Maintenabilité

Notre objectif est de réduire significativement vos coûts de maintenance

Maintenance Curative

  • Analyse du contenu des tâches TSM (Trouble Shooting Manual).
  • Identification des axes d’amélioration, afin d’optimiser l’isolation des pannes, et minimiser les conséquences opérationnelles (durée des opérations au sol < TAT*) et économiques DMC/IMC (Direct/Indirect Maintenance Costs).
  • Vérification de l’efficacité de la tâche TSM en apportant une attention particulière :
    • Aux facteurs humains,
    • Aux opérations de maintenance AMM (Aircraft Maintenance Manual),
    • A l’accessibilité,
    • A l’efficience de l’isolation de la panne pour une durée optimisée des opérations de maintenance.
  • Assurer un suivi permanent de la qualité des révisions périodiques des tâches TSM et AMM.
  • Revues et consolidations technique et qualité de la procédure de maintenance avant publication.

*Turn Around Time 

Maintenance Curative "Dynamique"

Qu’est-ce que la Maintenance Curative « Dynamique » ?

La maintenance curative « dynamique » est un programme d’innovation de FM Engineering Consulting, permettant d’ajuster automatiquement: 

  • Les probabilités d’incrimination des causes possibles, en fonction de l’avancement des étapes d’isolation de la panne.
  • La durée des tâches de maintenance conduisant à une réparation dans un délai optimisé.

Maintenance Préventive

  • Apport d’une expertise auprès des principaux intervenants, responsables du process MRB (Maintenance Review Board) en accord avec les règlementations EASA et FAR CS-25 et CS-23.
  • Spécialiste de la méthode de développement des tâches de maintenance programmées MSG-3.
  • Revues technique et qualité des manuels, méthodes, instructions, et directives des organisations d’approbation Part 145 et 21G.
  • Assistance technique multi-systèmes avion, avionique  et structure auprès des principaux acteurs MRO.

Maintenance Prédictive

  • Collecte des données en service provenant de différentes sources (avionneur, systémier, équipementier…).
  • Analyse des données de masse afin d’identifier les signes précoces d’une détérioration et d’anticiper les opérations de maintenance associées.
  • Spécification des algorithmes de détection des différents scénarii opérationnels.
  • Evaluation des impacts opérationnels et économiques.
  • Conception des réseaux de neurones permettant d’incriminer la (les) cause(s) de la panne par anticipation.
  • Essais unitaires et d’intégration des réseaux de neuronnes, analyse des résultats et rédactions des comptes rendus d’essais.
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