IOT et industrie : Aviation 4.0: plus de sécurité grâce à l'automatisation et à la numérisation

1. Introduction L'industrie manufacturière subit des changements remarquables. La quatrième révolution, portée par l'Internet des objets (IoT), est là. Il crée des réseaux intelligents, connecte des machines, des travaux et des systèmes qui peuvent échanger indépendamment des données et des commandes, initier des actions et se contrôler de manière autonome. [1]. Les experts estiment que 85% des entreprises mettront en œuvre des solutions Industrie 4.0 dans toutes les divisions commerciales importantes d'ici 5 ans. D'ici 2020, cela équivaudra à une dépense annuelle de 140 milliards d'euros uniquement au niveau européen [2].Cependant, qu'est-ce que l'Industrie 4.0? C'est la question dont parle le monde industriel. Industrie 4.0 [3] est parfois appelée la quatrième révolution industrielle, après les machines mécaniques à vapeur, la production de masse à propulsion électrique et la fabrication automatisée à commande électronique / informatique. Il se concentre sur la mise en place de produits intelligents et de processus de production intelligents ainsi que sur des systèmes de fabrication intégrés verticalement et horizontalement [4]. Les produits intelligents se distinguent de manière distincte, peuvent être situés à tout moment dans le temps et enregistrent des informations ou des statuts passés et actuels ainsi que d'autres moyens d'atteindre leur objectif. Processus de production intelligents [5] sont des processus de production intelligents dans lesquels les différentes étapes du cycle de vie sont intégrées les unes aux autres, en commençant par la phase de conception et en terminant par la phase de retrait. Les quatre étapes de la révolution industrielle sont illustrées dans la figure 1, les quatre étapes de la révolution industrielle. Le concept est renommé localement en fonction des différentes initiatives en cours dans diverses zones géographiques et branches de l'industrie. Quelques-uns d'entre eux sont: Internet des objets (IoT) [6] fait référence au monde dans lequel tous les objets et appareils du quotidien sont complètement interconnectés pour une interopérabilité transparente; Internet des objets industriel (IIoT) [7] est ce que vous obtenez lorsque vous appliquez les concepts de l'IoT à un environnement industriel, par exemple en production; Smart Manufacturing est un terme principalement utilisé aux États-Unis, et China2020 est un terme principalement utilisé en Chine [8]; Factory of the Future est une grande initiative de recherche soutenue par l'UE, dans laquelle les nouvelles technologies (telles que l'IoT) devraient être appliquées aux usines; Internet industriel (General Electric), Entreprise connectée (Cisco), etc.; La numérisation industrielle est terme utilisé en Suède, qui met l'accent sur l'impact et le potentiel de la numérisation dans les industries de fabrication et de processus.La différence entre ces initiatives ne réside pas dans les objectifs, mais plutôt dans la sélection de solutions techniques habilitantes (par exemple, sans fil ou non, utilisation Internet ou réseaux propriétaires, communication point à point ou non, cloud ou non, etc.) En ce qui concerne l'aviation, les principales applications du concept Industrie 4.0 jusqu'à présent sont liées aux procédés de fabrication aérospatiale. Barbosa [9] a fourni un aperçu contextuel de la manière dont la robotique, la fabrication additive, la réalité augmentée, l'IdO et la simulation sont actuellement appliquées dans l'industrie de la fabrication aéronautique. Il a illustré quelques nouveautés dans l'industrie aérospatiale liées à l'Industrie 4.0 et ses avantages au quotidien.Même s'il reste encore un long chemin à parcourir avant la production du premier avion entièrement automatisé, l'application de robots chez Airbus et Boeing se fera mensuellement cadences de production supérieures à 30 unités possibles pour certains types d'avions. Une nouvelle société dérivée d'Airbus, InFactory Solutions, développe la vision d'entreprise de «l'usine du futur», avec des produits et services pour la fabrication connectée dans un environnement de production entièrement connecté et numérique. [10]Dans le même temps, certains auteurs ont souligné l'impact des principales technologies habilitantes de l'Industrie 4.0 sur la gestion de la sécurité sur les sites de production. L'analyse des mégadonnées peut fournir des données précises pour le contrôle opérationnel, et l'IoT pourrait améliorer la sécurité des équipements grâce à une meilleure maintenance [11, 12, 13].Cependant, le potentiel des technologies habilitantes clés de l’Industrie 4.0 pour accroître les niveaux de sécurité extrêmement stricts des opérations aériennes n’a pas encore été abordé. Ce chapitre explique comment la prochaine ère de l'aviation 4.0 (Industrie 4.0 pour l'aviation) pourrait impliquer une opportunité de changement de paradigme dans l'amélioration de la sécurité. Il analyse, dans une perspective évolutive, les étapes du développement de l'aviation, depuis les règles de vol VFR de base de l'Aviation 1.0, jusqu'à la phase d'Aviation 4.0 où les systèmes cyber-physiques seront conçus pour aider les humains au travail physiquement pénible, désagréable ou dangereux, à prendre des décisions et accomplir les tâches de manière autonome. Il illustre également des études de cas sur l'application du concept Aviation 4.0 pour accroître la sécurité aérienne. Le concept de l'aviation 4.0 Tout comme nous pouvons établir quatre étapes de la révolution industrielle, nous pouvons établir quatre étapes dans l'évolution de l'aviation commerciale. Ces quatre étapes sont étroitement liées à l'adoption de niveaux d'automatisation plus élevés à bord des aéronefs; et de manière controversée, elles ne correspondent pas à une tentative délibérée d'améliorer la sécurité aérienne de manière régulière, mais plutôt à une adaptation continue aux défis imposés par son environnement suivant une approche d'essai et de réponse. Les quatre étapes de la révolution de l'aviation commerciale, de l'Aviation 1.0 à l'Aviation 4.0, sont résumées dans le tableau 1. dans des conditions rencontrées défavorables? Comment contrôler plusieurs aéronefs volant dans un trafic dense dans le même espace aérien? Aviation 3.0: Systèmes d'assistance; Safety NetsData Space (numérisation; informatisation) Traitement numérique des données; Communication de données numériques Soutenir les personnes à l'aide d'informations agrégées, visualisées et compréhensibles pour prendre des décisions éclairées; SWIMAviation 4.0: AFR, RPAS, Décisions décentralisées par les systèmes Espace Cyber ​​(Automatisation; Intelligence Artificielle) Systèmes Cyber-physiques Systèmes Cyber-physiques pour aider les humains au travail physiquement pénible, désagréable ou dangereux.
Systèmes cyber-physiques pour prendre des décisions et accomplir des tâches de manière autonome Tableau 1 Les quatre étapes de la révolution de l'aviation commerciale: de l'aviation 1.0 à l'aviation 4.0 [17]La première étape évolutive, Aviation 1.0, correspondait au début de l'aviation commerciale où le vol évoluait selon les règles de vol à vue, suivant les indices visuels et les signaux et il n'y avait pratiquement aucune aide instrumentale pour aider les pilotes à voler. Cette époque a été dominée par les défis technologiques posés par la construction et le pilotage d'un avion. Des instruments très simples constituaient les soi-disant premiers pas vers la «virtualisation de l'environnement»; et fourni les indications de base nécessaires pour le vol: premièrement, des anémomètres et des altimètres pour indiquer la vitesse et l'altitude; gyroscopes pneumatiques et électriques pour mesurer l'attitude et stabiliser un horizon artificiel; pilotes automatiques mécaniques de base pour garder un vol droit; servos et dispositifs pour percevoir les forces sur les surfaces aérodynamiques (charge de sensation artificielle, compensateur de trim Mach), etc. Les inventions mécaniques ont été progressivement intégrées aux commandes de vol en parallèle avec des instruments électriques de base pour aider les pilotes. La deuxième étape, l'Aviation 2.0 a été dominée par le remplacement de l'ancien mécanisme par des appareils électriques. Les progrès technologiques ont été portés par deux défis importants imposés par la croissance continue et régulière de l'aviation, avec un nombre plus élevé d'aéronefs évoluant dans le même environnement, dans toutes les conditions météorologiques: (i) comment piloter un aéronef dans des conditions météorologiques défavorables? et (ii) comment contrôler plusieurs aéronefs volant en trafic dense dans le même espace aérien? De nouveaux instruments tels que le VOR (très haute fréquence omnidirectionnelle) et l'ILS (système d'atterrissage aux instruments) permettent aux pilotes de suivre en toute sécurité les trajectoires et les trajectoires d'approche. Les innovations embarquées, telles que les pilotes automatiques électriques, l'auto-accélérateur, les directeurs de vol, les radars météorologiques aéroportés, les instruments de navigation, les plates-formes inertielles, etc., ont abouti à des améliorations de sécurité élevées. Cette évolution s'accompagne d'une montée en puissance des informations à gérer par le pilote, qui pourrait être confronté à plus de 600 dispositifs et indicateurs à surveiller et contrôler dans le cockpit.L'aviation 3.0, troisième étape de la révolution de l'aviation commerciale a impliqué le massif l'intégration de l'électronique dans le cockpit, motivée par la disponibilité de technologies de traitement et de communication de données numériques fiables et utilisables qui ont envahi le marché et la société. Au début de cette révolution, l'électronique a considérablement contribué à réduire l'encombrement des instruments et à remplacer les anciens indicateurs par des écrans colorés intégrés, un tube cathodique (CRT) et un écran à cristaux liquides (LCD), capables de fournir une vue synthétique et analytique de plusieurs paramètres dans une zone limitée du cockpit. Des solutions technologiques ont été progressivement conçues pour accompagner les décisions éclairées des opérateurs (pilotes et contrôleurs), à l'aide d'informations agrégées, visualisées et compréhensibles. Les opérations à bord et à l'extérieur de l'avion sont passées de tactiques à stratégiques, et les systèmes d'assistance et les filets de sécurité sont devenus des éléments cruciaux pour augmenter le niveau de sécurité dans l'aviation commerciale.La quantité d'informations disponibles dans le système a augmenté de façon exponentielle alors qu'elle n'est plus immédiatement accessible et visible. à l'opérateur, qui a été contraint de faire évoluer son rôle d'un rôle actif (piloter ou contrôler des tâches) vers un rôle de surveillance. Cette troisième révolution de l'aviation amène l'émergence de la notion d '«écho-systèmes électroniques». A titre d'exemple, un A-320 incorporait environ 190 ordinateurs, placés tout au long du fuselage, qui interagit avec eux sans que le pilote s'en rende compte. La complexité des «échosystèmes électroniques» est un obstacle épistémologique pour les pilotes et les contrôleurs, qui pourrait nuire à la sécurité de l'opération dans la mesure où ils deviennent parfois «hors de la boucle». Les systèmes aérospatiaux avancés modernes seront caractérisés par un combinaison étroite entre les cybersystèmes embarqués (p. ex., traitement, communication) et les éléments physiques (p. ex., structure de la plate-forme, détection, actionnement et environnement), définie par les chercheurs comme «des systèmes d'ingénierie qui sont construits à partir de et dépendent de la synergie des composants informatiques et physiques " [14, 15]. Par conséquent, Aviation 4.0 s'intéresse à la conception de systèmes cyber-physiques (CPS) capables d'assister le travail exigeant des humains en les aidant à prendre des décisions et à accomplir des tâches de manière autonome, et à intégrer des composants cyber-physiques dans l'aviation future. systèmes d'information [16]Les systèmes cyber-physiques feront de la cellule Aviation 4.0 un avion numérique et intelligent. La quantité et la diversité des données opérationnelles qui peuvent être collectées à bord de l'avion et par les opérations au sol augmenteront de façon exponentielle. Dans l'Aviation 4.0, le contrôle de supervision dans les processus de fabrication et les réseaux d'acquisition et de traitement de Big Data permettent l'automatisation et l'intégration avec les systèmes informatiques. Les opérations aériennes relaient à grande échelle l'emploi des CPS. Les futurs systèmes de gestion du trafic aérien sont conçus comme un système de systèmes cyber-physique (CPSS) qui exige une fusion étroite pour fournir la capacité, l'efficacité, la sécurité et les performances requises. Dans ce schéma, des exemples de cyber-composants sont les communications numériques des aéronefs, les prévisions météorologiques / de trafic, les algorithmes de planification / optimisation de vol, les logiciels de prise de conscience de la situation et d'aide à la décision, etc. trafic spatial dynamique, conditions météorologiques, pollution, bruit; pilotes, contrôleurs aériens, équipages de compagnies aériennes, etc. Même aujourd'hui, avec seulement un déploiement limité de systèmes cyber-physiques aéroportés, les informations disponibles sont immenses: messages de maintenance / codes de défaut, enregistreur d'accès rapide (QAR) du vol et du système paramètres; journaux des actions de maintenance / résultats des tests / données d'atelier; données en temps réel et gestion des informations en temps réel pour la prise de décision, etc. Les grands développements technologiques parallèles dans l'analyse des données soutiendront une réaction active à ces opérations aériennes améliorées. Pour illustrer la diversité et le volume de données que le déploiement total de l'aviation impliquera 4.0, considérons que les moteurs modernes (comme le moteur Geared Turbo Fan GTF de Pratt & Whitney) peuvent avoir jusqu'à 5000 capteurs générant jusqu'à 10 Go de données par seconde. Un seul bimoteur avec un temps de vol moyen de 12 h peut produire jusqu'à 844 To de données, soit 20% de données de plus que les données accumulées quotidiennement sur Facebook. Alors qu'un Airbus A320 transmet environ 15 000 paramètres par vol, le chiffre est de 250 000 pour l'A380 et de 400 000 pour l'A350. Il semble donc que les données générées par l'industrie aérospatiale à elles seules pourraient bientôt dépasser l'ampleur de l'Internet grand public. Cependant, la vague de données est «inutile» sans analyse ciblée. Cette révolution n'est pas exempte de défies. Les défis liés à l'assurance de l'information et à la cybersécurité comprennent la certification des exigences en matière de cybersécurité pour les avions équipés de dispositifs électroniques; le développement de matériel et de logiciels d'avionique anti-effraction et la collaboration de l'industrie et des gouvernements pour faire face à la cyber-menace pour l'aviation. Il existe également des défis technologiques très importants pour les opérations aériennes, qui sont les suivants: l'interopérabilité des réseaux aéronautiques mondiaux, y compris le traitement du signal et les performances sans fil ainsi que les interfaces de l'avion avec Internet; la vérification et la validation du logiciel embarqué, comment sécuriser les processus de fourniture de logiciels complets, compréhension de l'échelle du cycle de vie cyber-physique; amélioration de la santé, du contrôle et des pronostics de l'avion en exploitant les réseaux de capteurs et la fusion de données, la gestion des informations et l'analyse des données et, le partage de données critiques en temps réel, approprié échange d'informations de bout en bout, prise de décision distribuée; et enfin des problèmes d'interface d'automatisation humaine tels que la visualisation, le maintien de l'humain dans la boucle et la connexion entre les commandes des aéronefs et les systèmes de trafic aérien.Technologies de l'industrie 4.0 (automatisation, IOT, intelligence artificielle, informatique cognitive, analyse de big data, numérisation, etc. ) ont le potentiel de générer un changement de paradigme dans l'industrie aéronautique, générant de nouveaux mécanismes pour la rendre non seulement plus efficace mais aussi plus sûre. Des concepts et des approches de la sécurité inexplorés commencent à être découverts par les entreprises et les chercheurs pour tenter d'aborder la sécurité sous différents angles avec les nouveaux outils mis à disposition par Aviation 4.0.Dans les sections suivantes, nous révisons jusqu'à six études de cas qui illustrent l'application de Concept de l'aviation 4.0 pour augmenter considérablement les niveaux de sécurité dans l'aviation.Volage automatique dans des situations prédéfinies de manière basée sur des règles.Développement d'une maintenance prédictive d'aéronef robuste.Systèmes d'aide au calcul cognitif de sécurité dans le cockpit.Mise à jour des informations météorologiques en temps réel.Amélioration des services de recherche et de sauvetage. en particulier dans les zones océaniques ou éloignées Surveillance et alerte en temps réel des performances humaines basées sur des capteurs / signaux physiologiques non intrusifs et des informations contextuelles. Vol automatique dans des situations prédéfinies d'une manière basée sur des règles L'histoire récente de l'aviation est éclaboussée d'événements qui ont conduit les recherches à considérer le concept de «règles de vol automatiques / autonomes» AFR, ce qui implique «le vol automatique dans des situations prédéfinies d'une manière basée sur des règles» Le 1er juillet 2002 à 23h35, les vols DHL Flight 611 et Bashkirian Airlines Flight 2937 sont entrés en collision à 36 000 pieds au-dessus de la ville allemande d'Überlingen. L'enquête a identifié les carences du service de contrôle de la circulation aérienne et l'erreur de l'un des membres d'équipage de suivre les indications du système anticollision embarqué (système anticollision – TCAS) à l'origine de l'accident. Le TCAS a pu anticiper efficacement la collision et générer des alarmes appropriées et correctes pour alerter les équipages et générer des trajectoires d'évasion à suivre par chaque équipage. Les manœuvres de résolution TCAS ont été correctement générées. Si les deux équipages avaient agi en conséquence, suivant les «règles» et les indications de résolution TCAS, l'accident aurait été évité. Le 24 mars 2015, le vol German Wings Flight 4 U 9525 s'est écrasé dans les Alpes françaises. L'avion a suivi un guide de trajectoire de descente par le pilote, qui avait réglé le pilote automatique pour descendre à 100 pi (30 m) et augmenté la vitesse de descente de l'aéronef. Une minute avant que l'avion ne touche le sol, le système qui alerte de la proximité dangereuse de l'avion par rapport au relief (système d'alerte de proximité du sol amélioré – EGPWS) a généré des avertissements corrects et appropriés indiquant au pilote de remonter pour éviter une collision avec le sol. dans les deux cas, les systèmes de l'aéronef ont correctement détecté la situation dangereuse et des «avertissements» ont été générés correctement, mais pas correctement suivis par l'équipage. Les deux cas auraient été évités si les avertissements avaient été automatiquement suivis lorsque l'équipage ne prenait pas les mesures appropriées en temps voulu. Ils soutiennent l'idée de développer des «règles de vol» où le système aéronautique cyber-physique (expert ou IA) d'Aviation 4.0 suivra automatiquement les avertissements, au cas où l'équipage ne prend pas les mesures appropriées en temps voulu. D'autres événements récents soulèvent la question des capacités d'Aviation 4.0 à prévenir ou éviter des accidents particuliers. Le vol MH370 de Malaysian Airlines a quitté la trajectoire de vol autorisée et disparaît de l'écran radar sans aucune communication avec l'ATC. Un FMS Aviation 4.0 pourrait-il empêcher de s'écarter du plan de vol déposé de cette manière massive (sans avoir activé / fourni un itinéraire «alternatif» possible)? Dans une approche plus générale, un FMS Aviation 4.0 pourrait-il empêcher de voler dans une zone d'exclusion aérienne (NFZ) ou une zone réglementée? Aviation 4.0, en utilisant le potentiel du vol automatique dans des situations prédéfinies, comme illustré à la Figure 2, et dans une méthode fondée sur des règles, pourrait aider à surmonter les lacunes actuelles en matière de sûreté et de sécurité, bien que des travaux de R&D clés (Agenda de recherche Aviation 4.0) soient encore nécessaires pour y parvenir, tels que: L'identification et la définition des règles de vol automatiques / autonomes. Pré-définition des situations où le vol automatique (autonome) doit être activé et désactivé une fois que la situation s'est améliorée. Standardisation des signaux «capteurs» (entrées de données) nécessaires pour déterminer si une situation en vol est hors d'une «enveloppe acceptable» . ”Analyse de la sécurité pour l'aviation 4.0. Résolution des problèmes de réglementation et de responsabilité. Figure 2. Vol automatique dans des situations prédéfinies. De nombreuses pierres de puzzle nécessaires sont déjà disponibles et en utilisation opérationnelle, ainsi que des développements et des expériences dans d'autres domaines. peut être embarqué. Les liens manquants sont des sujets pour un futur programme de recherche; cependant, aucun problème insoluble n'a été identifié jusqu'à présent. D'une part, des compétences et une expérience en ingénierie et en exploitation sont nécessaires; en revanche, les compétences et l'expérience en matière de gestion du changement (social) ne sont pas négligeables. Développer une maintenance prédictive robuste des aéronefs Bien que la plupart des avions commerciaux utilisent encore des moteurs avec une capacité de détection limitée (environ 250 capteurs), les derniers systèmes de maintenance embarqués parviennent à permettre des services de maintenance préventive des structures. En règle générale, le système de maintenance préventive de l'A380 est capable de générer une liste des «éléments en attente à corriger» pour éviter les prochaines pannes provoquant des problèmes de MMEL affectant la répartition des aéronefs. L'analyse statistique au sol des messages de maintenance des aéronefs historiques de la flotte et la surveillance de l'état des aéronefs sont utilisées pour lancer des actions de maintenance préventive dans des conditions préventives. Néanmoins, ces systèmes ne sont pas en mesure de fournir des informations sur la marge de tolérance restante en temps réel avant l'occurrence du prochain élément de la MMEL impactant, en termes de pannes restantes supplémentaires des unités remplaçables en ligne, de combinaison de pannes et de risque quantifié. d'Aviation 4.0, le défi de parvenir à une capacité de maintenance prédictive efficace en temps réel est en train de devenir un nouveau marché pour l'industrie aéronautique. L'A350 est capable d'enregistrer 400 000 paramètres en vol, ce qui, combiné à l'analyse des mégadonnées, a le potentiel de comprendre suffisamment profondément le comportement de l'avion pour effectuer les interventions de maintenance avant que les pannes ne se produisent. Pour exploiter ce marché, Airbus et Rolls-Royce ont déjà établi un partenariat pour offrir une expertise globale en maintenance prédictive sur A350.La maintenance prédictive a le potentiel d'éviter les accidents et de prolonger la durée de vie de l'avion en anticipant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent et ne se propagent et même en programmant la maintenance ou le remplacement juste avant que les pannes ou les problèmes surviennent.Les avantages des avions IoT Aviation 4.0 s'étendent aux coûts de carburant et à l'efficacité. L'analyse en temps réel des capteurs d'un moteur d'avion peut détecter et corriger les inefficacités d'exploitation qui se traduisent par une augmentation de la consommation de carburant.Le potentiel de maintenance prédictive combiné à une logistique synchronisée aura le potentiel d'améliorer les délais d'exécution, de réduire les interventions de maintenance ainsi que le temps et le nombre de avions inactifs dans les hangars en attendant les pièces et le service. La réception en temps réel des données à bord permettra aux équipes de maintenance au sol d'avoir des pièces et des techniciens prêts avant l'atterrissage de l'avion, de sorte que les interventions techniques puissent être effectuées dans le minimum de temps, réduisant ainsi les affections à l'horaire de vol. , les travaux de maintenance pourraient être transformés en un environnement de dépannage amélioré où les techniciens pourraient avoir en une seule vue toutes les informations de maintenance nécessaires et pertinentes au problème. Cela réduira l'occurrence d'erreurs humaines lors des interventions de maintenance, ce qui aura un impact positif sur la probabilité d'accidents dus à des erreurs de maintenance et améliorera à la fois l'efficacité et l'économie.Ces informations sont utiles à des fins de maintenance après l'atterrissage du vol, et les données sont téléchargées et évalué. Et si les données centralisées de maintenance et de surveillance de l'état des aéronefs étaient reçues en temps réel par le personnel de maintenance au sol? Ou combiné en temps réel avec l'analyse des données, la maintenance centralisée et les informations logistiques? Ou utilisées pour intégrer le diagnostic préventif des avions avec des informations issues des pronostics? Les données reçues en temps réel par les personnels en charge de la maintenance alors qu'ils sont au sol en attente des vols permettront aux équipes de maintenance d'anticiper les éventuels problèmes avant l'atterrissage du vol, et cela permettra aux techniciens d'avoir les pièces et le spécialiste prêts pour une intervention rapide. L'analyse des données et les capteurs intelligents interconnectés permettront de combiner la maintenance prédictive avec un système logistique synchronisé et de réduire non seulement le risque de panne en vol mais aussi le coût des avions en attente de pièces et de service.Les techniciens de maintenance sont alertés d'un problème de maintenance à partir des messages ACARS, messages vocaux, le journal de bord de l'équipage de l'aéronef et / ou conversation avec l'équipage de conduite. Mais jusqu'à présent, les informations de dépannage nécessaires pour lutter contre le problème n'ont pas été centralisées, et ne sont pas facilement accessibles lorsque les techniciens sont sur la rampe travaillant sur un avion. Des technologies comme Google Glasses ont le potentiel de recréer des diagrammes complexes et des informations techniques dans un environnement de réalité augmentée en 3D qui renforce la perception des techniciens sur le problème et ses solutions possibles. Les équipes de maintenance pourraient bénéficier de technologies de travail augmentées pour améliorer la maintenance et le service. Un environnement de dépannage enrichi avec une vue intégrée de toutes les informations de maintenance nécessaires et pertinentes au problème pourrait devenir une quatrième dimension qui permet une assistance et un guidage à distance ainsi qu'un accès en temps réel à la documentation la plus complète pendant le travail. Les applications de maintenance prédictive et augmentée sont illustrées à la figure 3, maintenance prédictive et augmentée. L'informatique cognitive est la capacité des systèmes informatiques à émuler le comportement du cerveau humain, c'est-à-dire: Gérer et stocker d'énormes volumes de données et d'informations dans une grande variété de formats (images, sons, textes, symboles, caractères alphanumériques, conversations, etc.); Trouver des solutions optimales et traiter des situations qui n'ont jamais été rencontrées auparavant; Traiter les informations et les entrées sans exiger que les données soient organisées ou conformes à une structure ou un format prédéfini et fermé; Organisez les données et les informations pour trouver des modèles et obtenir du recul à partir des informations; intégrer et combiner de nouvelles données avec des connaissances et expériences passées antérieures, en donnant un sens à un tel mélange; apprendre de l'expérience, en retenant les questions et les contextes antérieurs; prendre des décisions et fournir des réponses intelligentes aux questions basées sur des inférences à partir des informations reçues; Affiner et mettre à jour la décision et les réponses à partir d'une collecte et d'un processus d'information continus Les applications de l'informatique cognitive à la sécurité aérienne sont illustrées à la figure 4. Un bon représentant d'un système informatique cognitif est Watson d'IBM. Watson est capable de traiter des questions exprimées en langage humain naturel, de collecter et d'analyser des informations non structurées et d'aider les opérateurs à faire des choix sensibles améliorés. Le flux d'informations dans Watson n'a pas besoin de correspondre à une analyse inflexible. Watson apprend de l'expérience antérieure, des informations et des questions antérieures et du contexte dans lequel ces questions ont été posées. De plus, le système est en mesure d'argumenter les preuves sur lesquelles il s'appuie et donc les explications qui sous-tendent ses recommandations. Toutes ces capacités d'interprétation, d'évaluation et de recommandation de solutions transforment Watson (ou d'autres systèmes informatiques cognitifs similaires) en un catalyseur clé pour l'amélioration de la sécurité aérienne Figure 4: Applications informatiques cognitives de sécurité aérienne Le groupe Airbus travaille au développement d'un Watson Cockpit Mentor , c'est-à-dire étudier comment utiliser la technologie Watson pour aider les pilotes à traverser une crise et réduire la surcharge d'information des pilotes en cas d'urgence. En cas d'émergence de vol, le système sera en mesure d'interpréter non seulement les informations sur l'état et les performances des systèmes de l'avion, mais également la description du problème par le pilote en langage naturel parlé simple et les matériaux et documents techniques pertinents. L'assistance de l'équipage Watson interprétera le problème et toutes les informations identifieront logiquement les informations critiques sur la cabine pertinentes pour la solution du problème et feront des recommandations au pilote. Ces recommandations pourraient concerner une modification du fonctionnement de l'aéronef pour atténuer le problème, un guide dans le dépannage du problème, etc. Le système pourrait prendre en charge le contrôle automatique des décisions et des tâches de vol moins critiques, soulager l'équipage des activités non essentielles liées à l'urgence et, par conséquent, permettre au pilote de se concentrer sur ces ressources sur la résolution de l'émergence. la science-fiction, c'est en fait l'une des activités de collaboration entre Airbus et IBM. Airbus développe également des applications informatiques cognitives dans d'autres domaines de l'exploitation des aéronefs tels que le rendement énergétique, les capacités de maintenance et l'optimisation opérationnelle de l'aéronef. Amélioration des services de recherche et de sauvetage en particulier dans les zones océaniques ou éloignées Certains accidents récents ont entraîné la disparition d'aéronefs, parfois au-dessus des océans sans préavis ni communications, et des campagnes de récupération au repos très coûteuses et parfois infructueuses. Le dernier événement malheureux MF370 a renforcé les efforts de la communauté aéronautique pour développer les opérations conceptuelles du système mondial de détresse et de sécurité aéronautique (GADSS). Ce système suivra l'avion partout et dans toutes les conditions, il localisera l'avion en cas de détresse, et il assurera la récupération en temps opportun des données vocales de vol et de cockpit.Les exigences de ces systèmes sont établies pour des conditions de suivi normales et pour l'emplacement. d'un avion en détresse. Il a établi un intervalle de temps de suivi des aéronefs de 15 min chaque fois que les services de la circulation aérienne obtiennent des informations sur la position d'un aéronef à des intervalles de plus de 15 min pour les avions dont la capacité en sièges est supérieure à 19.Exigences pour la localisation d'un avion en détresse que si elle n'est pas corrigée, cela pourrait entraîner un accident) établir l'avion pour qu'il transmette de manière autonome des informations à partir desquelles une position peut être déterminée au moins une fois par minute. Cela fournira une forte probabilité de localiser un site d'accident dans un rayon de 6 NM. Cette transmission peut être activée: automatiquement en fonction du comportement de vol et déclenchée par des événements anormaux ou spécifiques, manuellement depuis l'équipage aérien; Ces exigences seront applicables aux avions neufs dont la masse au décollage est supérieure à 27 000 kg à partir du 1er janvier 2021. Les dispositions relatives au suivi de détresse d'une minute sont basées sur les performances et non sur la technologie, ce qui signifie que les compagnies aériennes et les avionneurs peuvent envisager toutes les technologies disponibles et émergentes qui peuvent répondre à l'exigence de localisation d'une minute spécifiée. Les principales caractéristiques des systèmes de suivi de détresse d'Aviation 4.0 sont résumées dans la Figure 5, Figure 5: Systèmes de suivi de détresse pour l'aviation 4.0 Il existe une gamme de technologies / services aéronautiques déjà installés qui peuvent être utilisés à cette fin à court terme (ADS-C , DS-B, sitcom autonome, ACARS, etc.). Les solutions à moyen terme impliquent des solutions ADS-B basées dans l'espace basées sur des systèmes de satellites polaires LEO, dont la disponibilité est prévue vers 2018. Les solutions à long terme envisagent des enregistreurs de vol automatiques déployables ou le streaming de données en temps réel. permettent une analyse en temps réel des performances et du fonctionnement d'un avion, en détectant les écarts de comportement normal, non les conditions d'exploitation standard et les états non souhaités de l'aéronef ainsi que les précurseurs de conditions dangereuses pouvant conduire à un accident. L'IoT aiderait à relier les points manquants, à générer une alarme appropriée, à un suivi approprié, à une administration et à une intercommunication entre les parties prenantes. Surveillance / alerte des performances humaines en temps réel L'écosphère des appareils portables est probablement l'un des domaines les plus récents, les plus attrayants et en même temps les plus difficiles de l'Internet des objets (IoT). Ses applications peuvent varier considérablement et en particulier, les possibilités dans le domaine de l'aviation commencent à peine à être explorées. The design, production and integration of wearable devices in aviation operations are on the IoT cutting edge. Requesting to be the first airline to incorporate wearable technology in its operation, EasyJet has designed and produced advanced uniforms that integrate wearable technology for the in-crew and ground staff, with an aim to increase safety in the operation. Air New Zealand uses wearable devices to track unaccompanied children on short- and long-distance flights.This technology allows sensing, storing, interpreting and communicating information about the wearer’s body or surroundings by using reliable, not expensive and nonintrusive sensors and devices. Real-time human performance monitoring and alerting based on nonintrusive physiological sensors, signals and contextual information are illustrated in Figure 6.Figure 6.Real-time human performance monitoring and alerting based on nonintrusive physiological sensors/signals and contextual information.Real-time integration of nonintrusive physiological sensors and signals combined with contextual information offers a great potential to tackle problems related to one of the aviation safety corner stones, human factors. This technology could help to:detect and alert the reduced human performance situations (fatigue, stress, lack of SW, etc.);develop better and more reliable human performance adaptive automation; andimprove skills and rate of learning based upon neuro assessment of learning processes in aviation, and so on.8. ConclusionsThe manufacturing industry is going through amazing fourth evolution driven by technological breakthroughs such as the Internet of Things (IoT), intelligent networks, connecting machines, work and systems, that can independently interchange data and commands, initiate actions and control each other autonomously. New manufacturing focuses on intelligent products and smart production processes as well as on vertically and horizontally integrated manufacturing systems.Even if renamed locally according to different initiatives going on in various geographical areas and industry branches, the concept is universal. Experts estimate that 85% of enterprises will implement Industry 4.0 solutions in all important business divisions in 5 years. By 2020, it will be equivalent to an annual expenditure of €140 billion only at European level.As far as the aviation is concerned, the main applications of the Industry 4.0 concept so far are related to the aerospace manufacturing processes such as robotics, additive manufacturing, augmented reality, IoT and simulation. However, the potential of Industry 4.0 key enabling technologies to increase the extremely tight safety levels in aviation operation has not yet been addressed, besides for the consideration on how safety is managed at the production sites. This chapter discusses the potential of Industry 4.0 key enabling technologies to increase the extremely tight safety levels in commercial aviation, and how the upcoming Aviation 4.0 (Industry 4.0 for aviation) might imply a paradigm shift opportunity in safety improvement.This chapter analyzes, from an evolutionary perspective, the stages of aviation development, from basic VFR flight rules at the Aviation 1.0 up to Aviation 4.0 stage where cyber-physical systems will be designed to assist humans’ physically strenuous, unpleasant or dangerous work, to take decisions and to complete tasks autonomously.The authors establish four stages in the evolution of commercial aviation, which are similar to the four stages in the industrial revolution. These four stages are closely related to the adoption of higher levels of automation on board aircraft. The first evolutionary stage, Aviation 1.0, corresponded to the beginning of the commercial aviation were flight evolved under visual flight rules, following visuals clues and signals, and there was hardly any instrumental aid to help pilots to fly. The second stage, Aviation 2.0 was dominated by the replacement of old mechanism by electric devices. Aviation 3.0, the third stage in the revolution of commercial aviation involved the massive incorporation of electronics in the cockpit. Finally, Aviation 4.0 is concerned with the design of cyber-physical systems (CPS) that are able to assist humans’ demanding work by helping them to take decisions and to complete tasks autonomously, and with its integration of cyber-physical components in Future Aviation Information Systems. Cyber-physical systems will make the Aviation 4.0 airframe a digital and smart airplane.Aviation 4.0 technologies (automation, IOT, artificial intelligence, cognitive computing, big data analytics, digitization, etc) have the potential to generate a paradigm shift in the aviation industry, generating new mechanisms to make it not only more efficient but also safer. Unexplored concepts and approaches to safety start to being discovered by companies and researchers to approach safety from different perspectives with the new tools that Aviation 4.0 makes available. The authors have finally illustrated six case studies of the application of the Aviation 4.0 concept to increase the aviation safety, which is a reality nowadays:Automatic flying in predefined situations in a rule-based way.Developing a robust aircraft predictive maintenance.Cockpit safety cognitive computing aid systems.Real-time weather information update.Improved search and rescue services especially in the oceanic or remote area.Real-time human performance monitoring and alerting based on nonintrusive physiological sensors/signals and contextual information.However, this revolution is not exempted of defies. Challenges related to information assurance and cyber security include the certification of cyber security requirements for e-Enabled airplanes; the development of anti-tamper avionics hardware and software and the collaboration of industry and governments to address the cyber threat to aviation. There are also very important technological challenges for airplane operations, which are as follows:worldwide aeronautical networks interoperability, including signal processing and wireless performance as well as the aircraft interfaces to the Internet;verification and validation of the onboard software, how to secure end-to-end entire SW supply processes, the understanding of cyber-physical life-cycle scale;improvement of airplane health, control and prognostics by exploiting sensor networks and data fusion, information management and data analytics and, critical real-time data sharing, appropriate end-to-end information exchange, distributed decision-making; and finallyhuman-automation interface issues such as visualization, keeping human-in-the-loop and connection between aircraft controls and air traffic systems.

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