La división de motores de aviones, nacido de la fusión del grupo con Snecma, es un reactor ° 1 del grupo Safran. Con una facturación de más de 12 mil millones de euros y 17.400 personas, representa casi la mitad de la actividad del grupo, a través de entregas de motores civiles y militares obviamente, pero también a través de una actividad de apoyo y servicios. Cada año se entregan 14 millones de repuestos en un catálogo de 12,000 referencias, para reparar los más de 28,000 motores actualmente en uso en las aerolíneas de todo el mundo. Según las cifras del grupo, esta actividad sola aumentó en un 16,5% en 2024.

En esta profesión, el pronóstico es obviamente esencial. Sin embargo, esto se ve fuertemente afectado por eventos externos, como la crisis covid, por supuesto, pero también por eventos como la prohibición de la descripción general de Rusia, que obliga a los aviones a volar más tiempo, generando más necesidades de piezas de repuesto. "Estábamos trabajando con un software de pronóstico estadístico algo antiguo. Ya, antes de la crisis Covid, buscamos modernizar esta herramienta", subraya Sylvie Devaux, pronóstico del gerente para la venta de piezas de repuesto en motores CFM56, significa el mejor vendedor del fabricante en los cursos.

Tiempo improductivo dividido por dos

Es precisamente la crisis covid que sirvió como acelerador en este terreno, empujando a los motores de aeronaves Safran a reaccionar rápidamente, invirtiendo en la solución del editor de Dataiku de origen francés. "Queríamos avanzar con esta solución de acuerdo con la técnica de pequeños pasos", dice Sylvie Devaux. Trabajamos, ladrillo después del ladrillo, en lo que más nos molestó, comenzando con el formato de datos y recuperación de archivos. »A finales de 2020, el equipo de ocho pronosticadores que rodean a Sylvie Devaux, varios perfiles con diversas experiencia, pero sin especialista en ciencia de datos, entra en modo de proyecto en la nueva herramienta, dedicando el 20% de su tiempo.

"Durante los primeros dos años de uso, dividimos por dos lo que yo llamo el tiempo de no valor agregado, por ejemplo, vinculado a la reelaboración de datos", dice el gerente. Esto nos permite acentuar nuestras reuniones con las aerolíneas, buscar más información de los servicios técnicos o realizar análisis más complejos. Dentro de los motores de aeronaves Safran, los pronósticos de repuestos, para CFM56 pero también los motores LEAP son mensuales. Se basan en gran medida en la recuperación de archivos de Excel, incluso si el equipo de pronosticadores está conectando DataKu a SAP, implementado dentro del grupo para reemplazar el envejecimiento de Baan. "Pero no estamos obligados a tener una calidad de datos del 100% para avanzar en el marco de nuestro enfoque progresivo", señala Sylvie Devaux. Al principio, los pronosticadores crean un archivo de Excel utilizado para ordenar piezas con proveedores de grupos.

Más exigente sobre la calidad de los datos de entrada

La implementación del estudio de ciencia de datos también ha permitido mejorar la confiabilidad de los pronósticos, debido a la flexibilidad obtenida en el uso de diferentes algoritmos. "En comparación con la solución anterior, podemos elegir el modelo más adecuado para el perfil de nuestras piezas", dice el gerente. Y, a medida que hemos aumentado nuestra capacidad de procesamiento de datos, nos volvemos más exigentes en el formato y la regularidad del envío de proveedores de datos. Un círculo virtuoso, según Sylvie Devaux: análisis de mejor calidad que permiten exigir más.

Combinada, la automatización de tratamientos y ganancias de calidad y confiabilidad ha resultado en ganancias significativas. Al hacer una comparación de pronósticos en la nueva herramienta y en la antigua, en la última generación de motores CFM56, Sylvie Devaux estima la ganancia de alrededor de € 100 millones en el año 2021. Todo con una herramienta que considera fácil de usar, después de la capacitación proporcionada por el editor dentro de su academia de datos de datos. "Después de una semana de manejar la herramienta, dirigí mi primer proyecto sobre la importación de la demanda, que son todos los pedidos de los clientes", ilustra Sylvie Devaux. La plataforma pronosticadora de motores de aviones Safran ahora contiene 50 proyectos, al limitar a Python tanto como sea posible para limitarse a un enfoque sin código.

Incluso si la ausencia de habilidades reales en la ciencia de datos puede bloquear en una determinada etapa. El equipo de pronosticadores realizó pruebas así para tratar de actuar en los motores bloqueados en talleres por falta de repuestos, "la guarida del sector", como dice Sylvie Devaux. Excepto que el CFM56 contiene aproximadamente 5,500 piezas y que el número de juicios asciende a solo cien casos por año, y aún así "en los peores años". "O un volumen demasiado bajo para construir un modelo", dice el gerente. Sin embargo, Safran dirigió un proyecto para reducir estas averías que conducen a la inmovilización de una aeronave, después de la reanudación del tráfico posterior a Cavid. Un proyecto con múltiples facetas, en el que la solución DataKu aún ha hecho su contribución al identificar las partes más responsables de estos eventos.