Utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle
Défi
Les compagnies aériennes disposent de plusieurs années d’historiques de maintenance pour des centaines d’avions composant leur flotte. Mais cette énorme quantité de données critiques était essentiellement introuvable et inutilisable.
Les techniciens de maintenance devaient diagnostiquer et résoudre les problèmes sans être en mesure d’exploiter ou d’interpréter les implications des précieux apprentissages et plans d’action du passé.
Solution
Utilisation de l’IA pour ingérer des données structurées et non structurées provenant de sources variées, notamment des directives techniques, des journaux non routiniers, des notes de techniciens, des inventaires, des données sur le temps de dépannage et le coût des matériaux, ainsi que l’historique des incidents en vol.
Exploitation de la compréhension du langage naturel et de l’analyse avancée du contenu pour aider les équipes de maintenance à diagnostiquer et à résoudre les problèmes plus rapidement et avec plus de confiance.
Utilisation de l’IA pour aider à déterminer la cause probable et préconiser des solutions à mettre en œuvre rapidement par les techniciens.
Résultats
Traitement de centaines de milliers de cas de maintenance 90 % plus rapidement.
Utilisation de l’IA pour fournir des informations exploitables sur les causes profondes, ce qui a permis de réduire de 90 % les délais d’analyse de l’historique des défauts de maintenance.
Grâce à la visibilité en matière de maintenance préventive, les employés des compagnies aériennes consacrent plus de temps à l’acheminement des passagers à l’heure et à la satisfaction de millions de passagers.