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Safran Aircraft Engines : un jumeau numérique prédictif pour orienter des millions d’euros d’investissement
Safran Aircraft Engines utilise un modèle de simulation prédictive Witness pour optimiser délais et qualité sur des procédés d’usinage complexes, et orienter des millions d’euros d’investissement sur son principal site de production.
Client
Safran Aircraft Engines
Localisation
France (site au sud de Paris)
Défi
Optimiser délais et qualité sur des procédés d’usinage complexes de pièces critiques
Solution
Un modèle unifié Witness couvrant cinq lignes de production, avec interface Excel
Impact
Une base factuelle pour des décisions d’investissement de plusieurs millions d’euros
Le défi
Safran Aircraft Engines souhaitait améliorer la performance opérationnelle de son principal site, au sud de Paris, en optimisant les délais et la qualité sur des configurations d’équipements et des procédés d’usinage complexes. Le site produit des pièces tournantes de haute précision, critiques pour la sécurité, avec une tolérance minimale aux écarts.
Cyril Brun, de Safran, le résume ainsi : « Nous savions que les experts en simulation de Haskoning pouvaient nous aider à progresser sur les trois axes que nous avions priorisés. » Pascal Bonpapa, Domain Leader, ajoute : « Comment organiser et optimiser nos procédés de production pour améliorer le taux de conformité au premier passage (First Time Yield), avec des délais à la hauteur de nos objectifs commerciaux ? »
La solution
Haskoning a développé un modèle unifié couvrant cinq lignes de production, à l’aide du logiciel de simulation prédictive Witness doté d’une interface Excel. Le modèle traitait deux éléments critiques :
- Qualité – formaliser la complexité de la gestion de la qualité : opérations d’usinage, points de contrôle et de mesure, processus de retouche.
- Délais – mettre en place des mécanismes de suivi pour restituer une décomposition détaillée des délais, entre activités productives et non productives.
Le modèle nous offre un moyen objectif d’analyser tous les scénarios possibles et de comprendre comment des processus complexes s’influencent mutuellement.
L’impact
La simulation a permis de tester sans risque deux grandes opportunités de ré-ingénierie :
- des stratégies de regroupement des machines au service des objectifs de délai et de qualité ;
- la mise en place d’automatisation autour de l’usinage en enceinte fermée.
Les résultats ont fourni une base factuelle pour des décisions d’investissement de plusieurs millions d’euros, favorisant le travail d’équipe et la validation des idées pour des améliorations continues.
Ben Lomax Thorpe
Directeur commercial — Simulation
Logiciel de simulation Witness
