-vol (PFR), des données de maintenance, de réparation, et de révision (MRO) (par exemple, des données météorologiques, des données d’itinéraire, des données d’aéroport), ou autres.

Selon certaines mises en œuvre possibles, un procédé peut inclure de recevoir, par un ou plusieurs dispositifs, des informations de premier équipement associées à un premier équipement, dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des premières anomalies identifiées en fonction de premières informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement, et dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement du premier équipement ; de recevoir, par les un ou plusieurs dispositifs, des premières informations de maintenance, associées au premier équipement, qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces associées à une ou plusieurs pièces d’équipement ; d’identifier, par les un ou plusieurs dispositifs, des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement ; de recevoir, par les un ou plusieurs dispositifs, des informations de second équipement associées à un second équipement, dans lequel les informations de second équipement peuvent inclure des informations associées à des secondes anomalies identifiées en fonction de secondes informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement, et dans lequel les informations de second équipement peuvent inclure des informations associées à des second messages, associés au fonctionnement du second équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement du second équipement ; de générer, par les un ou plusieurs dispositifs et en fonction des informations de second équipement et des associations, une prédiction associée à une défaillance future d’une pièce d’équipement du second équipement ; et de fournir, par les un ou plusieurs dispositifs, des informations associées à la prédiction.

Selon certaines mises en œuvre possibles, un dispositif peut inclure un ou plusieurs processeurs pour : recevoir des informations de premier équipement associées à un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des anomalies identifiées en fonction des informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, et dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des messages, associés au fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ; recevoir des informations de maintenance, associées aux un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces d’une ou plusieurs pièces d’équipement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ; identifier des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement ; et stocker des informations, concernant les associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement, pour permettre à une prédiction d’être faite concernant une défaillance future d’une pièce d’équipement d’un second élément de l’équipement.

Selon certaines mises en œuvre possibles, un support lisible informatiquement non transitoire peut stocker des instructions qui, quand elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs, font que les un ou plusieurs processeurs : reçoivent des informations de premier équipement associées au premier équipement, dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des premières anomalies identifiées en fonction de premières informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement, et dans lequel les informations de premier équipement peuvent inclure des informations associées à des premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement du premier équipement ; accèdent à des associations identifiées en fonction d’informations associées à une ou plusieurs défaillances de pièces d’équipement et à des informations de second équipement, dans lequel les unes ou plusieurs défaillances de pièces d’équipement peuvent être associées au second équipement et peuvent être identifiées en fonction des informations de maintenance associées au second équipement, dans lequel les informations de second équipement peuvent inclure des informations associées à des secondes anomalies identifiées en fonction de secondes informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement, et dans lequel les informations de second équipement peuvent inclure des informations associées à des seconds messages, associés au fonctionnement du second équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement du second équipement ; génèrent, en fonction des informations de premier équipement et des associations, une prédiction associée à une défaillance future d’une pièce d’équipement du premier équipement ; et fournissent des informations associées à la prédiction.

-Les Figs. IA et IB sont des diagrammes schématique d’une vue d’ensemble d’un exemple de mise en œuvre décrit ici ;

-la Fig. 2 est un diagramme d’un exemple d’environnement dans lequel des systèmes et/ou des procédés, décrits ici, peuvent être mis en œuvre ;

-la Fig. 3 est un diagramme d’exemples de composants d’un ou plusieurs dispositifs de la Fig. 2 ;

-la Fig. 4 est un organigramme d’un exemple de processus pour générer une règle de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associée à un aéronef ; et

-la Fig. 5 est un organigramme d’un exemple de processus pour générer une prédiction, associée à une future défaillance de pièce associée à un aéronef, en fonction d’une règle de pronostic.

La description détaillée suivante des exemples de mise en œuvre se réfère aux dessins attenants. Les mêmes numéros de référence dans différents dessins peuvent identifier des éléments identiques ou similaires.

Un aéronef est un dispositif complexe qui peut subir un grand nombre de défaillances et/ou de défauts associés à un grand nombre de pièces et/ou systèmes (Ici, désignés collectivement comme les pièces d’un aéronef, et individuellement comme une pièce d’un aéronef). Une quantité considérable d’informations peuvent être collectées en association avec l’aéronef et/ou le fonctionnement de l’aéronef, comme des informations associées au fonctionnement de l’aéronef pendant un ou plusieurs vols, pendant l’atterrissage, pendant le décollage, pendant les manœuvres au sol (ici désignées comme informations de fonctionnement), des informations associées à des défaillances, la maintenance, la réparation, l’entretien ou autres de pièces, associées à l’aéronef (ici désignées comme des informations de maintenance), et/ou des informations associées à un environnement dans lequel l’aéronef vole, fonctionne, est basé, ou autres (ici désignées comme des informations sur l’environnement). Néanmoins, du fait de la grande quantité d’informations disponibles et du nombre de pièces différentes d’un aéronef, identifier un ou plusieurs éléments de ces types d’information qui est utile pour prédire une future défaillance de pièce peut être difficile, coûteux en temps, et/ou en ressources.

Des mises en œuvre décrites ici peuvent fournir une plateforme de pronostic permettant de générer une ou plusieurs règles de pronostic utilisées pour prédire une future défaillance de pièce associée à un aéronef. Dans certaines mises en œuvre, la plateforme de pronostic peut générer la règle de pronostic en fonction de l’analyse des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement associées à de multiples (par exemple, des centaines, des milliers) fonctionnements de multiples aéronef. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic peut utiliser la règle de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associée à un aéronef.

Notablement, alors que les techniques décrites ici sont décrites en association avec la génération de règles de pronostic et de prédictions de défaillances de pièces dans le contexte aéronautique, ces techniques peuvent aussi êtres mises en œuvre dans d’autres contextes. Par exemple, ces techniques peuvent être mises en œuvre pour générer des règles de pronostic et des prédictions de défaillances de pièces associées à un type d’équipement (par exemple, incluant un ou plusieurs systèmes, dispositifs, machines, ou autres) autre qu’un aéronef, comme un autre type d’équipement de transport (par exemple, un train, une automobile, un bateau), d’équipement industriel, d’équipement de fabrication, d’équipement minier, d’équipement pétrolier et gazier, d’équipement électrique (par exemple, associé à la génération d’électricité, la transmission et/ou la distribution d’électricité), un appareil, un moteur, une turbine, ou autres.

Dans ces cas, la plate-forme de pronostic peut identifier une ou plusieurs règles de pronostic en fonction des informations de fonctionnement associées à un ou plusieurs éléments de l’équipement, des informations de maintenance associées aux un ou plusieurs éléments de l’équipement, et/ou des informations sur l’environnement associées aux un ou plusieurs éléments de l’équipement. La plate-forme de pronostic peut ensuite utiliser les une ou plusieurs règles de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associées à un élément de l’équipement.

Les Fig. IA et IB sont un diagramme schématique d’une vue d’ensemble d’un exemple de mise en œuvre 100 décrit ici. Pour les besoins de l’exemple de mise en œuvre 100, on suppose que chaque aéronef dans un ensemble d’aéronefs (par exemple, aéronef 1 jusqu'à aéronef N-l) inclut un ou plusieurs dispositifs d’aéronef pouvant recevoir (par exemple, détecter, collecter, déterminer) des informations de fonctionnement associées au fonctionnement de la série d’aéronefs.

Comme montré sur la FIG. IA, et par le numéro de référence 105, un dispositif d’aéronef 1, associé à l’aéronef 1, peut recevoir des informations de fonctionnement associées à l’aéronef 1 pendant le fonctionnement de l’aéronef 1. Similairement, comme montré par le numéro de référence 110, un dispositif d’aéronef N-l, associé à l’aéronef N-l, peut recevoir des informations de fonctionnement associées à l’aéronef N-l pendant le fonctionnement de l’aéronef N1. Comme montré par les numéros de référence 115 et 120, les dispositifs de l’aéronef 1 jusqu'à l’aéronef N-l peuvent fournir les informations de fonctionnement l’aéronef de l’aéronef 1 et de l’aéronef N-l, respectivement, à une plate-forme de pronostic.

Comme montré par le numéro de référence 125, la plateforme de pronostic peut aussi recevoir des informations de maintenance associées à l’aéronef 1 jusqu’à l’aéronef N-l. Comme montré par le numéro de référence 130, la plate-forme de pronostic peut aussi recevoir des informations sur l’environnement associées à l’aéronef 1 jusqu’à l’aéronef N-l et/ou au fonctionnement de l’aéronef 1 jusqu’à l’aéronef N-l.

Comme montré par le numéro de référence 135, la plateforme de pronostic peut générer une ou plusieurs règles de pronostic en fonction des informations qui identifient les une ou plusieurs défaillances de pièces et des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement. Une règle de pronostic peut inclure une règle associée à la prédiction d’une future défaillance de pièce d’une pièce d’un aéronef.

Comme montré sur la FIG. IB, et par le numéro de référence 140, le dispositif d’aéronef N, associé à l’aéronef N (par exemple, un aéronef non inclus dans l’aéronef 1 jusqu’à l’aéronef N-l), peut recevoir des informations de fonctionnement associées à l’aéronef N pendant le fonctionnement de l’aéronef N. Comme montré par le numéro de référence 145, le dispositif d’aéronef N peut fournir des informations de fonctionnement de l’aéronef N à la plate-forme de pronostic.

Comme montré par le numéro de référence 150, la plateforme de pronostic peut aussi recevoir, depuis le dispositif de maintenance, des informations de maintenance associées à l’aéronef N. Comme montré par le numéro de référence 155, la plate-forme de pronostic peut aussi recevoir, depuis le dispositif environnemental, des informations sur l’environnement associées à l’aéronef N et/ou au fonctionnement de l’aéronef N. Notablement, alors qu’un exemple de mise en œuvre 100 est décrit dans le contexte de générer une prédiction pour une future défaillance de pièce de l’aéronef N, dans certaines mises en œuvre, une prédiction pour une future défaillance de pièce peut être générée pour l’un quelconque de l’aéronef 1 à aéronef N-l en utilisant les règles de pronostic.

Comme montré par le numéro de référence 160, la plateforme de pronostic peut accéder aux informations associées aux une ou plusieurs règles de pronostic, générées et stockées par la plateforme de pronostic comme décrit ci-dessus relativement à la Fig. IA. Comme montré par le numéro de référence 165, la plate-forme de pronostic peut générer une prédiction pour une future défaillance de pièce, associée à l’aéronef N, en fonction des une ou plusieurs règles de pronostic et des informations de fonctionnement associées à l’aéronef N, des informations de maintenance associées à l’aéronef N, et/ou des informations sur l’environnement associées à l’aéronef N.

Comme montré par le numéro de référence 170, la plateforme de pronostic peut fournir des informations associées à la prédiction de la future défaillance de pièce à un dispositif utilisateur, comme un dispositif utilisateur associé à un propriétaire et/ou un utilisateur de l’aéronef N (par exemple, de telle manière qu’une action préventive ou curative puisse être réalisée).

De cette manière, une plate-forme de pronostic peut générer une ou plusieurs règles de pronostic et peut générer une prédiction associée à une future défaillance de pièce d’un aéronef en utilisant les une ou plusieurs règles de pronostic. Cela peut permettre à la future défaillance de pièce d’être évitée et/ou réparée avant son occurrence, améliorant ainsi la fiabilité, la sécurité, l’utilisation, ou autres de l’aéronef.

De plus, des ressources humaines et informatiques du dispositif utilisateur, et/ou des ressources de réseau consommées par le dispositif utilisateur peuvent être économisées puisque la plate-forme de pronostic peut permettre au propriétaire et/ou à l’utilisateur de l’aéronef d’identifier rapidement et facilement une future défaillance de pièce potentielle, nécessitant ainsi moins d’heures de travail et/ou moins de ressources informatiques et/ou moins de consommation de réseau par le dispositif utilisateur.

Comme indiqué ci-dessus, les Fig. IA et IB sont fournies simplement à titre d’exemple. D’autres exemples sont possibles et peuvent différer de ce qui a été décrit en se référant aux Fig. IA et IB.

La Fig. 2 est un diagramme d’un exemple d’environnement 200 dans lequel des systèmes et/ou des procédés, décrits ici, peuvent être mis en œuvre. Comme montré sur la FIG. 2, l’environnement 200 peut inclure un ou plusieurs aéronefs 205-1 à 205-N (N > 1) (ci-dessous désignés collectivement et individuellement par aéronef 205), et chaque aéronef 205 peut inclure un ou plusieurs dispositifs d’aéronef correspondants 210-1 à 210-N (ci-dessous désignés collectivement par dispositifs d’aéronef 210 et individuellement par dispositif d’aéronef 210). Comme montré en outre, l’environnement 200 peut inclure un dispositif de maintenance 215, un dispositif environnemental 220, une plate3053813 ίο forme de pronostic 225 accueillie dans un environnement de nuage informatique 230, un dispositif utilisateur 235, et un réseau 240. Des dispositifs de l’environnement 200 peuvent être interconnectés via des connexions câblées, des connexions sans fil, ou une combinaison de connexions câblées et sans fil.

L’aéronef 205 inclut un véhicule pouvant voler. Par exemple, l’aéronef 205 peut inclure un aéronef, comme un jet, un avion à hélice, un hélicoptère, un planeur, un drone (UAV), un vaisseau spatial, un satellite, ou autres. Dans certaines mises en œuvre, l’aéronef 205 peut inclure un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210.

Le dispositif d’aéronef 210 inclut un ou plusieurs dispositifs capables de détecter, collecter, recevoir, déterminer, traiter, stocker, et/ou fournir des informations de fonctionnement associées au fonctionnement de l’aéronef 205. Par exemple, le dispositif d’aéronef 210 peut inclure un dispositif capable de détecter, collecter, mesurer, recevoir, ou déterminer autrement des informations de fonctionnement associées à l’aéronef 205, comme un capteur acoustique, un capteur de vibrations, un capteur de température, un capteur de pression, un capteur et/ou un instrument de navigation, un capteur de vitesse, un capteur de courant, un détecteur de tension, un débitmètre, un capteur de position, un accéléromètre, une jauge de contrainte, un capteur de couple, un viscosimètre, ou autres. Dans certaines mises en œuvre, le dispositif d’aéronef 210 peut inclure tout type de dispositif qui peut être installé sur et/ou dans l’aéronef 205 et qui peut déterminer des informations de fonctionnement associées à l’aéronef 205 et/ou un ou plusieurs systèmes de l’aéronef 205.

Dans certaines mises en œuvre, le dispositif d’aéronef 210 peut pouvoir fournir les informations de fonctionnement. Par exemple, le dispositif d’aéronef 210 peut inclure un dispositif de communication qui permet au dispositif d’aéronef 210 de communiquer avec un autre dispositif d’aéronef 210, dispositif de maintenance 215, dispositif environnemental 220, plate-forme de pronostic 225, dispositif utilisateur 235, ou autres, via une connexion câblée et/ou sans fil (par exemple, via une connexion Wifi, une connexion Bluetooth, une connexion de réseau cellulaire, une connexion Ethernet, etc.).

Le dispositif de maintenance 215 inclut un dispositif pouvant recevoir, déterminer, traiter, stocker, et/ou fournir des informations de maintenance associées à l’aéronef 205. Par exemple, le dispositif de maintenance 215 peut inclure un serveur ou un groupe de serveurs. Dans certaines mises en œuvre, le dispositif de maintenance 215 peut être capable d’envoyer des informations à et/ou de recevoir des informations depuis un autre dispositif de l’environnement 200, comme la plate-forme de pronostic 225.

Le dispositif environnemental 220 inclut un dispositif pouvant recevoir, déterminer, traiter, stocker, et/ou fournir des informations sur l’environnement associées à l’aéronef 205 et/ou au fonctionnement de l’aéronef 205. Par exemple, le dispositif environnemental 220 peut inclure un serveur ou un groupe de serveurs. Dans certaines mises en œuvre, le dispositif environnemental 220 peut être capable d’envoyer des informations à et/ou de recevoir des informations depuis un autre dispositif de l’environnement 200, comme la plate-forme de pronostic 225.

La plate-forme de pronostic 225 inclut un ou plusieurs dispositifs capables de créer, identifier, générer, stocker et/ou utiliser une ou plusieurs règles de pronostic associées à une prédiction de défaillance de pièce associée à l’aéronef 205. Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut inclure un serveur ou un groupe de serveurs. Dans certaines mises en œuvre, la plateforme de pronostic 225 peut pouvoir recevoir des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement associées à l’aéronef 205 et/ou au fonctionnement de l’aéronef 205, et générer, en fonction des une ou plusieurs règles de pronostic, une prédiction de défaillance de pièce associée à l’aéronef 205. De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut pouvoir fournir des informations associées à la prédiction de défaillance de pièce à un autre dispositif, comme un dispositif utilisateur 235 (par exemple, de telle manière qu’une action préventive ou curative puisse être réalisée).

Dans certaines mises en œuvre, comme montré, la plateforme de pronostic 225 peut être dans un environnement de nuage informatique 230. Notablement, alors que les mises en œuvre décrites ici décrivent la plate-forme de pronostic 225 comme étant dans un environnement de nuage informatique 230, dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut ne pas être dans un nuage informatique (c’est à dire, peuvent être mis en œuvre hors d’un environnement de nuage informatique) ou peut être en partie dans un environnement de nuage informatique.

L’environnement de nuage informatique 230 peut inclure un environnement qui accueille une plate-forme de pronostic 225. L’environnement de nuage informatique 230 peut fournir des services informatiques, de logiciel, d’accès aux données, de stockage, etc. qui ne nécessitent pas de l’utilisateur final (par exemple, le dispositif utilisateur 235) la connaissance d’un emplacement physique et la configuration du(des) système(s) et/ou dispositif(s) qui accueille(nt) la plate-forme de pronostic 225. Comme montré, l’environnement de nuage informatique 230 peut inclure un groupe de ressources informatiques 232 (désigné collectivement comme ressources informatiques 232 et individuellement comme “ressource informatique 232”).

La ressource informatique 232 inclut un ou plusieurs ordinateurs personnels, stations de travail informatiques, dispositifs de serveurs, ou un autre type dispositif informatique et/ou de communication. Dans certaines mises en œuvre, la ressource informatique 232 peut accueillir une plate-forme de pronostic 225. Les ressources de nuage peuvent inclure des instances informatiques s’exécutant dans la ressource informatique 232, des dispositifs de stockage placés dans la ressource informatique 232, des dispositifs de transfert de données fournis par la ressource informatique 232, etc. Dans certaines mises en œuvre, la ressource informatique 232 peut communiquer avec d’autres ressources informatiques 232 via des connexions câblées, des connexions sans fil, ou une combinaison de connexions câblées et sans fil.

Comme montré en outre sur la FIG. 2, la ressource informatique 232 peut inclure un groupe de ressources de nuage, comme une ou plusieurs applications (“APPs”) 232-1, une ou plusieurs machines virtuelles (“VMs”) 232-2, un stockage virtualisé (“VSs”) 232-3, un ou plusieurs hyperviseurs (“HYPs”) 232-4, ou autres.

L’application 232-1 peut inclure une ou plusieurs applications de logiciel qui peuvent être fournies au ou accessibles par le dispositif utilisateur 235. L’application 232-1 peut éliminer un besoin d’installer et exécuter les applications de logiciel sur le dispositif utilisateur 235. Par exemple, l’application 232-1 peut inclure un logiciel associé à une plate-forme de pronostic 225 et/ou tout autre logiciel pouvant être fourni via l’environnement de nuage informatique 230. Dans certaines mises en œuvre, une application

232-1 peut envoyer/recevoir des informations à/depuis une ou plusieurs autres applications 232-1, via une machine virtuelle 2322.

La machine virtuelle 232-2 peut inclure une mise en œuvre logicielle d’une machine (par exemple, un ordinateur) qui exécute des programmes comme une machine physique. La machine virtuelle 232-2 peut être soit une machine virtuelle de système ou une machine virtuelle de processus, selon l’utilisation et le degré de correspondance à une quelconque machine réelle par la machine virtuelle 232-2. Une machine virtuelle de système peut fournir une plate-forme de système complète qui supporte l’exécution d’un système d’exploitation (“OS”) complet. Une machine virtuelle de processus peut exécuter un programme seul, et peut supporter un processus seul. Dans certaines mises en œuvre, la machine virtuelle 232-2 peut s’exécuter au nom d’un utilisateur (par exemple, un dispositif utilisateur 235), et peut gérer l’infrastructure de l’environnement de nuage informatique 230, comme la gestion de données, la synchronisation, ou les transferts de données longue durée.

Un stockage virtualisé 232-3 peut inclure un ou plusieurs systèmes de stockage et/ou un ou plusieurs dispositifs qui utilisent des techniques de virtualisation dans les systèmes ou dispositifs de stockage de la ressource informatique 232. Dans certaines mises en œuvre, dans le contexte d’un système de stockage, des types of virtualisation peuvent inclure une virtualisation de blocs et une virtualisation de fichiers. La virtualisation de blocs peut se référer à l’abstraction (ou la séparation) du stockage logique du stockage physique de telle manière qu’il est possible d’accéder au système de stockage quel que soient le stockage physique ou la structure hétérogène. La séparation peut permettre aux administrateurs du système de stockage d’avoir de la flexibilité dans la manière dont les administrateurs gèrent le stockage pour des utilisateurs finaux. La virtualisation de fichiers peut éliminer les dépendances entre des données accédées à un niveau fichiers et un emplacement où des fichiers sont physiquement stockés. Cela peut permettre l’optimisation de l’utilisation du stockage, de la consolidation du serveur, et/ou de la performance des migrations de fichiers non disruptives.

L’hyperviseur 232-4 peut fournir des techniques de virtualisation matérielles qui permettent à de multiples systèmes d’exploitation (par exemple, des systèmes d’exploitation invités) d’être exécutés concurremment sur un ordinateur hôte, comme une ressource informatique 232. L’hyperviseur 232-4 peut présenter une plate-forme d’exploitation virtuelle aux systèmes d’exploitation invités, et peut gérer l’exécution des systèmes d’exploitation invités. De multiples exemples d’une variété de systèmes d’exploitation peuvent partager des ressources matérielles virtualisées.

Le dispositif utilisateur 235 inclut un dispositif pouvant recevoir, stocker, traiter, et/ou fournir des informations associées à une prédiction de défaillance de pièce associée à l’aéronef 205. Par exemple, le dispositif utilisateur 235 peut inclure un dispositif de communication et informatique, comme a téléphone mobile (par exemple, un Smartphone, a radiotéléphone, etc.), un ordinateur portable, une tablette, un ordinateur manuel, un ordinateur de bureau, un serveur, un groupe de serveurs, un dispositif de communication pouvant être porté (par exemple, une montre connectée, une paire de lunettes connectées, etc.), ou un type similaire de dispositif.

Le réseau 240 peut inclure un ou plusieurs réseaux câblés et/ou sans fil. Par exemple, le réseau 240 peut inclure un réseau cellulaire (par exemple, réseau d’évolution à long terme (LTE), un réseau 3G, un réseau à accès multiple à division de code (CDMA), etc.), un réseau mobile terrestre public (PLMN), un réseau local (LAN), un réseau étendu (WAN), un réseau métropolitain (MAN), un réseau téléphonique (par exemple, le réseau téléphonique commuté public (PSTN)), un réseau privé, un réseau ad hoc, un intranet, l’Internet, un réseau à fibres optiques, ou autres, et/ou une combinaison de ces ou d’autres types de réseaux.

Le nombre et l’agencement des dispositifs et réseaux montrés sur la FIG. 2 sont fournis à titre d’exemple. En pratique, cela peut être des dispositifs et/ou réseaux supplémentaires, moins de dispositifs et/ou réseaux, des dispositifs et/ou réseaux différents, ou des dispositifs et/ou réseaux agencés différemment de ceux montrés sur la FIG. 2. En outre, deux ou plus dispositifs montrés sur la FIG. 2 peuvent être mis en œuvre dans un seul dispositif, ou un seul dispositif montré sur la FIG. 2 peut être mis en œuvre comme de multiples dispositifs distribués. De plus, ou en variante, une série de dispositifs (par exemple, un ou plusieurs dispositifs) de l’environnement 200 peut réaliser une ou plusieurs fonctions décrites comme étant réalisées par une autre série de dispositifs de l’environnement 200.

La Fig. 3 est un diagramme d’exemples de composants d’un dispositif 300. Le dispositif 300 peut correspondre au dispositif d’aéronef 210, au dispositif de maintenance 215, au dispositif environnemental 220, à la plate-forme de pronostic 225, et/ou au dispositif utilisateur 235. Dans certaines mises en œuvre, le dispositif d’aéronef 210, le dispositif de maintenance 215, le dispositif environnemental 220, la plate-forme de pronostic 225, et/ou le dispositif utilisateur 235 peuvent inclure un ou plusieurs dispositifs 300 et/ou un ou plusieurs composants du dispositif 300. Comme montré sur la FIG. 3, le dispositif 300 peut inclure un bus 310, un processeur 320, une mémoire 330, un composant de stockage 340, un composant d’entrée 350, un composant de sortie 360, et une interface de communication 370.

Le bus 310 inclut un composant qui permet la communication entre les composants du dispositif 300. Le processeur 320 est mis en œuvre dans un matériel, un matériel d’entreprise, ou une combinaison de matériel et logiciel. Le processeur 320 inclut un processeur (par exemple, une unité centrale de traitement (CPU), un processeur graphique (GPU), et/ou une unité de traitement accéléré (APU)), un microprocesseur, une microcommande, et/ou tout composant de traitement (par exemple, un réseau prédiffusé programmable par l’utilisateur (FPGA) et/ou un circuit intégré à application spécifique (ASIC)) qui interprète et/ou exécute des instructions. Dans certaines mises en œuvre, le processeur 320 inclut un ou plusieurs processeurs pouvant être programmés pour réaliser une fonction. La mémoire 330 inclut une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), et/ou un autre type du dispositif de stockage dynamique ou statique (par exemple, une mémoire flash, une mémoire magnétique, et/ou une mémoire optique) qui stocke des informations et/ou des instructions destinées à être utilisées par le processeur 320.

Le composant de stockage 340 stocke des informations et/ou un logiciel concernant le fonctionnement et l’utilisation du dispositif 300. Par exemple, le composant de stockage 340 peut inclure un disque dur (par exemple, un disque magnétique, un disque optique, un disque magnéto-optique, et/ou un disque SSD), un disque compact (CD), un disque numérique versatile (DVD), une disquette, une cartouche, une bande magnétique, et/ou tout autre type de support lisible informatiquement non transitoire, conjointement associé à un lecteur correspondant.

Le composant d’entrée 350 inclut un composant qui permet au dispositif 300 de recevoir des informations, comme via une entrée utilisateur (par exemple, un écran d’affichage tactile, un clavier, une souris, un bouton, un commutateur, et/ou un microphone). De plus, ou en variante, le composant d’entrée 350 peut inclure un capteur pour détecter des informations (par exemple, un composant de système de positionnement global (GPS), un accéléromètre, un gyroscope, et/ou un actionneur). Le composant de sortie 360 inclut un composant qui fournit des informations de sortie depuis le dispositif 300 (par exemple, un affichage, un hautparleur, et/ou une ou plusieurs diodes photoémettrices (LED)).

L’interface de communication 370 inclut un composant du type émetteur-récepteur (par exemple, a émetteur-récepteur et/ou un récepteur et un émetteur séparés) qui permet au dispositif 300 de communiquer avec d’autres dispositifs, comme via une connexion câblée, une connexion sans fil, ou une combinaison de connexions câblée et sans fil. L’interface de communication 370 peut permettre au dispositif 300 de recevoir des informations d’un autre dispositif et/ou de fournir des informations à un autre dispositif. Par exemple, l’interface de communication 370 peut inclure une interface Ethernet, une interface optique, une interface coaxiale, une interface infrarouge, une interface à fréquence radio (RF), une interface à bus série universel (USB), une interface Wifi, une interface de réseau cellulaire, ou autres.

Le dispositif 300 peut réaliser un ou plusieurs processus décrits ici. Le dispositif 300 peut réaliser ces processus en réponse au processeur 320 exécutant les instructions de logiciel stockées par un support lisible informatiquement non transitoire, comme la mémoire 330 et/ou le composant de stockage 340. Un support lisible informatiquement est défini ici comme un dispositif de mémoire non transitoire. Un dispositif de mémoire inclut un espace mémoire dans un seul dispositif de stockage physique ou un espace mémoire réparti entre de multiples dispositifs de stockage physiques.

Des instructions de logiciel peuvent être lues dans la mémoire 330 et/ou le composant de stockage 340 d’un autre support lisible informatiquement ou d’un autre dispositif via l’interface de communication 370. Quand elles sont exécutées, les instructions de logiciel stockées dans la mémoire 330 et/ou le composant de stockage 340 peuvent faire que le processeur 320 réalise un ou plusieurs processus décrits ici. De plus, ou en variante, une circuiterie câblée peut être utilisée à la place de ou en combinaison avec les instructions de logiciel pour réaliser un ou plusieurs processus décrit ici. Ainsi, les mises en œuvre décrites ici ne sont pas limitées à une quelconque combinaison spécifique de circuiterie matérielle et de logiciel.

Le nombre et l’agencement des composants montrés sur la FIG. 3 sont fournis à titre d’exemple. En pratique, le dispositif 300 peut inclure des composants supplémentaires, moins de composants, des composants différents, ou des composants agencés différemment de ceux montrés sur la FIG. 3. De plus, ou en variante, une série de composants (par exemple, un ou plusieurs composants) du dispositif 300 peut réaliser une ou plusieurs fonctions décrites comme étant réalisées par une autre série de composants du dispositif 300.

La Fig. 4 est un organigramme d’un exemple de processus 400 pour générer une règle de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associée à un aéronef. Dans certaines mises en œuvre, un ou plusieurs blocs de processus de la Fig. 4 peuvent être réalisés par la plate-forme de pronostic 225. Dans certaines mises en œuvre, un ou plusieurs blocs de processus de la Fig. 4 peuvent être réalisés par un autre dispositif ou un groupe de dispositifs séparés de ou incluant la plate-forme de pronostic 225, comme un autre dispositif de l’environnement 200.

Comme montré sur la FIG. 4, le processus 400 peut inclure de recevoir des informations de fonctionnement associées au fonctionnement d’un aéronef (bloc 410). Par exemple, la plateforme de pronostic 225 peut recevoir des informations de fonctionnement associées au fonctionnement de l’aéronef 205. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations de fonctionnement quand un autre dispositif fournit les informations de fonctionnement, comme quand le dispositif d’aéronef 210 fournit les informations de fonctionnement.

Les informations de fonctionnement peuvent inclure des informations associées au fonctionnement de l’aéronef 205 (par exemple, pendant le vol, pendant l’atterrissage, pendant le décollage, pendant les manœuvres au sol). Par exemple, les informations de fonctionnement peuvent inclure un ou plusieurs types de données, associées à une ou plusieurs pièces et/ou systèmes (ici collectivement désignés par des pièces et individuellement par une pièce) de l’aéronef 205, qui sont détectées collectées, mesurées, reçues, ou autrement déterminées pendant le fonctionnement par, par exemple, d’un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 de l’aéronef 205.

Comme un exemple particulier, les informations de fonctionnement peuvent inclure des données d’enregistreur à accès rapide (QAR) collectées par un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 de l’aéronef 205. Dans certaines mises en œuvre, les données de QAR peuvent inclure des données brutes, correspondant à de multiples (par exemple, des centaines, des milliers) paramètres associés à des pièces de l’aéronef 205, qui sont collectés et/ou reçus par un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210. Comme autre exemple, les informations de fonctionnement peuvent inclure des données d’unité de commande de moteur (EMU) collectées par un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 de l’aéronef 205. Dans certaines mises en œuvre, les données d’EMU peuvent inclure des données correspondant à des paramètres associés à un moteur de l’aéronef 205.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut identifier une anomalie en fonction des informations de fonctionnement. Une anomalie peut inclure un évènement, indiqué par un ou plusieurs éléments d’information inclus dans les informations de fonctionnement, qui est atypique, anormal, inattendu, significatif, ou autres. Par exemple, une anomalie peut inclure une occurrence d’une valeur d’un paramètre satisfaisant une valeur de seuil (par exemple, étant inférieure ou égale à la valeur de seuil, supérieure ou égale à la valeur de seuil) pendant le fonctionnement de l’aéronef 205. Comme autre exemple, une anomalie peut inclure une occurrence d’une valeur d’un paramètre changeant d’une quantité de seuil (par exemple, une augmentation ou une diminution soudaine ou progressive) pendant le fonctionnement. Comme encore un autre exemple, une anomalie peut inclure une occurrence d’une différence entre une valeur d’un premier paramètre et une valeur d’un second paramètre satisfaisant à une valeur de seuil pendant le fonctionnement de l’aéronef 205. Comme encore un autre exemple, une anomalie peut inclure une occurrence d’une valeur d’un paramètre étant dans une plage de valeurs (par exemple, à un moment, pour une quantité particulière de temps, pendant une fenêtre de temps particulière) pendant le fonctionnement de l’aéronef 205. Comme encore un autre exemple, une anomalie peut inclure une occurrence d’une tendance, un motif, ou autres, associées à un paramètre, détecté par la plate-forme de pronostic 225 (par exemple, en utilisant un algorithme de détection de tendance, un algorithme de détection de motif). Dans certaines mises en œuvre, l’anomalie peut être associée à un ou plusieurs paramètres. Dans certaines mises en œuvre, l’anomalie peut être associée à un seul fonctionnement de l’aéronef 205. De plus, ou en variante, l’anomalie peut être associée à de multiples fonctionnements de l’aéronef 205.

De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut associer des informations de temps avec l’anomalie. Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut identifier, en fonction des informations de fonctionnement, un moment (par exemple, une heure du jour, une date) auquel l’anomalie est survenue, et peut associer l’information temporelle avec l’anomalie. Comme autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut identifier des moments associés à de multiples éléments d’informations de fonctionnement qui contribuent à l’anomalie (par exemple, des estampilles temporelles associées à des éléments d’informations de fonctionnement en fonction desquelles l’anomalie a été identifiée), et peut associer les informations de temps avec l’anomalie.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut identifier l’anomalie en fonction d’un ou plusieurs éléments d’informations de fonctionnement. Par exemple, la plateforme de pronostic 225 peut déterminer des informations associées à l’identification d’une ou plusieurs anomalies (c’est à dire, une série de règles d’anomalie, une série d’algorithmes de détection d’anomalie, des informations qui définissent une série d’anomalies), et peut identifier une ou plusieurs anomalies en fonction des informations de fonctionnement et des informations associées à l’identification des une ou plusieurs anomalies.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer un score d’anomalie correspondant à l’anomalie. Le score d’anomalie peut identifier une gravité de l’anomalie (par exemple, élevée, moyenne, faible, une valeur numérique de zéro à un). Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer la gravité de l’anomalie en fonction des informations de fonctionnement correspondant à l’anomalie et des informations associées à l’identification de l’anomalie.

De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer le score d’anomalie d’une autre manière, comme en fonction d’une série de règles de score d’anomalie associées à la génération du score, d’un algorithme de score d’anomalie.

De plus, ou en variante, les informations de fonctionnement peuvent inclure des informations associées à un message qui est généré pendant le fonctionnement de l’aéronef 205 et concerne le fonctionnement de l’aéronef 205 (ici désignées comme informations de message). Le message peut inclure une alarme, une notification, une indication, ou autres, générées pendant le fonctionnement de l’aéronef 205. Par exemple, le message peut être généré par un module de logiciel, associé à une ou plusieurs pièces de l’aéronef 205, afin de faire qu’un message soit fourni pendant le fonctionnement (par exemple, en faisant s’allumer une lumière d’alarme, en affichant un message sur un écran d’affichage). Comme un exemple particulier, les informations de message peuvent inclure des données de rapport post-vol (PFR), collectées par un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 de l’aéronef 205, associées à des messages générés pendant le fonctionnement. Dans certaines mises en œuvre, les informations de message peuvent correspondre à un ou plusieurs éléments de données de QAR et/ou de données d’EMU. De plus, ou en variante, les informations de message peuvent correspondre à un ou plusieurs autres éléments d’information (c’est à dire, des informations qui ne sont pas incluses dans les données de QAR ou les données d’EMU).

De plus, ou en variante, les informations de fonctionnement peuvent inclure un autre type d’informations associées à l’aéronef 205 et/ou au fonctionnement de l’aéronef 205, comme un identificateur d’aéronef (par exemple, un numéro d’identification d’aéronef, un suffixe numérique), un identificateur de fonctionnement (par exemple, a numéro d’identification de vol, un itinéraire de vol et/ou des informations d’itinéraire de vol), des informations qui identifient un propriétaire et/ou un utilisateur de l’aéronef 205, ou autres.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations de fonctionnement depuis un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 de l’aéronef 205. Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir (par exemple, automatiquement, en fonction d’une entrée utilisateur) les informations de fonctionnement depuis les un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 quand l’aéronef 205 atterrit à une destination associée au fonctionnement, comme quand les un ou plusieurs dispositifs d’aéronef 210 se connectent au réseau 240 (par exemple, un réseau Wifi) associé à la destination. De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations de fonctionnement pendant le fonctionnement (par exemple, en temps réel ou en temps presque réel) via un réseau 240 (par exemple, un réseau de satellites).

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations de fonctionnement associées à de multiples aéronefs 205 et/ou à de multiples fonctionnements des multiples aéronefs 205. Cela peut permettre à la plate-forme de pronostic 225 de générer une meilleure règle de pronostic, associée à la prédiction d’une défaillance future d’une pièce d’aéronef, que celles qui peuvent être générées en utilisant une information de fonctionnement venant d’un seul aéronef. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker des informations associées aux informations de fonctionnement, comme l’identificateur de fonctionnement et/ou l’identificateur d’aéronef correspondant au fonctionnement de l’aéronef 205 et à l’aéronef 205, respectivement.

Comme montré en outre sur la FIG. 4, le processus 400 peut inclure de recevoir des informations de maintenance, associées à l’aéronef, qui identifient une défaillance de pièce associée à l’aéronef (bloc 420). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations de maintenance, associées à l’aéronef 205, qui identifient une défaillance, un défaut, une erreur, ou autres, associées à une pièce et/ou un système de l’aéronef 205 (ici désigné comme une défaillance de pièce). Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations de maintenance quand un autre dispositif fournit les informations de maintenance, comme quand le dispositif de maintenance 215 fournit les informations de maintenance.

Les informations de maintenance peuvent inclure des informations associées à la maintenance, la réparation, l’entretien, ou autres, de l’aéronef 205. Par exemple, les informations de maintenance peuvent inclure des données de maintenance, de réparation, et de révision (MRO) associées à l’aéronef 205 et/ou à une ou plusieurs pièces de l’aéronef 205. Dans certaines mises en œuvre, les informations de maintenance peuvent inclure des informations associées à la défaillance de pièce, comme des informations qui identifient la pièce (par exemple, un numéro d’identification de pièce, un nom de pièce, un numéro de série, un fabricant de pièce, une marque de pièce), des informations qui identifient la défaillance de la pièce (par exemple, un type de défaillance de pièce, un identificateur de défaillance de pièce), une date associée à la défaillance de pièce (par exemple, une date où la défaillance de pièce a été identifiée, une date où il a été remédié à la défaillance de pièce), une manière par laquelle il a été remédié à la défaillance de pièce (par exemple, réparation, remplacement, reconfiguration), ou autres.

De plus, ou en variante, les informations de maintenance peuvent inclure d’autres informations associées à la maintenance et/ou à la réparation de l’aéronef 205. Par exemple, les informations de maintenance peuvent inclure des informations associées à une maintenance de routine, une maintenance préventive, et/ou une inspection réalisée sur l’aéronef 205.

De plus, ou en variante, les informations de maintenance peuvent inclure un autre type d’informations associées à l’aéronef 205, comme l’identificateur d’aéronef, un identificateur de fonctionnement associé à la défaillance de pièce, un identificateur de fonctionnement associé à la maintenance ou à l’inspection de l’aéronef 205, ou autres. Dans certaines mises en œuvre, la plateforme de pronostic 225 peut recevoir les informations de maintenance depuis le dispositif de maintenance 215.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations de maintenance associées à de multiples aéronefs 205. Cela peut permettre à la plate-forme de pronostic 225 de générer une meilleure règle de pronostic, associée à la prédiction d’une défaillance future d’une pièce d’aéronef, que celles qui peuvent être générées en utilisant des informations de maintenance pour un seul aéronef. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker des informations associées aux informations de maintenance, comme l’identificateur d’aéronef correspondant à l’aéronef 205 (par exemple, de telle manière que la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer des informations de maintenance, associées à l’aéronef 205, plus tard).

Comme montré en outre sur la FIG. 4, le processus 400 peut inclure de recevoir des informations sur l’environnement associées à l’aéronef et/ou au fonctionnement de l’aéronef (bloc 430). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations sur l’environnement associées à l’aéronef 205 et/ou au fonctionnement de l’aéronef 205. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations sur l’environnement quand un autre dispositif fournit des informations sur l’environnement, comme quand le dispositif environnemental 220 fournit les informations sur l’environnement.

Les informations sur l’environnement peuvent inclure des informations associées à un environnement dans lequel l’aéronef 205 vole, fonctionne, est basé, ou autres. Par exemple, les informations sur l’environnement peuvent inclure des données météorologiques associées au fonctionnement de l’aéronef 205 (par exemple, des informations qui identifient une ou plusieurs conditions météorologiques associées au fonctionnement). Comme autre exemple, les informations sur l’environnement peuvent inclure des données d’itinéraire et/ou des données d’itinéraire de vol associées au fonctionnement. Comme encore un autre exemple, les informations sur l’environnement peuvent inclure des informations associées à un lieu de départ ou d’arrivée associé au fonctionnement, comme des informations qui identifient le lieu de départ ou le lieu d’arrivée, les données météorologiques de départ ou d’arrivée, les informations climatiques de départ ou d’arrivée (par exemple, les conditions climatiques générales du lieu de départ ou d’arrivée, comme poussiéreux, venteux, chaud, froid, glacé, pluvieux), ou autres.

De plus, ou en variante, les informations sur l’environnement peuvent inclure un autre type des informations associées à l’aéronef 205, comme l’identificateur d’aéronef correspondant aux informations sur l’environnement, l’identificateur de fonctionnement correspondant aux informations sur l’environnement, ou autres. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations sur l’environnement depuis le dispositif environnemental 220.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations sur l’environnement associées à de multiples aéronefs 205 et/ou de multiples fonctionnements de multiples aéronefs 205. Cela peut permettre à la plate-forme de pronostic 225 de générer une règle de pronostic, associée à la prédiction d’une défaillance future d’une pièce d’aéronef, que celles qui peuvent être générées en utilisant des informations sur l’environnement associées à un seul aéronef et/ou un seul fonctionnement.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker des informations associées aux informations sur l’environnement, comme l’identificateur d’aéronef correspondant à aéronef 205, l’identificateur de fonctionnement correspondant au fonctionnement, ou autres (par exemple, de telle manière que la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer des informations sur l’environnement, associées à l’aéronef 205 et/ou au fonctionnement, plus tard).

Comme montré en outre sur la FIG. 4, le processus 400 peut inclure de générer une règle de pronostic, associée à la prédiction d’une future défaillance de pièce, en fonction des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement (bloc 440). Par exemple, la plateforme de pronostic 225 peut générer une règle de pronostic, associée à la prédiction d’une future défaillance de pièce, en fonction des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et des informations sur l’environnement (parfois désignées collectivement comme informations d’aéronef). Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer (par exemple, automatiquement) la règle de pronostic après que la plate-forme de pronostic 225 a reçu les informations de fonctionnement, les informations de maintenance, et/ou les informations sur l’environnement.

La règle de pronostic peut inclure une règle associée à la prédiction d’une future défaillance de pièce d’une pièce de l’aéronef 205. Par exemple, la règle de pronostic peut inclure des informations qui identifient toute combinaison d’un ou plusieurs éléments des informations de fonctionnement, un ou plusieurs éléments des informations sur l’environnement, un ou plusieurs autres éléments des informations de maintenance, et/ou une ou plusieurs défaillances de pièces, dont la présence indique qu’une défaillance de pièce peut avoir lieu.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer la règle de pronostic en fonction de l’identification d’une association entre un ou plusieurs éléments des informations de fonctionnement, un ou plusieurs éléments des informations de maintenance, et/ou un ou plusieurs éléments des informations sur l’environnement et une défaillance de pièce identifiée dans les informations de maintenance. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut identifier l’association en utilisant un algorithme de détection d’association qui réalise une technique de détection d’association, comme une technique d’analyse du panier de la ménagère (« market basket »), une technique de règles d’association, une technique de filtrage collaboratif, ou autres.

Par exemple, supposons que la plate-forme de pronostic 225 stocke ou ait accès à un algorithme de détection d’association conçu pour mettre en œuvre une technique d’analyse du panier de la ménagère associée aux fonctionnements de multiples aéronefs 205, et que la plate-forme de pronostic 225 reçoive des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et des informations sur l’environnement, associées à de multiples aéronefs 205 et de multiples fonctionnements des multiples aéronefs 205, de la manière décrite ci-dessus. Ici, l’algorithme de détection d’association peut faire que la plate-forme de pronostic 225 crée un “panier” (par exemple, une entrée dans une base de données), correspondant à un fonctionnement d’un aéronef 205 particulier, en fonction d’un identificateur de fonctionnement et/ou d’un identificateur d’aéronef associés au fonctionnement et à l’aéronef 205 particulier.

Ensuite, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter un ou plusieurs éléments des informations de fonctionnement, associées au fonctionnement, au panier, comme des informations qui identifient une ou plusieurs anomalies identifiées en fonction des informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement, des informations associées à un ou plusieurs messages générés pendant le fonctionnement, ou autres. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter un ou plusieurs éléments des informations sur l’environnement, associées au fonctionnement, au panier. La plateforme de pronostic 225 peut répéter ces étapes pour chaque fonctionnement de l’aéronef 205 particulier pour lequel la plateforme de pronostic 225 a reçu des informations de fonctionnement et des informations sur l’environnement.

En continuant avec cet exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut alors identifier une défaillance de pièce associée à l’aéronef 205 particulier. Ici, en fonction des informations associées à la défaillance de pièce, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter une indication de la défaillance de pièce à un ou plusieurs paniers correspondant à un ou plusieurs fonctionnements de l’aéronef 205 particulier. Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter une indication que la défaillance de pièce a eu lieu dans un prochain nombre de fonctionnements (par exemple, 100 vols) de l’aéronef 205 particulier à des paniers correspondant au nombre de fonctionnements précédant la défaillance de pièce (par exemple, 100 vols précédant immédiatement l’identification et/ou la réparation de la défaillance de pièce). Comme autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter une indication que la défaillance de pièce a eu lieu dans un prochain nombre d’heures de fonctionnement (par exemple, 500 heures) de l’aéronef 205 particulier à des paniers correspondant au nombre d’heures de fonctionnement précédant la défaillance de pièce (par exemple, des paniers correspondant à des fonctionnements qui couvrent 500 heures de fonctionnement précédant immédiatement l’identification et/ou la réparation de la défaillance de pièce).

De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut ajouter un ou plusieurs autres éléments des informations de maintenance, associées à l’aéronef 205 particulier, à des paniers associés à l’aéronef 205 particulier, comme des informations associées à une maintenance de routine, une maintenance préventive, des inspections, des pièces endommagées ou dégradées, des informations associées à une autre défaillance de pièce, ou autres.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut répéter ces étapes pour de multiples aéronefs 205 pour lesquels la plate-forme de pronostic 225 a reçu des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et des informations de maintenance. De cette manière, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker ou avoir accès à de multiples paniers correspondant à de multiples fonctionnements de multiples aéronefs 205, où chaque panier peut inclure des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement associées à un fonctionnement et un aéronef 205 correspondants.

Ensuite, la plate-forme de pronostic 225 peut analyser les paniers dans l’ordre et identifier des associations, des motifs, des tendances, ou autres, associés à une ou plusieurs défaillances de pièces.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer la règle de pronostic en fonction de multiples éléments des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer de multiples règles de pronostic en fonction de l’analyse des paniers. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer une mesure associée à la règle de pronostic, comme une mesure de confiance, une mesure d’augmentation, une mesure de support, ou autres.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut filtrer une ou plusieurs règles de pronostic générées par la plate-forme de pronostic 225 en, par exemple, comparant une ou plusieurs mesures, associées à chaque règle de pronostic, à un ou plusieurs seuils de mesure. Dans cet exemple, si les une ou plusieurs mesures ne satisfont pas les un ou plusieurs seuils de mesure, alors la plate-forme de pronostic 225 peut filtrer la règle de pronostic (par exemple, de telle manière que la règle de pronostic peut ne pas être utilisée pour prédire une future défaillance de pièce). Inversement, si les une ou plusieurs mesures satisfont les un ou plusieurs seuils de mesure, alors la plate-forme de pronostic 225 peut ne pas filtrer la règle de pronostic (par exemple, de telle manière que la règle de pronostic peut être utilisée pour prédire une future défaillance de pièce).

Comme montré en outre sur la FIG. 4, le processus 400 peut inclure de stocker des informations associées à la règle de pronostic (bloc 450). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker des informations associées à la règle de pronostic. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut stocker les informations associées à règle de pronostic de telle manière que la plate-forme de pronostic 225 peut accéder aux informations associées à la règle de pronostic plus tard (par exemple, pour les utiliser pour la prédiction d’une future défaillance de pièce).

Bien que la FIG. 4 montre un exemple de blocs de processus 400, dans certaines mises en œuvre, le processus 400 peut inclure des blocs supplémentaires, moins de blocs, des blocs différents, ou des blocs agencés différemment de ceux représentés sur la FIG. 4. De plus, ou en variante, deux ou plus des blocs of processus 400 peuvent être réalisés en parallèle.

La Fig. 5 est un organigramme d’un exemple de processus 500 pour générer une prédiction pour une future défaillance de pièce, associée à un aéronef, en fonction d’une règle de pronostic. Dans certaines mises en œuvre, un ou plusieurs blocs de processus de la Fig. 5 peuvent être réalisés par la plate-forme de pronostic 225. Dans certaines mises en œuvre, un ou plusieurs blocs de processus de la Fig. 5 peuvent être réalisés par un autre dispositif ou un groupe de dispositifs séparé de ou incluant la plate-forme de pronostic 225, comme un autre dispositif de l’environnement 200.

Comme montré sur la FIG. 5, le processus 500 peut inclure de recevoir des informations de fonctionnement et/ou des informations sur l’environnement, associées au fonctionnement d’un aéronef, et/ou des informations de maintenance associées à l’aéronef (bloc 510). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir des informations de fonctionnement et/ou des informations sur l’environnement, associées au fonctionnement de l’aéronef 205, et/ou des informations de maintenance associées à l’aéronef 205.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut recevoir les informations de fonctionnement, les informations sur l’environnement, et/ou les informations de maintenance de la manière décrite ci-dessus en se référant à la Fig. 4. Dans certaines mises en œuvre, les informations de fonctionnement, les informations sur l’environnement, et les informations de maintenance peuvent inclure des informations similaires aux informations de fonctionnement, aux informations sur l’environnement, et aux informations de maintenance décrites cidessus en se référant à la Fig. 4.

Comme montré en outre sur la FIG. 5, le processus 500 peut inclure d’accéder à des informations associées à une règle de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associée à l’aéronef (bloc 520). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut accéder à des informations associées à une règle de pronostic pour prédire une future défaillance de pièce associée à l’aéronef 205.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut accéder aux informations associées à la règle de pronostic en fonction du stockage des informations associées à la règle de pronostic, comme décrit ci-dessus en se référant à la Fig. 4. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut accéder à des informations associées à de multiples règles de pronostic (par exemple, de telle manière que la plate-forme de pronostic 225 peut faire de multiples prédictions correspondant à de multiples défaillances de pièces).

Comme montré en outre sur la FIG. 5, le processus 500 peut inclure de générer une prédiction, associée à une future défaillance de pièce, en fonction de la règle de pronostic et des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance (bloc 530). Par exemple, la plateforme de pronostic 225 peut générer une prédiction, associée à une future défaillance de pièce d’une pièce de l’aéronef 205, en fonction de la règle de pronostic et des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut générer la prédiction en fonction de la comparaison des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance aux informations associées à la règle de pronostic. Par exemple, les informations associées à la règle de pronostic peuvent identifier un ou plusieurs éléments particuliers des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance qui sont associés à une défaillance de pièce particulière. Ici, la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer si les informations de fonctionnement, les informations sur l’environnement, et/ou les informations de maintenance incluent les un ou plusieurs éléments particuliers des informations. Si les informations de fonctionnement, les informations sur l’environnement, et/ou les informations de maintenance incluent les un ou plusieurs éléments particuliers des informations, alors la plate-forme de pronostic 225 peut générer une prédiction qu’une future défaillance de pièce, correspondant à la règle de pronostic, aura lieu. Inversement, si les informations de fonctionnement, les informations sur l’environnement, et/ou les informations de maintenance n’incluent pas chacun des un ou plusieurs éléments particuliers, alors la plate-forme de pronostic 225 peut générer une prédiction qu’une future défaillance de pièce n’aura pas lieu.

Comme autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut générer la prédiction en fonction de la proximité de la correspondance des éléments correspondant des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement avec les éléments identifiés par la règle de pronostic comme étant associés à la défaillance de pièce. Ici, la plate-forme de pronostic 225 peut générer une prédiction qui indique une probabilité que la pièce, associée à la règle de pronostic, aura une défaillance, en fonction de la proximité des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement avec les éléments identifiés par la règle de pronostic. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut filtrer la prédiction en fonction d’un seuil.

De plus, ou en variante, les éléments d’information identifiés par la règle de pronostic peuvent inclure une plage de valeurs et/ou une valeur de seuil. Ici, la plate-forme de pronostic 225 peut générer une prédiction en fonction d’où les éléments correspondants des informations de fonctionnement, des informations de maintenance, et/ou des informations sur l’environnement tombent dans la plage de valeurs, si les éléments correspondants satisfont le seuil, ou autres. Dans un tel cas, des informations associées à chaque élément d’information peuvent être combinées afin de former la prédiction.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut déterminer des informations supplémentaires associées à la prédiction, comme une mesure de confiance associée à la prédiction, une mesure de support associée à la prédiction, une mesure d’augmentation associée à la prédiction, une fenêtre de temps pendant laquelle une future défaillance de pièce peut avoir lieu (par exemple, dans un cas où la plate-forme de pronostic 225 prédit une future défaillance de pièce), ou autres.

Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut mettre à jour les informations associées à la règle de pronostic en fonction des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance. Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut mettre à jour et/ou créer un ou plusieurs paniers en fonction des informations de fonctionnement, des informations sur l’environnement, et/ou des informations de maintenance. Ici, la plate-forme de pronostic 225 peut mettre à jour des informations associées à une ou plusieurs règles de pronostic existantes et/ou créer une ou plusieurs nouvelles règles de pronostic, en fonction des paniers mis à jour et/ou créés, de la manière décrite ci-dessus en se référant à la Fig. 4.

Comme montré en outre sur la FIG. 5, le processus 500 peut inclure de fournir des informations associées à la prédiction (bloc 540). Par exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir des informations associées à la prédiction. Dans certaines mises en œuvre, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin d’informer un propriétaire et/ou un utilisateur de l’aéronef 205 d’une future défaillance de pièce prédite (par exemple, afin de permettre de réaliser une action curative et/ou préventive).

De plus, ou en variante, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin de faire qu’une action soit réalisée automatiquement, comme la création et/ou l’assignation d’un ordre de travail, la planification d’une inspection et/ou d’une réparation de la pièce, afin de faire que l’aéronef 205 soit mis automatiquement hors service, afin de faire automatiquement qu’un module de logiciel, associé à la pièce, soit mis à jour, afin de faire qu’un ordre pour une nouvelle pièce soit placé, ou autres, réduisant ainsi un risque de sécurité et/ou permettant à une durée pendant laquelle l’aéronef 205 est hors de service d’être réduite.

Comme autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin de créer automatiquement un chronomètre pour compter à rebours jusqu'à l’occurrence de défaillance de pièce prédite et/ou envoyer automatiquement un ou plusieurs rappels de la défaillance de pièce imminente. Cela peut aussi diminuer un risque de sécurité en réduisant une chance que l’aéronef 205 fonctionne avec une défaillance de pièce imminente.

Comme encore un autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin qu’une étape active soit entamée automatiquement sur l’aéronef 205 quand la défaillance de pièce est imminente (par exemple, le personnel de maintenance doit pousser un bouton ou entrer une commande pour empêcher un arrêt de l’aéronef quand, par exemple, le personnel de maintenance a inspecté la pièce et certifié l’aéronef 205 pour le vol). Comme autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin de planifier automatiquement des inspections plus fréquentes quand une date prédite de la défaillance de pièce approche. Comme encore un autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction afin de provoquer automatiquement une inspection d’une autre pièce.

Comme encore un autre exemple, la plate-forme de pronostic 225 peut fournir les informations associées à la prédiction à un dispositif associé à un concepteur et/ou un fabricant de la pièce associée à la future défaillance de pièce.

Bien que la FIG. 5 montre un exemple de blocs de processus 500, dans certaines mises en œuvre, le processus 500 peut inclure des blocs supplémentaires, moins de blocs, des blocs différents, ou des blocs agencés différemment de ceux représenté sur la FIG. 5. De plus, ou en variante, deux ou plus des blocs du processus 500 peuvent être réalisés en parallèle.

Fes mises en œuvre décrites ici peuvent fournir une plateforme de pronostic pouvant générer une ou plusieurs règles de pronostic et prédire une future défaillance de pièce en fonction des une ou plusieurs règles de pronostic.

Fa description qui précède fournit une illustration et une description, mais n’est pas censée être exhaustive ou limiter les mises en œuvre à la forme précise décrite. Des modifications et variations sont possibles à la lumière de la description ci-dessus ou peuvent être acquises par la pratique des mises en œuvre.

Tel qu’utilisé ici, le terme composant est sensé être interprété au sens large comme du matériel, du matériel d’entreprise, et/ou une combinaison de matériel et de logiciel.

Certaines mises en œuvre sont décrites ici en liaison avec des seuils. Tel qu’utilisé ici, satisfaire un seuil peut se référer à une valeur étant plus grande que le seuil, supérieure au seuil, plus élevée que le seuil, plus grande que ou égale au seuil, moins que le seuil, inférieure au seuil, plus basse que le seuil, inférieure ou égale au seuil, égale au seuil, etc.

Il sera apparent que des systèmes et/ou procédés, décrits ici, peuvent être mis en œuvre dans différentes formes de matériel, matériel d’entreprise, ou combinaison de matériel et logiciel. Le matériel de commande spécialisé ou code logiciel réel utilisé pour mettre en œuvre ces systèmes et/ou procédés ne limite pas ces mises en œuvre. Ainsi, le fonctionnement et le comportement des systèmes et/ou des procédés ont été décrits ici sans référence à un code de logiciel précis — on comprendra que le logiciel et le matériel peuvent être conçus pour mettre en œuvre des systèmes et/ou procédés en fonction de cette description.

Même si des combinaisons particulières de caractéristiques sont énumérées dans les revendications et/ou décrites dans la description, ces combinaisons ne sont pas destinées à limiter la description des possibles mises en œuvre. En fait, nombre de ces caractéristiques peuvent être combinées de manières non énumérées précisément dans les revendications et/ou décrites dans la description. Bien que chaque revendication dépendante listée cidessous puisse dépendre directement d’une seule revendication, la description de possibles mises en œuvre inclut chaque revendication dépendante en combinaison avec toute autre revendication dans le jeu de revendications.

Aucun élément, acte, ou instruction utilisé ici ne peut être interprété comme critique ou essentiel sauf si cela est explicitement décrit en tant que tel. Aussi, tels qu’utilisés ici, l’article « un » est censé inclure un ou plusieurs éléments, et peut être utilisé de manière interchangeable avec “un ou plusieurs.” En outre, tel qu’utilisé ici, le terme “série” est censé inclure un ou plusieurs éléments (par exemple, éléments liés, éléments non liés, une combinaison d’éléments liés, et d’éléments non liés, etc.), et peut être utilisé de manière interchangeable avec “un ou plusieurs.” Quand un seul élément est signifié, le terme “un” ou un langage similaire est utilisé. Aussi, tels qu’utilisés ici, les termes “a”, “avoir”, “ayant” ou autres sont sensés être des termes ouverts. En outre, la phrase “en fonction de” est censée signifiée “en fonction, au moins en partie, de” sauf si cela est précisé d’une autre manière.

Claims

REVENDICATIONS

1. Procédé, comprenant :

de recevoir, par un ou plusieurs dispositifs (225), des informations de premier équipement (205) associées à un premier équipement (205), les informations de premier équipement (205) incluant des informations associées à des premières anomalies identifiées en fonction de premières informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), et les informations de premier équipement incluant des informations associées à des premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement (205), qui sont générés pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ;

de recevoir, par les un ou plusieurs dispositifs (225), des premières informations de maintenance, associées au premier équipement (205), qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces associées à une ou plusieurs pièces d’équipement ;

d’identifier, par les un ou plusieurs dispositifs (225), des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205) ;

de recevoir, par les un ou plusieurs dispositifs (225), des informations de second équipement associées au second équipement (205), les informations de second équipement (205) incluant des informations associées à des secondes anomalies identifiées en fonction de secondes informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement (205), et les informations de second équipement (205) incluant des informations associées à des second messages, associés au fonctionnement du second équipement (205), qui sont générés pendant le fonctionnement du second équipement (205) ;

de générer, par les un ou plusieurs dispositifs et en fonction des informations de second équipement (205) et des associations, une prédiction associée à une défaillance future d’une pièce du second équipement (205) ; et de fournir, par les un ou plusieurs dispositifs (225), des informations associées à la prédiction.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel identifier les associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205) comprend :

d’analyser les informations de premier équipement (205) et les premières informations de maintenance en utilisant au moins l’une parmi :

une technique d’analyse du panier de la ménagère, une technique de règles d’association, ou une technique de filtrage collaboratif ; et d’identifier les associations en fonction d’un résultat d’analyse des informations de premier équipement et des premières informations de maintenance.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre :

d’obtenir les premières informations de fonctionnement, collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premières informations de fonctionnement incluant des données d’enregistreur à accès rapide (QAR) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ; et d’identifier les premières anomalies en fonction des données de QAR.
4. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre :

d’obtenir les premières informations de fonctionnement, collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premières informations de fonctionnement incluant des données d’unité de commande de moteur (EMU) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ; et d’identifier les premières anomalies en fonction des données d’EMU.
5. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel recevoir les informations de premier équipement (205) comprend :

d’obtenir les informations associées aux premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premiers messages étant inclus dans des données de rapport post-vol (PFR) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205).
6. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les premières informations de maintenance sont associées à des données de maintenance, de réparation, et de révision (MRO) collectées pendant la maintenance ou l’inspection du premier équipement (205).
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre :

de recevoir des informations sur l’environnement associées au premier équipement (205) ou à un fonctionnement du premier équipement (205) ; et dans lequel identifier les associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205) comprend :

d’identifier les associations encore en fonction des informations sur l’environnement associées au premier équipement (205) ou au fonctionnement du premier équipement (205).
8. Dispositif, comprenant :

un ou plusieurs processeurs (320) pour :

recevoir des informations de premier équipement (205) associées à un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, les informations de premier équipement (205) incluant des informations associées à des anomalies identifiées en fonction des informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, et les informations de premier équipement (205) incluant des informations associées à des messages, associés au fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, qui sont générés pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ;

recevoir des informations de maintenance, associées aux un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, qui identifient une ou plusieurs défaillances de pièces d’une ou plusieurs pièces d’équipement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ;

identifier des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205) ; et stocker des informations, concernant les associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205), pour permettre à une prédiction d’être réalisée concernant une défaillance future d’une pièce d’équipement d’un second élément de l’équipement.
9. Dispositif selon la revendication 8, dans lequel les un ou plusieurs processeurs (320), lors de l’identification des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205), sont destinés à :

identifier les associations en fonction d’un algorithme de détection d’association qui réalise au moins l’une parmi une technique d’analyse du panier de la ménagère, une technique de règles d’association, ou une technique de filtrage collaboratif.
10. Dispositif selon la revendication 8 ou 9, dans lequel les un ou plusieurs processeurs (320) sont en outre destinés à :

obtenir les informations de fonctionnement, collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, à partir d’un ou plusieurs dispositifs embarqué sur les un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, les informations de fonctionnement incluant des données d’enregistreur à accès rapide (QAR) collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, ou les informations de fonctionnement incluant des données d’unité de commande de moteur (EMU) collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ; et identifier les anomalies en fonction des données de QAR ou des données d’EMU.
11. Dispositif selon d’une quelconque des revendications 8 à 10, dans lequel les un ou plusieurs processeurs (320), lors de la réception des informations de premier équipement (205), sont destinés à :

obtenir les informations associées aux messages, associés au fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, à partir d’un ou plusieurs dispositifs embarqué sur les un ou plusieurs premiers éléments d’équipement les messages étant inclus dans des données de rapport postvol (PFR) collectées pendant le fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement.
12. Dispositif selon d’une quelconque des revendications 8 à

11, dans lequel les informations de maintenance sont associées à des données de maintenance, de réparation, et de révision (MRO) collectées pendant la maintenance ou l’inspection des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement.
13. Dispositif selon d’une quelconque des revendications 8 à

12, dans lequel les un ou plusieurs processeurs (320) sont en outre destinés à :

recevoir des informations sur l’environnement associées aux un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ou à un fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ; et dans lequel les un ou plusieurs processeurs (320), lors de l’identification des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205), sont destinés à :

identifier les associations en fonction en outre des informations sur l’environnement associées aux un ou plusieurs premiers éléments d’équipement ou au fonctionnement des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement.
14. Dispositif selon d’une quelconque des revendications 8 à

13, dans lequel les informations de maintenance, associées aux un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, incluent en outre des informations associées à une maintenance préventive, une maintenance de routine, ou une inspection des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement, et dans lequel les un ou plusieurs processeurs, lors de l’identification des associations entre les une ou plusieurs défaillances de pièces et les informations de premier équipement (205), sont destinés à :

identifier les associations en fonction en outre des informations associées à la maintenance préventive, la maintenance de routine, ou l’inspection des un ou plusieurs premiers éléments d’équipement.
15. Support lisible informatiquement non transitoire stockant des instructions, les instructions comprenant :

une ou plusieurs instructions qui, quand elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs, font que les un ou plusieurs processeurs (320) :

reçoivent des informations de premier équipement (205) associées au premier équipement (205), les informations de premier équipement (205) incluant des informations associées à des premières anomalies identifiées en fonction de premières informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), et les informations de premier équipement (205) incluant des informations associées à des premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement (205), qui sont générés pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ;

accèdent à des associations identifiées en fonction des informations associées à une ou plusieurs défaillances de pièces d’équipement et des informations de second équipement (205), les unes ou plusieurs défaillances de pièces d’équipement étant associées au second équipement (205) et étant identifiées en fonction des informations de maintenance associées au second équipement (205), les informations de second équipement (205) incluant des informations associées à des secondes anomalies identifiées en fonction de secondes informations de fonctionnement collectées pendant le fonctionnement du second équipement (205), et les informations de second équipement (205) incluant des informations associées à des second messages, associés au fonctionnement du second équipement (205), qui sont générés pendant le fonctionnement du second équipement (205) ;

génèrent, en fonction des informations de premier équipement (205) et des associations, une prédiction associée à une défaillance future d’une pièce d’équipement du premier équipement (205) ; et fournissent des informations associées à la prédiction.
16. Support lisible informatiquement non transitoire selon la revendication 15, dans lequel les unes ou plusieurs instructions, quand elles sont exécutées par les un ou plusieurs processeurs (320), font en outre que les un ou plusieurs processeurs (320) :

obtiennent les premières informations de fonctionnement, collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premières informations de fonctionnement incluant des données d’enregistreur à accès rapide (QAR) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ; et déterminent les informations associées aux premières anomalies en fonction des données de QAR.
17. Support lisible informatiquement non transitoire selon les revendications 15 ou 16, dans lequel les unes ou plusieurs instructions, quand elles sont exécutées par les un ou plusieurs processeurs (320), font en outre que les un ou plusieurs processeurs (320) :

obtiennent les premières informations de fonctionnement, collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premières informations de fonctionnement incluant des données d’unité de commande de moteur (EMU) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205) ; et déterminent les informations associées aux premières anomalies en fonction des données d’EMU.
18. Support lisible informatiquement non transitoire selon d’une quelconque des revendications 15 à 17, dans lequel les unes ou plusieurs instructions, qui font que les un ou plusieurs processeurs (320) reçoivent les informations de premier équipement (205), font que les un ou plusieurs processeurs (320) :

obtiennent les informations associées aux premiers messages, associés au fonctionnement du premier équipement (205), à partir d’un dispositif embarqué sur le premier équipement (205), les premiers messages étant inclus dans des données de rapport post-vol (PFR) collectées pendant le fonctionnement du premier équipement (205).
19. Support lisible informatiquement non transitoire selon d’une quelconque des revendications 15 à 18, dans lequel les informations de premier équipement (205) incluent en outre des premières informations de maintenance associées au premier équipement (205), les premières informations de maintenance, associées au premier équipement (205), étant associées à des données de maintenance, de réparation, et de révision (MRO) collectées pendant la maintenance ou l’inspection du premier équipement (205).
20. Support lisible informatiquement non transitoire selon

5 d’une quelconque des revendications 15 à 19, dans lequel les informations de premier équipement (205) incluent en outre des informations sur l’environnement associées au premier équipement (205) ou à un fonctionnement du premier équipement (205), les informations sur l’environnement incluant des données

10 météorologiques, des données climatiques, ou des données d’itinéraire associées au premier équipement (205) ou au fonctionnement du premier équipement (205).

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