FR3076634A1 - Procede d'analyse de symptomes de panne de plateformes, et systeme associe - Google Patents

Abstract

Ce procédé comprend la fourniture d'une pluralité de signatures potentielles de panne générées à partir de messages de maintenance et d'un référentiel initial de signatures de panne, l'identification (210) parmi la pluralité de signatures potentielles, par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial, d'au moins une signature de panne non référencée, telle qu'il n'existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l'ensemble des symptômes de la signature potentielle et l'analyse (216) de chaque signature non référencée à partir d'une matrice d'interdépendance comprenant, pour chaque système fonctionnel de la plateforme, un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et des équipements des autres systèmes fonctionnels, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de la plateforme liés entre eux.

Description

Procédé d’analyse de symptômes de panne de plateformes, et système associé

La présente invention concerne un procédé d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme.

La plateforme est avantageusement un aéronef, tel qu’un avion civil ou militaire, d’un ensemble de plateformes, notamment d’une flotte.

Une plateforme de ce type présente un grand nombre de systèmes fonctionnels mécaniques, électriques et électroniques distincts, comprenant chacun plusieurs équipements. Ces systèmes sont souvent interconnectés.

De tels systèmes sont donc susceptibles d’engendrer une multitude de pannes distinctes qui résultent en la génération d’un grand nombre de messages de maintenance.

Les messages de maintenance sont par exemple des messages numériques de pannes (ou « Fault Code ») qui identifient notamment les résultats d’autotest, les résultats de tests d’intégrité de chaînes électriques, ou encore les résultats de tests de capteurs et d’actionneurs.

Les messages de maintenance comprennent en outre des messages relatifs à l’état de l’aéronef, à des états d’équipements, par exemple la position d’une vanne, et des enregistrements d’échanges entre les différents équipements et systèmes fonctionnels de l’aéronef. De tels messages peuvent être pris en compte pour identifier la configuration détaillée de l’aéronef et le contexte de l’évènement engendrant les symptômes observés.

Dans certains cas, le nombre et la variété des messages de maintenance rend extrêmement complexe la détermination du ou des systèmes en panne.

Par suite, les procédures de maintenance à effectuer sur l’appareil peuvent être très compliquées et requérir un temps d’analyse important.

Pour pallier partiellement ce problème, il est connu de comparer les messages de maintenance à un référentiel de signatures de panne afin de déterminer si les messages de maintenance correspondent à une signature théorique d'une panne.

Ces méthodes d’analyse sont limitées quant à leur simplicité de mise en œuvre et à la pertinence des résultats obtenus. En effet, dès lors que les messages de maintenance ne correspondent pas à la signature théorique, l’origine de la panne est difficilement déterminable. En outre, ces méthodes d’analyse peuvent conduire à la création de signatures de panne distinctes pour une même panne, ce qui complexifie l’analyse ultérieure des messages de maintenance.

Ce type de méthode ne donne donc pas entière satisfaction, puisque ces méthodes conduisent parfois à remplacer des équipements qui sont supposés être incriminés, et qui, une fois remplacés, ne résolvent pas la panne. Dans certains cas, un grand nombre d’équipements incriminés doit être remplacé pour résoudre la panne.

Toutes ces pannes non facilement résolvables conduisent à des immobilisations non souhaitées de l’aéronef, voire à des interventions du constructeur.

Un but de l’invention est donc de fournir un procédé d’analyse de messages de maintenance permettant de constituer un référentiel efficace de signatures de pannes, permettant d’exploiter efficacement les messages de maintenance, notamment de tirer profit des messages de maintenance ne correspondant à aucune signature théorique, en vue d’enrichir le référentiel de signatures de pannes par des signatures permettant de déterminer, de manière globale et rapide, l’origine de pannes complexes présentes sur un aéronef, sans l’utilisation de modèles mathématiques complexes. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme comprenant une pluralité de systèmes fonctionnels, chaque système fonctionnel comprenant au moins un équipement, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - fourniture d’une pluralité de signatures potentielles de panne générées à partir desdits messages de maintenance, chaque signature potentielle étant constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme, - fourniture d’un référentiel initial de signatures de panne, chaque signature de panne du référentiel initial comprenant une pluralité de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme consécutivement à une unique panne donnée, - identification parmi la pluralité de signatures potentielles, par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial, d’au moins une signature de panne non référencée, chaque signature non référencée étant une signature potentielle telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de ladite signature potentielle, - analyse de chaque signature non référencée à partir d’une matrice d’interdépendance comprenant, pour chaque système fonctionnel de la plateforme, un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et le fonctionnement des équipements de chacun des autres systèmes fonctionnels, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux.

Le procédé selon l’invention peut comprendre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toute combinaison techniquement possible : - l’étape d’identification de la signature non référencée comprend la comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial, et la classification de chaque signature potentielle en : • signature référencée, s’il existe une signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature potentielle, ou • signature non référencée s’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature potentielle ; - l’étape d’analyse de chaque signature non référencée pour déterminer le score de plausibilité comprend les phases suivantes : • identification, pour chaque signature non référencée, de systèmes fonctionnels sources comprenant les équipements dont sont issus les symptômes de la signature non référencée, • détermination du score de plausibilité de chaque signature non référencée à partir des systèmes fonctionnels sources de ladite signature non référencée et de ladite matrice d’interdépendance, la plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux étant d’autant plus élevée que l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements des systèmes fonctionnels sources est élevé ; - le procédé comprend une étape de détermination, pour au moins une signature non référencée, en fonction du score de plausibilité de ladite signature non référencée, si les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, ou si les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique ; - le score de plausibilité étant d’autant plus élevé, respectivement d’autant plus faible, que la plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux est grande, l’étape de détermination comprend les sous-étapes suivantes : • comparaison du score de plausibilité à une première valeur seuil de score de plausibilité et à une deuxième valeur de score de plausibilité, inférieure ou égale, respectivement supérieure ou égale, à ladite première valeur seuil, • détermination que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne si le score de plausibilité est supérieur, respectivement inférieur, à la première valeur seuil, ou que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique si le score de corrélation est inférieur, respectivement supérieur à la deuxième valeur seuil ; - l’étape de détermination comprend les sous-étapes suivantes : • affichage sur un dispositif d’affichage d’une fenêtre de saisie destinée à la saisie par un opérateur d’un indicateur signalant soit que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, soit que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique, • classement de la signature non référencée comme constituant une nouvelle signature de panne, ou comme ne constituant pas une signature de panne unique, en fonction de l’indicateur saisi par l’opérateur ; - le procédé comprend en outre une étape de génération d’un référentiel augmenté de signatures de panne à partir du référentiel initial et de la pluralité de signatures potentielles ; - le référentiel augmenté de signatures de panne comprend les signatures de panne du référentiel initial et au moins une nouvelle signature de panne ; - la plateforme appartenant à un ensemble de plateformes, le référentiel initial comprend, pour chaque signature de panne donnée du référentiel: • un indicateur d’occurrence de plateforme, représentatif d’un nombre de plateformes distinctes de l’ensemble de plateformes sur lesquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée, et/ou • un indicateur d’occurrence de mission, représentatif d’un nombre de missions de plateformes de l’ensemble de plateformes lors desquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée ; - l’étape de génération du référentiel augmenté comprend : • une identification, parmi les signatures de panne du référentiel initial, d’au moins une signature de panne détectée, telle que l’ensemble des symptômes d’au moins une signature potentielle est compris dans la signature de panne détectée, • une mise à jour de l’indicateur d’occurrence de plateforme et/ou de l’indicateur d’occurrence de mission de ladite signature de panne détectée ; - la fourniture de la pluralité de signatures de pannes potentielles comprend les étapes suivantes : • fourniture d’une pluralité de groupes de symptômes générés à partir desdits messages de maintenance, chaque symptôme étant un message de panne généré par un équipement d’un système fonctionnel de ladite plateforme, chaque groupe de symptômes consistant soit en un unique symptôme, soit en une pluralité de symptômes tels qu’un intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé, • génération, à partir de la pluralité de groupes de symptômes, par analyse statistique non supervisée, de ladite pluralité de signatures de panne potentielles, chaque signature potentielle étant constituée d’un sous-groupe de symptômes qui est inclus dans plusieurs groupes de symptômes ; - la fourniture de la pluralité de groupes de symptômes comprend les étapes suivantes : • fourniture d’un enregistrement de messages de maintenance générés par des équipements des systèmes fonctionnels de ladite plateforme, chaque message de maintenance étant associé à un instant d’apparition dudit message, à une durée d’apparition dudit message et à une catégorie de message donnée, • extraction, depuis l’enregistrement de messages de maintenance, d’un ensemble de symptômes de panne, sur la base d’un ensemble de règles d’extraction stockées sur une mémoire d’un calculateur, et génération d’une base de données de symptômes de panne constituée de l’ensemble de symptômes de panne, • génération de la pluralité de groupes de symptômes à partir de la base de données de symptômes, chaque groupe de symptômes consistant soit en un unique symptôme de la base de données de symptômes, soit en une pluralité de symptômes de la base de données de symptômes tels que l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé ; - l’extraction de l’ensemble de symptômes comprend les étapes suivantes : • classification de chaque message de maintenance de l'enregistrement en message représentatif d’une panne ou en message non représentatif d’une panne, sur la base d’au moins une règle d’extraction de messages représentatifs d’une panne de l’ensemble de règles, • comparaison, pour au moins chaque message représentatif d’une panne, de la durée d’apparition dudit message à une durée seuil prédéterminée associée à la catégorie dudit message, et classification de chaque message représentatif d’une panne en message fugitif, si la durée d’apparition dudit message est inférieure à la durée seuil prédéterminée, ou en message significatif, si la durée d'apparition dudit message est supérieure ou égale à la durée seuil prédéterminée, • extraction, depuis l’enregistrement de messages de maintenance, de l’ensemble de symptômes de panne, chaque symptôme de panne étant un message de maintenance étant à la fois un message représentatif d’une panne et un message significatif ; - l’étape de génération de la pluralité de groupes de symptômes comprend les sous-étapes suivantes : • ordonner temporellement les symptômes de la base de données de symptômes, en fonction des instants d’apparition desdits symptômes, pour générer une série ordonnée de symptômes, • déterminer les intervalles de temps séparant les instants d’apparition des symptômes successifs deux-à-deux dans la série ordonnée de symptômes, • regrouper au sein d’un même groupe de symptômes les symptômes tels que l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur audit seuil d’intervalle de temps prédéterminé ; - chaque signature potentielle est constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme tels qu’un intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs de ladite signature potentielle soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé. L’invention a également pour objet un système d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme comprenant une pluralité de systèmes fonctionnels, chaque système fonctionnel comprenant au moins un équipement, ledit système comprenant un calculateur muni d’une mémoire, la mémoire comprenant un référentiel initial de signatures de panne, chaque signature de panne du référentiel initial comprenant un groupe référencé de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme consécutivement à une unique panne donnée, le système étant caractérisé en ce qu’il comprend un module d’analyse d’une pluralité de signatures potentielles générées à partir desdits messages de maintenance, chaque signature potentielle étant constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme, , le module d’analyse étant configuré pour : - identifier, parmi la pluralité de signatures potentielles, par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial, au moins une signature non référencée, chaque signature non référencée étant telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature non référencée, - analyser chaque signature non référencée, à partir d’une matrice d’interdépendance comprenant, pour chaque système fonctionnel de la plateforme, un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et le fonctionnement des équipements de chacun des autres systèmes fonctionnels, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux. L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple, et faite en se référant aux dessins annexés, sur lesquels : - la Figure 1 est une vue schématique d’un système d’analyse selon un mode de réalisation de l’invention et d'une plateforme ; - la Figure 2 est un schéma illustrant un mode de représentation de résultats d’analyse par le système de la Figure 1 ; - la Figure 3 est un schéma synoptique représentant les différentes étapes d’un procédé d’analyse selon un premier aspect de l’invention ; - la Figure 4 est un schéma synoptique représentant les différentes étapes d’un procédé d’analyse selon un deuxième aspect de l’invention ; et - la Figure 5 est une graphique illustrant une représentation d’informations de panne déterminées lors de la mise en œuvre du procédé de la Figure 4.

Un système 1 d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme 2 est illustré de manière schématique sur la Figure 1.

La plateforme 2 est avantageusement un aéronef tel qu’un avion civil ou militaire.

La plateforme 2 est une plateforme d’un ensemble de plateformes, par exemple un aéronef d’une flotte d’aéronefs.

La plateforme 2 comporte une pluralité de systèmes fonctionnels 4 embarqués mécaniques, électriques et/ou électroniques, destinés au fonctionnement de la plateforme. Dans le cas d’un aéronef, les systèmes fonctionnels 4 sont notamment destinés au pilotage du déplacement de la plateforme au sol, et lors d’un vol.

Chacun des systèmes fonctionnels comprend généralement une pluralité d’équipements et un calculateur central raccordé aux équipements.

Dans ce qui suit, le terme « calculateur » pourra désigner aussi chaque calculateur d’un groupe de calculateurs interfacés aux équipements du système. Un calculateur comprend une mémoire adaptée pour stocker des données et un microprocesseur.

La plateforme 2 comporte en outre un ordinateur central 6 de maintenance, également appelé « CMC » (pour « Centralized Maintenance Computer en anglais). L’ordinateur central 6 de maintenance est relié à chacun des systèmes fonctionnels 4, notamment par un bus numérique. L’ordinateur central 6 de maintenance est par ailleurs relié à un système de communication 8 de la plateforme 2.

Les divers équipements de chaque système fonctionnel sont raccordés mécaniquement, électriquement et/ou hydrauliquement entre eux et au calculateur central pour être pilotés par le calculateur central.

Les équipements de chacun des systèmes fonctionnels 4 sont en particulier configurés pour réaliser de manière répétée des tests, également appelés autotests, de leur propre initiative ou en réponse à une demande du calculateur central du système fonctionnel associé, ou de l’ordinateur central 6 de maintenance.

Les équipements sont en outre configurés pour échanger des données les uns avec les autres, via le calculateur central.

Chaque calculateur central est adapté pour centraliser et stocker des données issues des équipements du système fonctionnel (données brutes de fonctionnement, identification de pannes ...), et permettre des échanges d’informations avec l’extérieur du système fonctionnel.

Notamment, chaque calculateur est configuré pour recueillir un ensemble de données de fonctionnement des divers équipements du système fonctionnel auquel il est associé. Ces données de fonctionnement sont relatives notamment à l’état des équipements, à leur mode de fonctionnement, à des échanges de données ou d’informations entre les équipements, et/ou à des mesures relatives à l’équipement, par exemple des mesures de température, de pression, des mesures électriques, et des résultats d’autotests.

Chaque calculateur central est en outre configuré pour transmettre ces données à l’ordinateur central 6 de maintenance.

Ces données sont appelées par la suite messages de maintenance. Les messages de maintenance incluent ainsi : - des résultats d’autotest des équipements des systèmes fonctionnels 4 de la plateforme 2, - des enregistrements d’échanges entre des équipements de systèmes fonctionnels 4, - des données de fonctionnement interne d’équipements, notamment relatives au mode de fonctionnement de l’équipement, ou représentatives de mesures physiques mesurées sur l’équipement, notamment des mesures de température, de pression, ou électriques, - des données résultant d’observations par un opérateur de la plateforme 2, et résultant de la constatation par l’opérateur d’une anomalie ou au contraire d’un bon fonctionnement d’un équipement. L’ordinateur central 6 de maintenance est configuré pour recevoir les messages de maintenance générés lors de l’exploitation de la plateforme 2, notamment lors d’un vol lorsque la plateforme est un aéronef. L’ordinateur central 6 de maintenance est apte à enregistrer ces messages de maintenance, en particulier en vue d’une analyse ultérieure, sur une mémoire.

Le système de communication 8 est configuré pour transmettre un enregistrement de messages de maintenance au système d’analyse 1, par exemple à l’issue d’une mission de la plateforme, par exemple à l’issue d’un vol si la plateforme est un aéronef.

Le système d’analyse 1 est configuré pour recevoir de l’ordinateur central 6 de maintenance l’enregistrement de messages de maintenance générés lors d’une exploitation de la plateforme 2. Le système d’analyse 1 est par ailleurs configuré pour effectuer un pré-traitement des messages de cet enregistrement afin d’en extraire un ensemble de messages pertinents pour l’analyse de pannes survenues sur la plateforme, désigné ci-après base de données de symptômes de panne.

Le système d’analyse 1 est en outre configuré pour effectuer une pré-analyse des symptômes de panne pour regrouper les symptômes de panne en groupes de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme consécutivement à une unique panne donnée.

Le système d’analyse 1 est également configuré pour générer, à partir de ces groupes de symptômes, une pluralité de signatures de panne potentielles.

Le système d’analyse 1 est par ailleurs configuré pour analyser chaque signature potentielle, par comparaison avec un référentiel de signature de pannes, notamment afin d’enrichir ce référentiel, et/ou de déterminer la ou les pannes à l’origine des messages de maintenance.

Le système d’analyse 1 comprend à ces fins un calculateur 20 et des interfaces utilisateur 22, notamment un dispositif d’affichage 24 et des périphériques d’entrée 26.

Le calculateur 20 comprend un processeur 30 et une mémoire 32, c’est-à-dire un espace de stockage de données.

Le calculateur 20 comprend en outre une interface 34 de données.

Le calculateur 20 est propre à recevoir de l’ordinateur central 6 de maintenance un enregistrement de messages de maintenance générés lors d’une exploitation de la plateforme 2, via l’interface 34 de données.

La mémoire 32 comprend une zone de stockage d’un enregistrement 40 de messages de maintenance.

Chaque message de maintenance comprend des données relatives aux circonstances de génération de ce message, et des informations de cœur constituant le contenu de ce message.

Les informations de cœur d’un message incluent par exemple, dans le cas d’un enregistrement d’un échange entre des équipements, le contenu de cet échange, ou dans le cas d’un résultat d’autotest, le résultat de cet autotest.

Ces informations sont par exemple des paramètres à valeurs discrètes, notamment des paramètres binaires.

Les données relatives aux circonstances de génération d’un message incluent notamment un identifiant de l’équipement à l’origine de ce message, un identifiant de catégorie de message, un instant d’apparition de ce message et une durée d'apparition du message.

Dans le cas d’un message de maintenance signalant un bon fonctionnement ou une anomalie, on appellera instant d’apparition de ce message l’instant à partir duquel le message de maintenance signale une anomalie, et durée d’apparition la durée de l’intervalle de temps pendant lequel cette anomalie a été relevée.

La catégorie d’un message est représentative du type d’informations véhiculé par le message, par exemple une donnée de fonctionnement interne d’un équipement, un résultat d’autotest donné, un enregistrement d’un échange entre des équipements...

Par exemple, dans le cas d’un message résultant d’un autotest, la catégorie du message comprend un identifiant de cet autotest.

La mémoire 32 comprend en outre une zone de stockage d’un ensemble de règles d’extraction 42 et une zone 44 de stockage d’un référentiel initial de signatures de panne.

La mémoire 32 comprend de préférence une zone de stockage d’une règle de séquençage 46.

La mémoire comporte en outre une zone de stockage d’une matrice d’interdépendance 48 entre les systèmes fonctionnels 4 de la plateforme 2. L’ensemble de règles d’extraction 42 est destiné au pré-traitement des messages de l’enregistrement afin d’en extraire la base de données de symptômes de panne.

En particulier, l’ensemble de règles d’extraction comprend une règle d’extraction 50 de messages représentatifs d’une panne, appelée ci-après première règle d’extraction 50.

La première règle d’extraction 50 est destinée à la classification de chaque message de l’enregistrement 40 en message représentatif d’une panne ou en message non représentatif d’une panne.

La première règle d’extraction 50 comprend de préférence une table de classement 50a, destinée à classer chaque message de l’enregistrement en message de contexte ou en message de dysfonctionnement.

Les messages de dysfonctionnement rapportent des dysfonctionnements constatés sur les équipements, par exemple à l’issue d’une mesure physique ou d’un autotest.

Par contraste, les messages de contexte sont des messages représentatifs d’un contexte d’occurrence d’un dysfonctionnement, mais non représentatifs du dysfonctionnement lui-même. Les messages de contexte comprennent notamment des messages correspondant à des données de fonctionnement interne d’équipements, et des messages correspondant à des enregistrements d’échanges entre les équipements, notamment pendant une panne.

Le classement des messages en messages de contexte et en messages de dysfonctionnement est par exemple réalisé en fonction de la catégorie des messages.

Ainsi, la table de classement 50a comprend par exemple une liste de catégories de messages de contexte.

La première règle d’extraction comprend de préférence en outre une règle de filtrage 50b. La règle de filtrage 50b est destinée au classement de chaque message de dysfonctionnement en message représentatif de panne ou en message non représentatif de panne.

Les messages non représentatifs de panne sont des messages qui, bien que témoignant d’un dysfonctionnement, ne résultent pas à proprement parler d’une panne.

Ces messages non représentatifs de panne résultent par exemple d’une intervention d’un opérateur de la plateforme 2, d’un état particulier de la plateforme ou d’un équipement. Un état particulier est par exemple un état de sécurité technique, susceptible d’engendrer des messages de maintenance sans pour autant résulter d’un dysfonctionnement.

La règle de filtrage 50b comporte ainsi une liste de natures d’événement associant à au moins certaines catégories de messages une ou plusieurs natures d’événement dont l’occurrence est susceptible d’être la cause de messages de cette catégorie.

La liste de natures d’événement comprend par exemple, pour chaque catégorie de messages, une intervention d’un opérateur de la plateforme et/ou un état particulier de la plateforme et/ou de l’équipement dont est issu le message, susceptibles de causer ce message. L’ensemble de règles d’extraction 42 comprend en outre une règle d’extraction de messages significatifs 52, désignée ci-après par deuxième règle d’extraction 52.

La deuxième règle d’extraction 52 est destinée à classer chaque message représentatif d’une panne, ou chaque message de maintenance de l’enregistrement 40, en message fugitif ou message significatif, en fonction de sa durée d’apparition.

En effet, certains messages, bien qu’en théorie représentatifs d’une panne, peuvent être non significatifs s’ils sont apparus de manière fugitive, en particulier si leur durée d’apparition est inférieure à un seuil donné pour la catégorie de message considérée.

La deuxième règle d’extraction 52 comprend par exemple, pour chaque catégorie de message, une durée d'apparition minimale en-deçà de laquelle le message est à considérer comme fugitif, et au-delà de laquelle le message est à considérer comme significatif.

En variante, la deuxième règle d’extraction 52 comprend une durée seuil unique applicable à toutes les catégories de message. L’ensemble de règles d’extraction 42 comprend de préférence également une règle d’extraction de messages principaux de panne 54, désignée ci-après par troisième règle d’extraction 54.

La troisième règle d'extraction 54 est destinée à classer au moins chaque message significatif en message principal ou message occultant.

Un message occultant est un message dont l’occurrence résulte manifestement de l’occurrence d’au moins un deuxième message de panne, en particulier un message fortement corrélé à un ou plusieurs autres messages pour des raisons évidentes. La forte corrélation entre l’occurrence d’un message occultant et ce deuxième message risque de masquer d’autres corrélations, moindres, entre ce deuxième message et d’autres messages significatifs. Au contraire, un message principal est un message dont l’occurrence ne résulte pas manifestement de l’occurrence d’un autre message significatif.

La troisième règle d’extraction 54 comprend une table de corrélation 54a, listant pour chaque catégorie de message, la corrélation entre l’occurrence d’un message de cette catégorie et l’occurrence de messages des autres catégories, et un lien de causalité entre l’occurrence du message et l’occurrence des messages des autres catégories.

Cette table de corrélation 54a permet ainsi de classifier un message significatif en tant que message occultant si ce message est fortement corrélé à au moins un message significatif, appelé message corrélé, par exemple si la corrélation entre ce message est supérieur à un seuil prédéterminé, et si ce message résulte de l’occurrence du message corrélé.

La table de corrélation résulte par exemple d’une analyse préalable de messages de maintenance, et peut être mise à jour à chaque mise en œuvre du procédé selon l’invention, pour tenir compte de nouvelles corrélations et liens de causalité entre des messages de maintenance. L’ensemble de règles d’extraction 42 est ainsi destiné à la classification des messages de l’enregistrement 40 en : messages représentatifs d’une panne ou non représentatifs d’une panne, messages significatifs ou messages fugitifs, et, de préférence, en messages principaux ou messages occultants. L’ensemble de règles d’extraction 42 permet ainsi d’extraire de l’enregistrement de messages de maintenance, un ensemble de symptômes de panne, chaque symptôme étant un message qui est à la fois un message représentatif d’une panne, un message significatif et avantageusement un message principal, pour générer une base de données de symptômes de panne.

La règle de séquençage 46 est destinée à la segmentation temporelle de l’intervalle de temps d’apparition des symptômes en une pluralité d’intervalles de temps.

En effet, selon un mode de réalisation préféré de l’invention, l’analyse des symptômes est réalisée en regroupant, au sein d’un même groupe de symptômes, les symptômes apparus dans un délai proche, et en analysant séparément les groupes de symptômes ainsi créés.

Selon ce mode de réalisation, chaque groupe de symptômes consiste soit en un unique symptôme de la base de données de symptômes, soit en une pluralité de symptômes de la base de données de symptômes tels que l’intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieure à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé.

La règle de séquençage 46 comprend ainsi une valeur de ce seuil d’intervalle de temps.

Le référentiel initial 44 comprend une pluralité de signatures de panne susceptibles d’être constatées sur la plateforme 2, ou plus généralement sur les plateformes de l’ensemble de plateformes.

Plus précisément, chaque signature de panne du référentiel initial comprend une pluralité de symptômes susceptibles d’apparaître de manière concomitante ou de manière rapprochée consécutivement à une unique panne donnée.

Notamment, chaque signature de panne du référentiel initial correspond à un groupe de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme consécutivement à une unique panne donnée.

Chaque signature de panne comprend en outre un identifiant d’une panne associée à la signature. Cet identifiant désigne la panne identifiée comme responsable de la génération des symptômes de la signature de panne.

Le référentiel initial 44, stocké dans la mémoire 32, résulte par exemple d’une analyse antérieure de messages de maintenance générés par les plateformes de l’ensemble de plateformes.

De préférence, le référentiel initial 44 comprend en outre pour chaque signature de panne donnée de ce référentiel initial 44: - un indicateur d’occurrence de plateforme, représentatif du nombre de plateformes distinctes de l’ensemble de plateformes sur lesquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée, - un indicateur d’occurrence de mission, représentatif du nombre de missions effectuées par les plateformes de l’ensemble de plateformes lors desquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée.

De tels indicateurs permettent d’évaluer qu’une panne résultant en une signature donnée rencontrée sur un petit nombre de plateformes mais un grand nombre de missions résulte vraisemblablement d’un problème de fabrication, ou qu’une panne résultant en une signature donnée rencontrée sur un grand nombre de plateformes résulte vraisemblablement d’un problème de conception.

La matrice d’interdépendance 48 entre les systèmes fonctionnels de la plateforme comprend, pour chaque système fonctionnel de la plateforme 2, un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et le fonctionnement des équipements de chacun des autres systèmes fonctionnels.

La mémoire 32 contient en outre des modules logiciels 60 propres à être exécutés par le processeur 30 pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention.

Ces modules 60 comprennent un module 62 de génération d’une base de données de symptômes, un module 64 de génération de signatures potentielles, et un module 66 d'analyse des signatures potentielles.

Le module 62 de génération d’une base de données de symptômes de panne est configuré pour extraire, depuis l’enregistrement de messages de maintenance 40 stocké sur la mémoire 32, un ensemble de symptômes, sur la base de l’ensemble de règles d’extraction 42. Le module 62 de génération est par ailleurs configurer pour générer la base de données de symptômes à partir de l’ensemble de symptômes ainsi extrait.

En particulier, le module 62 de génération est configuré pour classifier chaque message de maintenance de l’enregistrement 40 en message représentatif d’une panne ou en message non représentatif d’une panne, sur la base de la première règle d’extraction 50.

Notamment, le module 62 de génération est configuré pour classifier les messages de maintenance de l’enregistrement 40 en messages de dysfonctionnement, représentatifs d’un dysfonctionnement d’un équipement, ou en messages de contexte représentatifs d’un contexte d’occurrence d’un dysfonctionnement, de préférence à partir de la table de classement 50a. A cette fin, le module 62 de génération est par exemple configuré pour comparer la catégorie de chaque message à la liste de catégories de message de contexte de la table 50a, et pour déterminer que ce message : - est un message de dysfonctionnement si la catégorie de ce message n’est pas comprise dans la liste de catégories de messages de contexte, ou - est un message de contexte si la catégorie de ce message est comprise dans la liste de catégories de messages de contexte.

Le module 62 de génération est en outre configuré pour déterminer, pour au moins chaque message de dysfonctionnement, si ce message est représentatif d’une panne ou non représentatif d’une panne, notamment à partir de la règle de filtrage 50b.

En particulier, le module 62 de génération est propre à déterminer, pour au moins chaque message de dysfonctionnement, à partir de la liste de natures d’événement et de la catégorie du message, si au moins une nature d’événement associée est susceptible d’être la cause de ce message. S’il existe au moins une nature d’événement associée, le module 62 de génération est apte à déterminer si un événement de cette nature était présent à l’instant d’apparition du message, par exemple par analyse des messages de maintenance de l’enregistrement 40.

Le module 62 de génération est en outre configuré pour classifier le message en : - en message non représentatif d’une panne si au moins un événement de la nature associée au message était présent à l’instant d’apparition du message, ou - en message représentatif d’une panne si aucune nature d’événement n’est susceptible d’être la cause de ce message d’après la règle de filtrage 50b, ou si aucun événement de la nature associée au message n’était présent à l’instant d’apparition du message.

Le module 62 de génération est par ailleurs configuré pour classifier au moins chaque message représentatif d’une panne, par exemple chaque message représentatif d’une panne ou chaque message de l’enregistrement 40, en message fugitif ou en message significatif, sur la base de la deuxième règle d’extraction 52.

En particulier, le module 62 de génération est configuré pour comparer la durée d’apparition de chaque message à une durée seuil selon la deuxième règle d’extraction 52, par exemple une durée seuil unique indépendante de la catégorie du message, ou, de préférence, à la durée seuil associée à la catégorie de ce message.

Le module 62 de génération est par ailleurs configuré pour classifier chaque message : - en message fugitif, si la durée d’apparition dudit message est inférieure à la durée seuil - ou en message significatif, si la durée d’apparition dudit message est supérieure ou égale à la durée seuil.

De préférence, le module 62 de génération est en outre configuré pour classifier chaque message significatif, à partir de la troisième règle d’extraction 54, notamment de la table de corrélation, en message principal de panne, dont l’occurrence ne résulte pas de l’occurrence d’au moins un autre message significatif, ou en message occultant de panne, dont l’occurrence résulte de l’occurrence d’au moins un autre message significatif.

Sur la base de ces classifications, le module 62 de génération est configuré pour extraire de l’enregistrement de messages de maintenance, un ensemble de symptômes de panne, chaque symptôme de panne étant un message représentatif d’une panne et significatif.

De préférence, chaque symptôme de panne est également un message principal, c’est-à-dire un message qui soit à la fois un message représentatif d’une panne, significatif et principal.

Le module 62 de génération est en outre configuré pour générer une base de données de symptômes, constituée de l’ensemble des symptômes ainsi extraits.

La base de données de symptômes est ainsi constituée des messages qui sont à la fois des messages représentatifs d’une panne et significatifs.

De préférence, la base de données de symptômes est constituée des messages qui sont à la fois des messages représentatifs d’une panne, significatifs et principaux.

Les messages non inclus dans la base de données de symptômes sont conservés dans l’enregistrement 40, et peuvent être utilisés lors d’une analyse ultérieure.

Le module 62 de génération est par ailleurs configuré pour enregistrer la base de données de symptômes sur une zone de la mémoire 32.

Le module 64 de génération de groupes de symptômes est configuré pour générer une pluralité de groupes de symptômes à partir de la base de données de symptômes.

Chaque groupe de symptômes consiste soit en un unique symptôme de la base de données de symptômes, soit en une pluralité de symptômes de la base de données de symptômes, tels que l’intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieure à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé, notamment tel que stocké dans la règle de séquençage 46.

Par deux symptômes successifs, on entend qu’il n’existe aucun autre symptôme dans la base de données de symptômes tel que l’instant d’apparition de cet autre symptôme est compris entre les instants d’apparition des deux symptômes successifs.

De préférence, pour générer les groupes de symptômes, le module 64 est configuré pour ordonner temporellement les symptômes de la base de données de symptômes, en fonction de l’instant d’apparition desdits symptômes, pour générer une série ordonnée de symptômes.

Le module 64 est en outre configuré pour déterminer l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition des symptômes successifs deux-à-deux dans la série ordonnée de symptômes, et pour regrouper au sein d’un même groupe de symptômes les symptômes tels que l’intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieure au seuil d’intervalle de temps prédéterminé.

Le module 64 est en outre configuré pour enregistrer les groupes de symptômes sur une zone de la mémoire 32.

Il est à noter que le module 64 est configuré pour générer la pluralité de groupes de symptômes indépendamment de la durée d’apparition et de l’instant de disparition des symptômes.

De préférence, le module 64 est par ailleurs configuré pour générer une restitution, notamment à destination d’un opérateur des groupes de symptômes ainsi générés. Par exemple, le module 64 est configuré pour générer l’affichage, sur le dispositif d’affichage 24, d’informations relatives aux groupes de symptômes. Par exemple, le module 64 est configuré pour générer l’affichage, pour chaque groupe de symptômes, d’une fenêtre graphique affichant des informations relatives aux symptômes de ce groupe. Ces informations incluent notamment la catégorie du symptôme.

Le module 64 est en outre configuré pour générer, à partir des groupes de symptômes, une pluralité de signatures de panne potentielles.

La génération des signatures de panne potentielles est effectuée en factorisant les groupes de symptômes, c’est-à-dire en associant ensemble les groupes de symptômes comportant chacun un même sous-groupe de symptômes identique, et en associant à ces groupes de symptômes une signature potentielle constituée de ce sous-groupe de symptômes. A titre d’exemple, on considère trois groupes de symptômes constitué pour le premier des symptômes A, B, C, D et E, pour le deuxième des symptômes A, B, C et D, et pour le troisième des symptômes C, D et E.

Les premier et deuxième groupes comprennent chacun les symptômes A, B, C et D, de telle sorte qu’on associe à ces groupes une première signature potentielle constituée des symptômes A, B, C et D.

Les premier et troisième groupes comprennent par ailleurs chacun les symptômes C, D et E, de telle sorte qu’on associé à ces groupes une deuxième signature potentielle, constituée des symptômes C, D et E.

La factorisation permet à la fois de réduire le nombre des groupes de symptômes à analyser, et d’autre part permet de regrouper les symptômes susceptibles de constituer une unique signature de panne.

La génération des signatures de panne est par exemple mise en œuvre au moyen d’une analyse statistique non supervisée, en regroupant les groupes de symptômes similaires et en générant une signature de panne potentielle à partir de chacun de ces regroupements, chaque signature potentielle étant constituée d’un sous-groupe de symptôme qui est inclus dans plusieurs groupes de symptômes.

Chaque signature potentielle est par exemple désignée par une chaîne de caractère obtenue par concaténation, dans l’ordre alphabétique, des intitulés des symptômes la composant.

Le module 66 d’analyse des signatures de panne potentielles est configuré pour analyser chaque signature de panne potentielle, par comparaison avec les signatures de panne du référentiel initial 44, pour déterminer si la signature de panne potentielle correspond à une unique signature de pannes enregistrée dans ce référentiel initial.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour identifier au moins une signature de panne potentielle tel qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de cette signature potentielle, désignés ci-après par signature non référencée.

Le module 66 d’analyse est destiné à analyser chaque signature non référencée pour déterminer si les symptômes de cette signature non référencée constitue une unique signature de panne ou ne constitue pas une unique signature de panne, pour enrichir le référentiel initial et identifier les causes de la ou des pannes associée(s) aux symptômes de la signature non référencée.

Une signature non référencée ne constituant pas une unique signature de pannes comprend par exemple des symptômes de plusieurs signatures de panne distinctes.

Une signature ne constituant pas une unique signature de pannes constitue par exemple deux signatures de panne distinctes ou plus. A ces fins, le module 66 d’analyse est configuré pour comparer chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial, et pour classifier chaque signature potentielle en : - signature référencée, telle qu’il existe une signature de panne dans le référentiel initial, ci-après signature de panne détectée, comprenant l’ensemble des symptômes de la signature référencée, ou - signature non référencée, telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature non référencée. A titre d’exemple, cette comparaison est effectuée en comparant la désignation de chaque signature potentielle, obtenue par concaténation, dans l’ordre alphabétique, des intitulés des symptômes la composant, aux désignations des signatures du référentiel initial, définies de même.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour analyser chaque signature non référencée pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de la plateforme liés entre eux. Ce score de plausibilité est représentatif d’une probabilité que les symptômes de la signature non référencée résultent conjointement d’une unique panne et constituent donc une unique signature de panne.

De préférence, le module 66 d’analyse est propre à déterminer ce score de plausibilité sur la base de la matrice d’interdépendance 48 entre les systèmes fonctionnels de la plateforme.

En particulier, le module 66 d’analyse est apte à identifier, pour chaque signature non référencée, les systèmes fonctionnels sources comprenant les équipements dont sont issus les symptômes de la signature non référencée.

Le module 66 d’analyse est en outre configuré pour extraire de la matrice d’interdépendance 48, pour chaque signature non référencée, le ou les indicateurs de dépendance entre les systèmes fonctionnels sources associés à cette signature non référencée.

Par exemple, pour une signature non référencée associé à deux systèmes fonctionnels sources, le module 66 d’analyse est propre à extraire de la matrice d’interdépendance 48 l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ces deux systèmes fonctionnels sources.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour déterminer le score de plausibilité de chaque signature non référencée à partir du ou des indicateurs de dépendance ainsi extraits, la probabilité que les symptômes d’une signature non référencée constituent une unique signature de panne étant d’autant plus élevée que l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements des systèmes fonctionnels sources est élevé.

Par exemple, l’indicateur de dépendance est un nombre exprimé en pourcentage, un indicateur de 0% étant représentatif d’une absence totale de dépendance entre deux systèmes fonctionnels, tandis qu’un indicateur de 100% représente une dépendance maximale entre les systèmes fonctionnels.

Selon un mode de réalisation, lorsqu’une signature non référencée est associée à plus de deux systèmes fonctionnels sources, le score de plausibilité est égal à la plus petite valeur des indicateurs de dépendance entre ces systèmes.

En variante, le module 66 d’analyse est configuré pour déterminer, lorsqu’une signature non référencée est associée à plus de deux systèmes fonctionnels sources, plusieurs scores de plausibilité, chaque score de plausibilité étant représentatif d’une probabilité que les symptômes de la signature non référencée issus de deux des systèmes sources appartiennent à une unique signature de panne.

Selon un mode de réalisation, le module 66 d’analyse est configuré pour générer une restitution, notamment à destination d’un opérateur, des scores de plausibilité ainsi déterminés.

Par exemple, le module 66 d’analyse est configuré pour générer l’affichage, notamment sur le dispositif d’affichage 24, d’une fenêtre graphique, par exemple sous la forme d’un tableau récapitulant, pour chaque signature non référencée, un identifiant de cette signature, les systèmes fonctionnels sources associés à cette signature et le score de plausibilité.

On a ainsi illustré sur la Figure 2 une fenêtre graphique 70 propre à être générée par le module 66 d’analyse. Cette fenêtre graphique récapitule sous forme d’un tableau les résultats de l’analyse pour deux signatures non référencées, et affiche notamment : - les identifiants de chacune de ces signatures, notés ID1 et ID2, - le nombre de symptômes de chaque signature, noté Nb1 et Nb2, - les systèmes fonctionnels sources associés à chaque signature, notés Sysla, Syslb, Sys2a et Sys 2b, - le score de plausibilité pour chaque signature, qui est de 0% pour le premier groupe ID1 et de 100% pour le deuxième groupe ID2.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour générer un référentiel augmenté de signatures de panne, à partir du référentiel initial de signatures de panne et de la pluralité de signatures potentielles.

Le référentiel augmenté de signatures de panne est un référentiel enrichi avec les nouvelles données issues de l’enregistrement de messages de maintenance.

En particulier, le module 66 d’analyse est configuré pour déterminer, pour chaque signature non référencée, en fonction du score de plausibilité, si les symptômes de cette signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne unique (ci-après nouvelle signature de panne) ou si les symptômes de la signature non référencée constituent au moins deux signatures de panne distinctes.

Une nouvelle signature de panne correspond soit à une signature d’une panne nouvelle, c’est-à-dire à la signature d’une panne pour laquelle il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial, soit à une signature augmentée de panne. Une signature augmentée de panne correspond à une signature de panne déjà présente dans le référentiel initial, à laquelle est ajouté au moins un symptôme additionnel, non présent dans la signature de panne du référentiel initial.

Par exemple, le score de plausibilité étant d’autant plus élevé, respectivement d’autant plus faible, que la probabilité que les symptômes de la signature non référencée constituent une unique signature de panne est grande, le module 66 d’analyse est configuré pour déterminer que les symptômes d’une signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne si le score de plausibilité est supérieur, respectivement inférieur, à une première valeur seuil de score de plausibilité prédéterminée, et pour déterminer que les symptômes d’une signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique si le score de plausibilité est inférieur, respectivement supérieur à une deuxième valeur seuil de score de plausibilité prédéterminée.

Selon un mode de réalisation, les première et deuxième valeurs seuil de score de plausibilité sont égales.

En variante, les première et deuxième valeurs seuil de score de plausibilité sont distinctes, et telles que la première valeur seuil est supérieure, respectivement inférieure, à la deuxième valeur seuil.

Dans ce cas, les symptômes de toute signature non référencée dont le score de plausibilité est compris entre la première et la deuxième valeurs seuil n’est ni considéré comme une nouvelle signature de panne, ni comme ne constituant pas une unique signature de panne.

Selon cette variante, le module 66 d’analyse est configuré pour afficher sur le dispositif d’affichage 24 une fenêtre de saisie destinée à permettre la saisie par un opérateur d’un indicateur signalant soit que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, soit que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une unique signature de panne.

La fenêtre de saisie comprend par exemple une zone d’affichage dans laquelle sont affichés un identifiant de la signature non référencée, les systèmes fonctionnels sources associés à cette signature et le score de plausibilité déterminé par le module 66 d’analyse.

Le module 66 d’analyse est alors apte à recevoir la saisie de l’opérateur et à déterminer que les symptômes de cette signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne ou ne constituent pas une unique signature de panne en fonction de cette saisie.

Si les symptômes d’une signature non référencée sont considérés comme ne constituant pas une unique signature de panne mais comme constituant au moins deux signatures de panne distinctes, le module 66 d’analyse est configuré pour générer au moins deux signatures potentielles à partir de la signature non référencée, et à analyser à nouveau chacune de ces signatures potentielles en tant que deux signatures potentielles additionnelles.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour générer le référentiel augmenté de signatures de panne en ajoutant aux signatures de panne déjà existante les nouvelles signatures de panne. En particulier, pour chaque nouvelle signature de panne, le module 66 d’analyse est configuré pour : ajouter cette nouvelle signature de panne en tant que signature de panne additionnelle s’il n’existe aucune signature d’une telle panne dans le référentiel initial, si la nouvelle signature de panne correspond à une signature de panne déjà présente dans le référentiel initial, à laquelle est ajouté au moins un symptôme additionnel, non présent dans la signature de panne du référentiel initial, ajouter ce ou ces symptômes additionnels dans la signature de panne existante.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour mettre à jour les indicateurs d’occurrence de plateforme et les indicateurs d’occurrence de mission du référentiel initial.

En particulier, le module 66 d’analyse est configuré pour identifier, parmi les signatures de panne du référentiel initial, au moins une signature de panne détectée.

Le module 66 d’analyse est par ailleurs configuré pour mettre à jour l’indicateur d’occurrence de plateforme et l’indicateur d’occurrence de mission de la ou de chaque signature de panne détectée, par exemple en incrémentant d’une unité les indicateurs d’occurrence de plateforme et de mission de cette signature de panne.

Un procédé d’analyse de messages de maintenance selon un premier aspect de l’invention est décrit ci-après, en référence à la Figure 3.

Le procédé est de préférence mis en œuvre au moyen d’un système d’analyse tel que décrit précédemment.

Le procédé comporte une étape 102 de fourniture de l’ensemble de règles d’extraction 42, en particulier : - la fourniture de la première règle d’extraction 50, destinée à l’extraction de messages représentatifs d’une panne, incluant la table de classement 50a et la règle de filtrage 50b, - la fourniture de la deuxième règle d’extraction 52, destinée à l’extraction de messages significatifs, et incluant par exemple, pour chaque catégorie de message, une durée d’apparition minimale en-deçà de laquelle le message est à considérer comme fugitif, et au-delà de laquelle le message est à considérer comme significatif, ou une durée seuil unique applicable à toutes les catégories de message, - la fourniture de la troisième règle d’extraction 54, destinée à l’extraction de messages principaux de panne, et incluant par exemple la table de corrélation 54a. L’ensemble de règles d’extraction 42 est par exemple stocké sur la mémoire 32.

Le procédé comporte de préférence une étape 104 de fourniture de la règle de séquençage 46, destinée à la segmentation temporelle de l’intervalle de temps d’apparition de symptômes de panne en une pluralité d’intervalles de temps.

Le procédé comprend en outre une étape 106 de fourniture d’un d’enregistrement de messages de maintenance générés par des équipements d’au moins une plateforme 2. Chaque message de maintenance est associé dans ledit enregistrement à un instant d'apparition dudit message, une durée d’apparition dudit message, et étant d’une catégorie de message donnée,

Comme décrit ci-dessus, ces messages de maintenance incluent : - des résultats d’autotest des équipements des systèmes fonctionnels 4 de la plateforme 2, - des enregistrements d’échanges entre des équipements de systèmes fonctionnels 4, - des données de fonctionnement interne d’équipements, notamment relatives au mode de fonctionnement de l’équipement, ou représentatives de mesures physiques mesurées sur l’équipement, notamment des mesures de température, de pression, ou électriques, des données résultant d’observations par un opérateur de la plateforme 2, et résultant de la constatation par l’opérateur d’une anomalie ou au contraire d bon fonctionnement d’un équipement. L’étape 106 de fourniture de l’enregistrement de maintenance comprend par exemple au moins l’une des sous-étapes suivantes: - une sous-étape d’enregistrement des messages de maintenance lors d’au moins une mission de la plateforme notamment sur la mémoire de l’ordinateur central 6 de maintenance, - une sous-étape de transmission de l’enregistrement 40 de messages de maintenance par l’ordinateur central 6 de maintenance au calculateur 20, - une sous-étape de réception de l’enregistrement 40 de messages de maintenance par le calculateur 20, notamment via l’interface 34 de données, - une sous-étape d’enregistrement de l’enregistrement 40 sur la mémoire 32.

Le procédé selon le premier aspect de l’invention comprend l’extraction, depuis l’enregistrement 40, d’un ensemble de symptômes de panne, sur la base de l’ensemble de règles d’extraction 42, et la génération d’une base de données de symptômes constituée de l’ensemble des symptômes de panne ainsi extraits. L’extraction et la génération de la base de données de symptômes sont par exemple mises en œuvre par le module 62 de génération. L’extraction de l’ensemble de symptômes de panne comprend une étape 110 de classification de chaque message de maintenance de l’enregistrement 40 en message représentatif d’une panne ou en message non représentatif d’une panne, sur la base d’au moins une règle d’extraction de messages représentatifs d’une panne de l’ensemble de règles 42, notamment sur la base de la première règle d’extraction 50. L’étape 110 de classification comprend de préférence une sous-étape 112 de classification de chaque message de maintenance de l’enregistrement 40 en message de dysfonctionnement, représentatif d’un dysfonctionnement d’un équipement de la plateforme 2, ou en message de contexte représentatif d'un contexte d’occurrence d’un dysfonctionnement, en fonction de la catégorie de ce message.

La sous-étape 112 est par exemple mise en œuvre sur la base de la table de classement 50a. La sous-étape 112 est par exemple mise en œuvre par le module 62 de génération.

De préférence, la sous-étape 112 comprend la comparaison de la catégorie de chaque message de maintenance à la liste de catégories de message de contexte de la table de classement 50a.

Le message de maintenance est alors classifié en tant que : - message de dysfonctionnement si la catégorie de ce message n’est pas comprise dans la liste de catégories de messages de contexte, ou - message de contexte si la catégorie de ce message est comprise dans la liste de catégories de messages de contexte.

De préférence, l’étape 110 de classification comprend en outre une sous-étape 114 de détermination, pour chaque message de dysfonctionnement, si le message de dysfonctionnement est représentatif d’une panne ou non représentatif d’une panne, notamment à partir de la règle de filtrage 50b. La sous-étape 114 est par exemple mise en œuvre par le module 62 de génération.

La sous-étape 114 comprend par exemple les phases suivantes, mises en œuvre pour chaque message de dysfonctionnement : - une phase 116 de détermination, à partir de la liste de natures d’événement de la règle de filtrage 50b et de la catégorie du message, si au moins une nature d’événement associée est susceptible d’être la cause de ce message, - s’il existe au moins une nature d’événement associée à la catégorie de ce message, une phase 118 de détermination si un événement de cette nature était présent à l’instant d’apparition du message, - s’il existe au moins une nature d’événement associée à la catégorie de ce message, et si un événement de cette nature était présent à l’instant d’apparition du message, une phase 120 de classification du message en message non représentatif d’une panne, ou - si aucune nature d’événement n’est associée à la catégorie du message dans la liste de natures d’événement, ou si aucun événement de cette nature n’était présent à l’instant d’apparition du message, une phase 122 de classification du message en message représentatif d’une panne.

De préférence, lors de la phase 118 de détermination, la présence ou l’absence d’un événement de la nature associée est déterminée par analyse des messages de maintenance de l’enregistrement 40, par exemple par l’analyse des messages de contexte.

En variante, la phase 118 de détermination comprend l’interrogation d’un opérateur via le dispositif d’affichage 24 et les périphériques d’entrée 26. Par exemple, le dispositif d’affichage 24 affiche une boite de dialogue visant à interroger l’opérateur sur la présence ou l’absence de l’événement à l’instant d’apparition du message, l’opérateur saisit sa réponse via les périphériques d’entrée 26, et la présence ou l’absence de l’événement à l’instant d’apparition du message est déterminée sur la base de la réponse de l’opérateur. L’extraction de l’ensemble de symptômes de panne comprend en outre une étape 126 de classification d’au moins chaque message représentatif d’une panne, par exemple de chaque message représentatif d’une panne ou de chaque message de l’enregistrement 40, en message fugitif ou en message significatif. L’étape de classification 126 est par exemple mise en œuvre par le module 62 de génération. L’étape de classification 126 est de préférence mise en œuvre sur la base de la deuxième règle d’extraction 52. L’étape de classification 126 comprend les sous-étapes suivantes, mises en œuvre pour chaque message représentatif d’une panne ou pour chaque message de l’enregistrement 40 : une sous-étape de comparaison 128 de la durée d’apparition du message à une durée seuil prédéterminée associée à la catégorie du message, et une sous-étape de classification 130 de chaque message représentatif d’une panne en message fugitif, si la durée d’apparition du message est inférieure à la durée seuil prédéterminée, ou en message significatif, si la durée d’apparition du message est supérieure ou égale à la durée seuil prédéterminée.

Lors de la sous-étape 128, la durée d’apparition du message est de préférence comparée à la durée seuil selon la deuxième règle d’extraction 52, par exemple une durée seuil unique indépendante de la catégorie du message, ou, de préférence, à la durée seuil associée spécifiquement à la catégorie de ce message.

De préférence, l’extraction de l’ensemble de symptômes de panne comprend également une étape 132 de classification d’au moins chaque message significatif à partir d’une table de corrélation prédéfinie, en message principal de panne, dont l’occurrence ne résulte pas de l’occurrence d’au moins un autre message significatif, ou en message occultant de panne, dont l’occurrence résulte de l’occurrence d’au moins un autre message significatif,

La table de corrélation est par exemple la table de corrélation 54a de la troisième règle d’extraction 54. L’étape 132 de classification est de préférence mise en œuvre par le module 62 de génération. L’étape 132 de classification comprend par exemple, pour chaque message significatif : - une détermination d’une corrélation entre l’occurrence de ce message et l’occurrence d’autres messages significatifs, d’après la table de corrélation 54a, - la détermination d’un lien de causalité entre l’occurrence du message et l’occurrence des autres messages significatifs, - si le message est fortement corrélé à au moins un autre message significatif, appelé message corrélé, et résulte de l’occurrence du message corrélé, ce message est alors classifié en tant que message occultant.

Dans le cas contraire, ce message est classé en tant que message principal. L’extraction de l’ensemble de symptômes de panne comprend, à la suite des étapes 110, 126 et 132 de classification, une étape 136 d’extraction, depuis l’enregistrement 40, de chaque message qui est à la fois : - un message représentatif d’une panne, et un message significatif.

De préférence, sont extraits lors de l’étape 136 uniquement chaque message qui est à la fois : un message représentatif d’une panne, un message significatif, et un message principal.

Selon un mode préféré de réalisation, les étapes 110, 126 et 132 sont réalisées de manière séquentielle. Ainsi, lors de l’étape 110, chacun des messages de maintenance est classifié en tant que messages représentatif d’une panne ou non représentatif d’une panne. Puis, lors de l’étape 126, seuls les messages représentatifs d’une panne, à l’exclusion des messages non représentatifs d’une panne, sont classifiés en tant que message significatif ou message fugitif. Enfin, lors de l’étape 132, seuls les messages significatifs, à l’exclusion des messages fugitifs, sont classifiés en tant que message principal ou message occultant.

En variante, les étapes 110 et 126 sont réalisées au moins en partie en parallèle.

Par exemple, selon cette variante, lors de l’étape 126, chacun des messages de l’enregistrement 40, incluant les messages non représentatifs d’une panne, est classifié en tant que message significatif ou message fugitif.

Par ailleurs, la classification en messages représentatif/non représentatifs d’une panne, en messages significatifs/fugitifs et en messages principaux/occultants est par exemple réalisée en allouant un attribut, dans la mémoire 32 stockant l’enregistrement 40, à chacun des messages de maintenance.

Lors d’une étape 138, la base de données de symptômes de panne, constituée de l’ensemble des symptômes de panne extraits, est générée. Cette base de données est de préférence enregistrée sur une zone de la mémoire 32 lors d’une étape 140.

Chaque symptôme de la base de données de symptômes est un message de maintenance de l’enregistrement 40 qui est à la fois un message représentatif d’une panne et un message significatif, et, de préférence, un message principal.

De préférence, le procédé selon le premier aspect de l’invention comprend en outre une étape de génération 150 d’une pluralité de groupes de symptômes à partir de la base de données de symptômes. L’étape de génération 150 est de préférence mise en oeuvre par le module 64 de génération.

Chaque groupe de symptômes consiste soit en un unique symptôme de la base de données de symptômes, soit en une pluralité de symptômes de la base de données de symptômes tels que l’intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieure à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé.

Ce seuil d’intervalle de temps prédéterminé est par exemple le seuil défini dans la règle de séquençage 46.

Selon un mode de réalisation, l’étape de génération 150 comprend les sous-étapes suivantes : - une sous-étape 152 lors de laquelle les symptômes de la base de données de symptômes sont ordonnés temporellement, en fonction de leur instant d’apparition, pour générer une série ordonnée de symptômes, et/ou - une sous-étape 154 de détermination de l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition des symptômes successifs deux-à-deux dans la série ordonnée de symptômes, et - une sous-étape 156 de regroupement, au sein d’un même groupe de symptômes, des symptômes tels que l’intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieure au seuil d’intervalle de temps prédéterminé.

Lors de l’étape de génération 150, seuls les instants d’apparition des messages sont pris en compte, à l’exclusion de leur durée et de leur instant de disparition.

En outre, chaque groupe de symptômes est considéré comme un ensemble de symptômes concomitants, indépendamment de leur instant d’apparition. En effet, les inventeurs ont constaté que la prise en compte des instants d’apparition des symptômes pour une analyse ultérieure non seulement complexifie les calculs nécessaires à cette analyse, mais n’est pas pertinents puisque cet instant d’apparition ne reflète généralement pas l’instant réel d’apparition du dysfonctionnement à l’origine du symptôme. Par exemple, les autotests sont généralement réalisés à une fréquence donnée. Ainsi, un premier dysfonctionnement ayant causé un deuxième dysfonctionnement peut être traduit par un résultat d’autotest ultérieur au résultat d’autotest traduisant le deuxième dysfonctionnement. L’étape de génération 150 est suivie d’une étape d’enregistrement 158 des groupes de symptômes sur une zone de la mémoire 32.

De préférence, l’étape de génération 150 est en outre suivie d’une étape de restitution 160, notamment à destination d’un opérateur, d’informations relatives aux groupes de symptômes ainsi générés. Cette étape de restitution 160 comprend par exemple l’affichage, sur le dispositif d’affichage 24, de ces informations. Ces informations incluent par exemple, pour chaque groupe de symptômes, des informations relatives aux symptômes de ce groupe, notamment la catégorie de chaque symptôme du groupe.

Puis, lors d’une étape 162, le module 64 génère, à partir des groupes de symptômes, une pluralité de signatures de panne potentielles.

Comme décrit ci-dessus, la génération des signatures de panne potentielles est effectuée, au moyen d’une analyse statistique non supervisée, en factorisant les groupes de symptômes, c’est-à-dire en associant ensemble les groupes de symptômes comportant des symptômes identiques, et en associant à ces groupes de symptômes une signature potentielle constituée de ces symptômes.

Chaque signature de panne potentielle est ainsi constituée de plusieurs symptômes présents dans au moins un, en général plusieurs, groupes de symptômes distincts.

Chaque signature de panne potentielle consiste donc soit en un unique symptôme, soit en une pluralité de symptômes tels qu’un intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans la signature de panne potentielle soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé, par exemple tel que défini dans la règle de séquençage 46. Chaque signature de panne potentielle est constituée d’un ensemble de symptômes considérés comme concomitants, indépendamment de leur instant d’apparition.

Lors de l’étape 162, la factorisation des groupes de symptômes peut conduire à la détection de symptômes occultants, non détectés comme tels lors de l’étape 132 de classification. La présence de tels symptômes occultants peut par exemple conduire à regrouper deux groupes de symptômes peu similaires mais considérés comme similaires en raison de la présence du symptôme occultant dans ces deux groupes, et au contraire à considérer deux groupes de symptômes comme peu similaires car seul l’un d’entre eux comprend le symptôme occultant.

Aussi, l’étape 162 peut comprendre une phase de mise à jour de la table de corrélation 54a afin de tenir compte, lors d'une mise en œuvre postérieure du procédé selon l’invention, de nouvelles corrélations révélées lors de la factorisation des groupes de symptômes.

Un procédé d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme 2, selon un deuxième aspect de l’invention, est décrit ci-après, en référence à la Figure 4.

Le procédé est de préférence mis en œuvre au moyen du système d’analyse 1 tel que décrit ci-dessus.

Le procédé comporte une étape de fourniture 200 d’une pluralité de signatures de panne potentielles, générées à partir des messages de maintenance de l’enregistrement 40.

Chaque symptôme est un message de maintenance généré par un équipement d’un système fonctionnel de la plateforme 2.

Chaque signature potentielle consiste soit en un unique symptôme, soit en une pluralité de symptômes tels qu’un intervalle de temps séparant l’instant d’apparition de deux symptômes successifs dans la signature potentielle soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé, par exemple tel que défini dans la règle de séquençage 46.

Selon un mode de réalisation, l’étape de fourniture 200 de la pluralité de signatures potentielles est mise en œuvre selon un procédé selon le premier aspect de l’invention.

Selon un mode de réalisation particulier, l’étape de fourniture 200 comprend une sous-étape de fourniture d’une base de données de symptômes de panne, et la mise en œuvre des étapes de génération 150 de la pluralité de groupes de symptômes à partir de la base de données de symptômes et de génération 162 de la pluralité de signatures potentielles, telle que décrites ci-dessus.

Le procédé comporte également une étape de fourniture 202 d’un référentiel initial 44 de signatures de panne, chaque signature de panne du référentiel initial comprenant un groupe référencé de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme 2 ou d’une plateforme de l’ensemble de plateforme, consécutivement à une unique panne donnée.

Chaque groupe référencé de symptômes est un ensemble de symptômes considérés comme concomitants, indépendamment de leurs instants d’apparition respectifs.

Le référentiel initial 44 est par exemple stocké dans la mémoire 32 du calculateur 20.

Le référentiel initial 44 de signatures de panne résulte par exemple d’une analyse antérieure de messages de maintenance générés par les plateformes de l’ensemble de plateforme, comme décrit ci-après.

En variante, l’étape de fourniture 202 du référentiel initial 44 comprend la génération de ce référentiel initial 44, notamment sur la base de documentations techniques de la plateforme 2 ou de l’ensemble de plateformes.

Le procédé comporte ensuite une étape d’identification 210, parmi la pluralité de signatures potentielles, d’au moins une signature non référencée.

Chaque signature non référencée est une signature potentielle telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature non référencée. L’étape d’identification 210 est mise en œuvre par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial. L’étape d’identification 210 de la ou des signatures non référencées comprend ainsi de préférence une sous-étape de comparaison 212 de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial. L’étape d’identification 210 comporte par ailleurs une sous-étape de classification 214 de chaque signature potentielle en : - signature référencée, telle qu’il existe une signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature référencée, ou - signature non référencée, tel qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial comprenant l’ensemble des symptômes de la signature non référencée.

Lors de cette étape d’identification, aucun ordre d’apparition de symptômes n’est pris en compte, chaque signature potentielle et chaque signature de panne étant considérées comme un ensemble de symptômes concomitants.

Chaque signature non référencée ainsi identifiée correspond potentiellement à une signature de panne qui n’est pas encore connue dans le référentiel initial.

Le procédé met ensuite en œuvre une série d’étapes visant à déterminer si cette signature non référencée correspond effectivement à une nouvelle signature de panne, ou si les symptômes de cette signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique.

Le procédé comporte ainsi, à la suite de l’étape d’identification 210, une étape d’analyse 216 de chaque signature non référencée, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de la plateforme liés entre eux. Ce score de plausibilité est représentatif d’une probabilité que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne unique.

De préférence, ce score de plausibilité est déterminé sur la base de la matrice d’interdépendance 48 entre les systèmes fonctionnels de la plateforme 2.

En particulier, l’étape d’analyse 216 de chaque signature non référencée comprend de préférence une sous-étape de fourniture 218 de la matrice d’interdépendance 48 entre les systèmes fonctionnels de la plateforme.

La matrice d’interdépendance 48 est par exemple enregistrée sur la mémoire 32. L’étape d’analyse 216 comprend en outre une sous-étape d’identification 220, pour chaque signature non référencée, de systèmes fonctionnels sources. Les systèmes fonctionnels sources, pour une signature non référencée donnée, sont les systèmes fonctionnels de la plateforme qui incluent les équipements dont sont issus les symptômes de la signature non référencée. L’étape d’analyse 216 comprend ensuite une sous-étape de détermination 222 du score de plausibilité de chaque signature non référencée à partir des systèmes fonctionnels sources de la signature et de la matrice d’interdépendance 48, la probabilité que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne unique étant d’autant plus élevée que l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements des systèmes fonctionnels sources, dans la matrice d’interdépendance, est élevé.

La sous-étape de détermination 222 comprend par exemple l’extraction, depuis la matrice d’interdépendance 48, pour chaque signature non référencée, du ou des indicateurs de dépendance entre les systèmes fonctionnels sources associés à cette signature non référencée.

Par exemple, pour une signature non référencée associée à deux systèmes fonctionnels sources, la sous-étape de détermination 222 comprend l’extraction, depuis la matrice d’interdépendance, de l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ces deux systèmes fonctionnels sources.

Le score de plausibilité de chaque signature non référencée est alors déterminé à partir du ou des indicateurs de dépendance ainsi extraits, comme décrit ci-dessus.

Par exemple, le score de plausibilité est d’autant plus élevé, respectivement d’autant plus faible, que la probabilité que les symptômes de la signature non référencée constituent une unique signature de panne est grande.

Selon un mode de réalisation, le procédé comprend ensuite une étape de restitution à destination d’un opérateur d’informations relatives à chaque signature non référencée, notamment d’un identifiant de chaque signature non référencée, des systèmes fonctionnels sources associés à cette signature groupe et du score de plausibilité déterminé pour cette signature. Cette étape de restitution comprend par exemple l’affichage, notamment sur le dispositif d’affichage 24, d’une fenêtre graphique, par exemple sous la forme d’un tableau, récapitulant ces informations. Une telle fenêtre graphique est illustrée à titre d’exemple sur la Figure 2.

De préférence, le procédé comprend ensuite une étape de détermination 226, pour chaque signature non référencée, en fonction du score de plausibilité, si les symptômes de la signature non référencée constituent une unique nouvelle signature de panne, ou si ces symptômes ne constituent pas une signature de panne unique.

Par exemple, lors de l’étape 226, les symptômes d’une signature non référencée sont considérés comme : - constituant une nouvelle signature de panne si le score de plausibilité est supérieur, respectivement inférieur, à une première valeur seuil de score de plausibilité prédéterminée, ou - ne constituant pas une signature de panne unique, par exemple constituent deux signatures de panne distinctes, si le score de plausibilité est inférieur, respectivement supérieur à une deuxième valeur seuil de score de plausibilité prédéterminée.

Par exemple, à chaque signature non référencée est affecté un attribut de nouvelle signature de panne ou un attribut de signatures de panne multiples.

Dans un mode de réalisation, l'étape de détermination 226 comprend ainsi, pour chaque signature non référencée : - une sous-étape de comparaison 230 du score de plausibilité à ladite première valeur seuil et à ladite deuxième valeur seuil, - une sous-étape de détermination 232, lors de laquelle les symptômes de la signature non référencée sont considérés comme constituant une nouvelle signature de panne si le score de plausibilité est supérieur, respectivement inférieur, à la première valeur seuil, ou comme ne constituant pas une signature de panne unique, par exemple comme constituant deux signatures de panne distinctes, si le score de plausibilité est inférieur, respectivement supérieur à la deuxième valeur seuil.

Selon un mode de réalisation, les première et deuxième valeurs seuil de score de plausibilité sont égales.

Dans ce cas, à l’issue de la sous-étape de détermination 232, chaque signature non référencée est considérée soit comme une nouvelle signature de panne, soit comme ne constituant pas une signature de panne unique.

En variante, comme décrit ci-dessus, les première et deuxième valeurs seuil de score de plausibilité sont distinctes, et telles que la première valeur seuil est supérieure, respectivement inférieure, à la deuxième valeur seuil.

Dans ce cas, les symptômes de toute signature non référencée dont le score de plausibilité est compris entre la première et la deuxième valeur seuil ne sont considérés, à l’issue de la sous-étape de détermination 232, ni comme constituant une nouvelle signature de panne, ni comme ne constituant pas une signature de panne unique.

De préférence, l’étape de détermination 226 comporte alors une sous-étape d’affichage 234 d’une fenêtre de saisie destinée à permettre la saisie par un opérateur d’un indicateur signalant soit que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, soit que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique.

La fenêtre de saisie est affichée sur le dispositif d’affichage 24.

La fenêtre de saisie comprend une zone d’affichage dans laquelle sont affichés un identifiant de la signature non référencée de symptômes, les systèmes fonctionnels sources associés à cette signature et le score de plausibilité déterminé lors de la sous-étape 222.

De préférence, sont également affichés dans la zone d’affichage le nombre de symptômes de la signature et/ou la liste des symptômes de cette signature et des informations relatives à ces symptômes, notamment leur catégorie.

De préférence, sont également affichés d’autres messages de maintenance de l’enregistrement 40, survenus à proximité temporelle des symptômes de la signature, par exemple des messages de contexte, susceptibles d’aider l’opérateur à déterminer si les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne.

Lors d’une sous-étape de saisie 236, l’opérateur indique alors si les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne ou si les symptômes de cette signature ne constituent pas une signature unique. L’étape de détermination 226 comporte alors une sous-étape de traitement 238 de la saisie de l’opérateur, pour affecter à la signature non référencée un attribut de nouvelle signature de panne ou un attribut de signatures de panne multiples, en fonction de cette saisie.

Si les symptômes d’une signature non référencée sont considérés comme résultant d’au moins deux pannes distinctes, lors d’une étape de division 240, au moins deux signatures potentielles additionnelles sont générées à partir de la signature non référencée. Puis, chacune de ces signatures additionnelles est à nouveau analysée selon les étapes 210, 216 et 226.

Par ailleurs, le procédé comprend de préférence une étape de génération 250 d’un référentiel augmenté de signatures de panne, à partir du référentiel initial de signatures de panne et de la pluralité de signatures potentielles.

Le référentiel augmenté de signatures de panne est un référentiel enrichi avec les nouvelles données issues de l’enregistrement de messages de maintenance. Le référentiel augmenté est destiné à être utilisé en tant que nouveau référentiel initial lors d’une mise en œuvre ultérieure d’un procédé selon le deuxième aspect de l’invention. L’étape de génération 250 du référentiel augmenté comprend de préférence une sous-étape d’ajout 252, aux signatures de panne déjà existantes dans le référentiel initial, des nouvelles signatures de panne telle que déterminées lors de l’étape de détermination 226.

Par exemple, une nouvelle signature de panne est ajoutée en tant que signature de panne additionnelle s’il n’existe aucune signature d’une panne correspondante dans le référentiel initial, en particulier s’il n’existe aucune signature de panne constituée de certains symptômes de la signature de panne nouvelle.

De préférence, la sous-étape 252 comprend, pour chaque signature de panne additionnelle ainsi identifiée, une phase d’association à ladite signature de panne d’un identifiant de panne associée à la signature. Cet identifiant désigne la panne identifiée comme responsable de la génération des symptômes de la signature de panne additionnelle.

Cet identifiant de panne est par exemple déterminé par un opérateur, sur la base : - des symptômes de la signature de panne additionnelle, de messages de maintenance de l’enregistrement 40 illustrant notamment le contexte d’occurrence de ces symptômes, par exemple des enregistrements d’échanges internes des équipements du système fonctionnel impacté et des constatations d’opérateurs de la plateforme. A cette fin, la phase d’association comprend par exemple une étape de restitution à un opérateur de ces informations, notamment par affichage sur le dispositif d’affichage 24, et une étape de saisie par l’opérateur de l’identifiant de panne.

Si la nouvelle signature de panne correspond à une signature de panne déjà présente dans le référentiel initial, à laquelle est ajouté au moins un symptôme additionnel, non présent dans la signature de panne du référentiel initial, ce ou ces symptômes additionnels sont ajoutés dans la signature de panne existante.

De préférence, l’étape de génération 250 du référentiel augmenté comprend une sous-étape de mise à jour 254, lors de laquelle les indicateurs d’occurrence de plateforme et les indicateurs d’occurrence de mission du référentiel initial sont mis à jour.

Cette sous-étape de mise à jour 254 comprend par exemple : - l’identification, parmi les signatures de panne du référentiel initial, d’au moins une signature de panne détectée, - la mise à jour de l’indicateur d’occurrence de plateforme et de l’indicateur d’occurrence de mission de la ou de chaque signature de panne détectée, par exemple en incrémentant d’une unité les indicateurs d’occurrence de plateforme et de mission de cette signature de panne. L’étape de génération 250 comprend par ailleurs un enregistrement du référentiel augmenté dans la mémoire 32.

De préférence, le procédé comprend en outre une restitution graphique 260 des indicateurs d’occurrence de plateforme et d'occurrence de mission du référentiel augmenté, par exemple sur le dispositif d’affichage 24. Comme illustré sur la Figure 5, cette représentation graphique prend par exemple la forme d’un graphique tridimensionnel dont l’abscisse X représente les valeurs possibles des indicateurs d’occurrence de plateforme, l’ordonnée Y les valeurs possibles des indicateurs d’occurrence de mission, et l’axe vertical Z représente le nombre de signatures de panne dans le référentiel augmenté dont les indicateurs d’indicateurs d’occurrence de plateforme et de mission sont égaux un couple (Xi, Yi) d’indicateurs d’occurrence de plateforme et de mission.

Sur le graphique de la Figure 5, on constate qu’un grand nombre de signatures de panne ont à la fois un faible indicateur d’occurrence de plateforme et un faible indicateur d’occurrence de mission, i.e. sont des pannes isolées.

Le système et le procédé d’analyse selon l’invention permettent ainsi de déterminer, de manière globale et rapide, l’origine de pannes complexes présentes sur une plateforme, sans l’utilisation de modèles mathématiques complexes.

En particulier, le procédé d’analyse selon le premier aspect de l’invention met à disposition un ensemble de données dont l’analyse ultérieure est facilitée, notamment en extrayant les seules données qui sont pertinentes pour l’identification de pannes par comparaison avec un référentiel existant. Ainsi, les risques que les données ainsi extraites ne correspondent à aucune signature de panne connue, et que dès lors l’origine de la panne ne puisse être déterminée, sont minimisés.

En particulier, le regroupement des messages de maintenance extraits en groupes de symptômes considérés comme un ensemble de symptômes concomitants permet d’éviter la prise en compte complexe et généralement peu pertinente, des instants d’apparition relatifs de ces symptômes, très souvent non représentatifs de la séquence de déroulement de la panne, lors d’une analyse ultérieure.

Le procédé d’analyse selon le deuxième aspect de l’invention permet de comparer de manière efficace des signatures à un référentiel existant, en vue de déterminer la ou les pannes à l’origine des symptômes et d’enrichir le référentiel existant. D’autres modes de réalisation peuvent être envisagés. En particulier, le procédé selon le premier aspect et le procédé selon le deuxième aspect sont par exemple mis en œuvre l’un après l’autre, ou sont mis en œuvre indépendamment l’un de l’autre.

Claims (16)

1. REVENDICATIONS 1Procédé d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme (2) comprenant une pluralité de systèmes fonctionnels (4), chaque système fonctionnel comprenant au moins un équipement, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - fourniture (200) d’une pluralité de signatures potentielles de panne générées à partir desdits messages de maintenance, chaque signature potentielle étant constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme (2), - fourniture (202) d’un référentiel initial (44) de signatures de panne, chaque signature de panne du référentiel initial (44) comprenant une pluralité de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme (2) consécutivement à une unique panne donnée, - identification (210) parmi la pluralité de signatures potentielles, par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial (44), d’au moins une signature de panne non référencée, chaque signature non référencée étant une signature potentielle telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial (44) comprenant l’ensemble des symptômes de ladite signature potentielle, - analyse (216) de chaque signature non référencée à partir d’une matrice d’interdépendance (48) comprenant, pour chaque système fonctionnel de la plateforme (2), un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et le fonctionnement des équipements de chacun des autres systèmes fonctionnels, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux.
2. 2.- Procédé d’analyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape d’identification (210) de la signature non référencée comprend la comparaison (212) de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial (44), et la classification (214) de chaque signature potentielle en : - signature référencée, s’il existe une signature de panne dans le référentiel initial (44) comprenant l’ensemble des symptômes de la signature potentielle, ou - signature non référencée s’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial (44) comprenant l’ensemble des symptômes de la signature potentielle.
3. 3, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que l’étape d’analyse (216) de chaque signature non référencée pour déterminer le score de plausibilité comprend les phases suivantes : identification (220), pour chaque signature non référencée, de systèmes fonctionnels sources comprenant les équipements dont sont issus les symptômes de la signature non référencée, - détermination (222) du score de plausibilité de chaque signature non référencée à partir des systèmes fonctionnels sources de ladite signature non référencée et de ladite matrice d’interdépendance, la plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux étant d’autant plus élevée que l’indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements des systèmes fonctionnels sources est élevé.
4. 4, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de détermination (226), pour au moins une signature non référencée, en fonction du score de plausibilité de ladite signature non référencée, si les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, ou si les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique.
5. 5, - Procédé d’analyse selon la revendication 4, caractérisé en ce que, le score de plausibilité étant d’autant plus élevé, respectivement d’autant plus faible, que la plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux est grande, l’étape de détermination (226) comprend les sous-étapes suivantes : - comparaison (230) du score de plausibilité à une première valeur seuil de score de plausibilité et à une deuxième valeur de score de plausibilité, inférieure ou égale, respectivement supérieure ou égale, à ladite première valeur seuil, - détermination (232) que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne si le score de plausibilité est supérieur, respectivement inférieur, à la première valeur seuil, ou que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique si le score de corrélation est inférieur, respectivement supérieur à la deuxième valeur seuil.
6. 6, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que l’étape de détermination (226) comprend les sous-étapes suivantes : - affichage (234) sur un dispositif d’affichage (24) d’une fenêtre de saisie destinée à la saisie par un opérateur d’un indicateur signalant soit que les symptômes de la signature non référencée constituent une nouvelle signature de panne, soit que les symptômes de la signature non référencée ne constituent pas une signature de panne unique, - classement (238) de la signature non référencée comme constituant une nouvelle signature de panne, ou comme ne constituant pas une signature de panne unique, en fonction de l’indicateur saisi par l’opérateur.
7. 7, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de génération (250) d’un référentiel augmenté de signatures de panne à partir du référentiel initial (44) et de la pluralité de signatures potentielles.
8. 8, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 4 à 6 et la revendication 7, caractérisé en ce que le référentiel augmenté de signatures de panne comprend les signatures de panne du référentiel initial (44) et au moins une nouvelle signature de panne.
9. 9, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que la plateforme (2) appartenant à un ensemble de plateformes, le référentiel initial (44) comprend, pour chaque signature de panne donnée du référentiel: - un indicateur d’occurrence de plateforme, représentatif d’un nombre de plateformes distinctes de l’ensemble de plateformes sur lesquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée, et/ou - un indicateur d’occurrence de mission, représentatif d’un nombre de missions de plateformes de l’ensemble de plateformes lors desquelles une signature de panne comportant l’ensemble des symptômes de la signature de panne donnée a été préalablement enregistrée.
10. 10, - Procédé d’analyse selon les revendications 7 et 9, caractérisé en ce que l’étape de génération (250) du référentiel augmenté comprend : - une identification, parmi les signatures de panne du référentiel initial, d’au moins une signature de panne détectée, telle que l’ensemble des symptômes d’au moins une signature potentielle est compris dans la signature de panne détectée, - une mise à jour (254) de l’indicateur d’occurrence de plateforme et/ou de l’indicateur d'occurrence de mission de ladite signature de panne détectée.
11. 11, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que la fourniture (200) de la pluralité de signatures de pannes potentielles comprend les étapes suivantes : - fourniture d’une pluralité de groupes de symptômes générés à partir desdits messages de maintenance, chaque symptôme étant un message de panne généré par un équipement d’un système fonctionnel (4) de ladite plateforme (2), chaque groupe de symptômes consistant soit en un unique symptôme, soit en une pluralité de symptômes tels qu’un intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé, - génération (160), à partir de la pluralité de groupes de symptômes, par analyse statistique non supervisée, de ladite pluralité de signatures de panne potentielles, chaque signature potentielle étant constituée d’un sous-groupe de symptômes qui est inclus dans plusieurs groupes de symptômes.
12. 12,- Procédé d’analyse selon la revendication 11, caractérisé en ce que la fourniture de la pluralité de groupes de symptômes comprend les étapes suivantes : - fourniture (106) d’un enregistrement de messages de maintenance générés par des équipements des systèmes fonctionnels (4) de ladite plateforme (2), chaque message de maintenance étant associé à un instant d’apparition dudit message, à une durée d’apparition dudit message et à une catégorie de message donnée, - extraction, depuis l’enregistrement de messages de maintenance, d’un ensemble de symptômes de panne, sur la base d’un ensemble (42) de règles d’extraction (50, 52, 54) stockées sur une mémoire (32) d’un calculateur (20), et génération (138) d’une base de données de symptômes de panne constituée de l’ensemble de symptômes de panne, - génération (150) de la pluralité de groupes de symptômes à partir de la base de données de symptômes, chaque groupe de symptômes consistant soit en un unique symptôme de la base de données de symptômes, soit en une pluralité de symptômes de la base de données de symptômes tels que l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé.
13. 13.- Procédé d’analyse selon la revendication 12, caractérisé en ce que l’extraction de l’ensemble de symptômes comprend les étapes suivantes : • classification (110) de chaque message de maintenance de l’enregistrement (40) en message représentatif d’une panne ou en message non représentatif d’une panne, sur la base d’au moins une règle d’extraction (50) de messages représentatifs d’une panne de l’ensemble (42) de règles, • comparaison (128), pour au moins chaque message représentatif d’une panne, de la durée d’apparition dudit message à une durée seuil prédéterminée associée à la catégorie dudit message, et classification (130) de chaque message représentatif d’une panne en message fugitif, si la durée d’apparition dudit message est inférieure à la durée seuil prédéterminée, ou en message significatif, si la durée d’apparition dudit message est supérieure ou égale à la durée seuil prédéterminée, • extraction (136), depuis l’enregistrement (40) de messages de maintenance, de l’ensemble de symptômes de panne, chaque symptôme de panne étant un message de maintenance étant à la fois un message représentatif d’une panne et un message significatif.
14. 14, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 12 ou 13, caractérisé en ce que l’étape de génération (150) de la pluralité de groupes de symptômes comprend les sous-étapes suivantes : - ordonner (152) temporellement les symptômes de la base de données de symptômes, en fonction des instants d’apparition desdits symptômes, pour générer une série ordonnée de symptômes, - déterminer (154) les intervalles de temps séparant les instants d’apparition des symptômes successifs deux-à-deux dans la série ordonnée de symptômes, - regrouper (156) au sein d’un même groupe de symptômes les symptômes tels que l’intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs dans le groupe de symptômes soit inférieur audit seuil d’intervalle de temps prédéterminé.
15. 15, - Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 14, caractérisé en ce que chaque signature potentielle est constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme tels qu’un intervalle de temps séparant les instants d’apparition de deux symptômes successifs de ladite signature potentielle soit inférieur à un seuil d’intervalle de temps prédéterminé.
16. 16, - Système (1) d’analyse de messages de maintenance générés par au moins une plateforme (2) comprenant une pluralité de systèmes fonctionnels (4), chaque système fonctionnel comprenant au moins un équipement, ledit système (1) comprenant un calculateur (20) muni d’une mémoire (32), la mémoire (32) comprenant un référentiel initial (44) de signatures de panne, chaque signature de panne du référentiel initial (44) comprenant un groupe référencé de symptômes susceptibles d’être générés par des équipements de la plateforme (2) consécutivement à une unique panne donnée, le système étant caractérisé en ce qu’il comprend un module (66) d’analyse d’une pluralité de signatures potentielles générées à partir desdits messages de maintenance, chaque signature potentielle étant constituée d’une pluralité de symptômes générés par ladite plateforme (2), le module (66) d’analyse étant configuré pour : - identifier, parmi la pluralité de signatures potentielles, par comparaison de chaque signature potentielle aux signatures de panne du référentiel initial (44), au moins une signature non référencée, chaque signature non référencée étant telle qu’il n’existe aucune signature de panne dans le référentiel initial (44) comprenant l’ensemble des symptômes de la signature non référencée, - analyser chaque signature non référencée, à partir d’une matrice d’interdépendance (48) comprenant, pour chaque système fonctionnel de la plateforme (2), un indicateur de dépendance entre le fonctionnement des équipements de ce système fonctionnel et le fonctionnement des équipements de chacun des autres systèmes fonctionnels, pour déterminer un score de plausibilité que les symptômes de la signature non référencée résultent de systèmes fonctionnels de ladite plateforme liés entre eux.