Potential next steps include further integration with the CMMS, additional AI capabilities, expanding the robot's inspection missions and using historical data to support condition-based maintenance.

L’industrie aéronautique impose des exigences particulièrement élevées en matière de qualité, de sécurité, de disponibilité des équipements et de maîtrise des processus. C’est dans ce contexte que Léo Chastain a réalisé son travail de fin d’études chez Safran Blades, une entreprise spécialisée dans la production de composants aéronautiques.

Implanté à Marchin sur un ancien site industriel modernisé, Safran Blades connaît une transformation industrielle dans laquelle l’automatisation, la robotisation et l’utilisation des données jouent un rôle de plus en plus important dans la production et la maintenance.

Le projet de Léo avait un objectif très concret : transformer Spot, le robot développé par Boston Dynamics, en un outil d’inspection réellement utilisable dans un environnement industriel.

Spot est bien plus qu’un robot de démonstration. Il s’agit d’une plateforme mobile autonome capable de se déplacer dans une usine, de franchir des escaliers, de suivre des trajectoires prédéfinies et de réaliser différentes analyses sur des équipements industriels. Au cours du projet, le robot a été configuré pour effectuer des tournées d’inspection liées à la maintenance, à la sécurité et à la surveillance du site, notamment au moyen d’analyses thermiques, acoustiques et visuelles.

Léo a travaillé sur plusieurs aspects du projet. Il a d’abord dû se familiariser en profondeur avec l’écosystème technique du robot : la plateforme Orbit, la tablette de commande, les équipements intégrés, les capteurs et les fiducials utilisés pour la localisation, ainsi que les possibilités et les limites des logiciels associés.

Cette phase d’apprentissage était nécessaire pour créer, adapter et optimiser les missions de Spot dans un environnement industriel réel.

Une partie importante du travail a ensuite été consacrée à la définition des trajectoires d’inspection et des analyses à réaliser. Sur le terrain, Léo a identifié les équipements et composants susceptibles de présenter des anomalies, tels que des moteurs, des pompes, des réseaux d’air comprimé, des manomètres, des jeux de barres, des réchauffeurs d’air, des extincteurs et des dévidoirs.

Pour chacun de ces composants, il fallait déterminer précisément ce que Spot devait observer, mesurer ou contrôler. Le robot a notamment été programmé pour détecter les surchauffes, les fuites d’air, les anomalies acoustiques ainsi que les valeurs anormales sur les compteurs et les manomètres.

Le projet illustre une évolution importante de la maintenance industrielle. Il ne s’agit plus uniquement d’intervenir lorsqu’un équipement tombe en panne, mais également de recueillir des observations fréquentes et pertinentes afin de détecter les anomalies le plus tôt possible.

Spot permet de réaliser des inspections plus fréquentes, répétitives et traçables. Le robot ne remplace pas l’expertise des techniciens de maintenance. Il leur fournit plutôt des informations plus régulières et structurées, qui peuvent être plus facilement intégrées dans un processus de maintenance.

Une contribution importante du travail de fin d’études concernait donc la structuration des données collectées. Pour qu’une anomalie détectée par le robot soit réellement exploitable, elle doit être associée au bon équipement.

Léo a ainsi travaillé sur l’attribution d’Asset IDs : des identifiants uniques permettant de relier les observations de Spot aux composants correspondants dans les systèmes de maintenance. Une fuite d’air, une anomalie acoustique ou une température anormale peut ainsi être associée à un équipement précis et, à terme, être transmise à la GMAO.

L’intégration avec la GMAO constituait un élément important du projet. Pendant le stage, le transfert entièrement automatisé des anomalies vers Coswin n’était pas encore disponible. Léo enregistrait donc manuellement les demandes d’intervention afin que les anomalies détectées par Spot puissent être suivies par les techniciens de maintenance.

À la mi-avril, 23 demandes d’intervention avaient déjà été enregistrées : 18 pour des fuites d’air et 5 pour des anomalies acoustiques sur des moteurs.

Cela illustre le lien direct entre l’inspection robotisée et l’action de maintenance concrète sur le terrain.

Le projet ne se limitait pas à la maintenance. Spot a également été configuré pour des missions liées à la sécurité et à la surveillance du site.

Le robot peut notamment contrôler la présence et l’état des équipements de sécurité tels que les extincteurs, les trousses de premiers secours et les dévidoirs. Spot a également été utilisé pour effectuer des rondes de nuit. Lors de ces rondes, le robot peut détecter la présence d’une personne sur le site et transmettre une alerte accompagnée d’une image.

Spot joue ainsi un rôle plus large et devient un outil multifonctionnel au service de la maintenance, de la sécurité et de la surveillance du site.

Les résultats sont significatifs. Au début du projet de Léo, Spot disposait d’un nombre limité de missions et d’analyses. Après la phase de développement, le robot est passé d’environ 8 missions et 300 analyses à environ 18 missions actives et plus de 700 analyses réalisées régulièrement.

L’utilisation de Spot a donc été considérablement élargie et diversifiée. Le robot peut désormais réaliser des analyses thermiques et acoustiques et contrôler des compteurs sur des équipements critiques du site.

Le projet a également montré que la robotisation ne consiste pas simplement à installer une technologie.

Spot ne « comprend » pas automatiquement une usine. Le robot doit être soigneusement programmé, les trajectoires doivent être adaptées, les zones d’analyse correctement définies et les seuils doivent être validés.

Léo a donc également travaillé à réduire les fausses alertes, à améliorer la lisibilité des manomètres et à adapter les analyses aux conditions réelles du site. Il fallait notamment tenir compte d’un éclairage insuffisant, d’obstacles, de volets motorisés, de passages pour piétons, d’escaliers et de zones glissantes.

Le robot lui-même nécessite également une maintenance. Léo a donc élaboré une fiche de maintenance pour Spot, couvrant notamment le nettoyage, les ventilateurs, les caméras, les équipements installés sur le robot et les points de contact de la station d’accueil.

Lorsqu’un robot devient un maillon du processus d’inspection, sa propre disponibilité devient elle aussi une question de maintenance.

Lors de l’évaluation par le jury du BEMAS, le maître de stage de Léo a souligné son autonomie, son engagement et sa maturité. Il a notamment mis en avant le temps passé par Léo sur le terrain, l’importance de comprendre les machines et leurs modes de défaillance potentiels, ainsi que sa capacité à collaborer avec les équipes de maintenance et d’IT, les spécialistes de l’automatisation, les fournisseurs et Boston Dynamics.

Pour le BEMAS, ce projet est représentatif de l’évolution du métier de la maintenance.

La robotisation, l’intelligence artificielle, la collecte de données et la GMAO ne sont pas des objectifs en soi. Leur valeur réside dans leur capacité à aider les équipes à mieux observer les équipements, à mieux comprendre les anomalies et à mieux prioriser les interventions de maintenance.

Le travail de Léo Chastain montre comment un jeune technicien peut contribuer concrètement à cette transformation en combinant connaissances en électromécanique, approche pratique, curiosité technologique et expérience du terrain.

« Ce projet illustre parfaitement le nouveau visage de la maintenance industrielle. »
« Des technologies telles que Spot ne remplacent pas les techniciens de maintenance. Elles leur donnent de nouveaux moyens pour détecter plus tôt les anomalies, structurer les données et intervenir de manière plus ciblée. Ce sont précisément les compétences dont notre industrie aura besoin dans les années à venir. »

Wim Van Cauwenberghe – Directeur du BEMAS

Le projet ouvre plusieurs perspectives intéressantes. L’automatisation complète du transfert des anomalies vers la GMAO, de nouvelles possibilités liées à l’IA, l’élargissement des missions et l’utilisation des données historiques pourraient contribuer à développer davantage une approche de maintenance conditionnelle.

L’utilisation de Spot pour réaliser à distance des analyses acoustiques ou ultrasonores sur certains moteurs constitue également une piste prometteuse, à condition que la qualité des données et leur pertinence pour la détection précoce des défauts soient soigneusement validées.

En mettant ce travail de fin d’études à l’honneur dans le cadre du Prix Professor Leenaerts, le BEMAS souhaite souligner l’importance de la formation pratique, de l’innovation appliquée et de l’engagement des jeunes talents dans les domaines de la maintenance, de la fiabilité et de la gestion des actifs.

Le travail de Léo Chastain montre que les technologies de l’Industrie 4.0 prennent véritablement tout leur sens lorsqu’elles répondent à un objectif clair : mieux maîtriser les équipements, soutenir les techniciens de maintenance et renforcer la performance industrielle.