ARTEMTEC

Objectifs

L’objectif principal du projet ARTEMTEC (Augmented Reality Technologies & Enhanced Maintenance for Test Cells) est de créer une nouvelle plateforme intégrant, d’une part, des algorithmes pour la maintenance prédictive 4.0 applicables à des sites similaires géographiquement répartis, et d’autre part, un système d’aide intelligent facilitant la prise en charge des opérations de maintenance par un technicien sur site avec support d’un expert à distance, ce système d’aide pouvant également suggérer des actions sur base des résultats de l’algorithme de maintenance prédictive.
Cette recherche aura pour cas d’application le banc d’essais de moteurs aéronautiques. Cependant, ce concept pourra être employé dans d’autres cas d’application d’infrastructures réparties géographiquement et nécessitant de la maintenance prédictive 4.0.
Safran Aero Boosters – Département Test cells développera son expérience dans le domaine des bancs d’essais et exploiter les résultats afin de fournir des services innovants répondant à l’attente de ce marché.
Big Bad Wolf développera et valorisera son expérience en réalité augmentée, modélisation 3D et développement de plateforme WEB.
L’objectif du CETIC est d’élargir son expertise sur les besoins spécifiques de l’industrie en termes de nouvelles technologies IT et de techniques Big Data.
Enfin, UCL ICTEAM – PILAB vise à développer son expérience en réalité augmentée et traitement du signal, études d’applicabilité industrielle des nouvelles techniques de visualisation.

Résultats

Les résultats attendus sont une plate-forme d’analyse de données avec enrichissement au cours du temps destinée à des infrastructures de tests géographiquement distribuées, et un outil de guidage d’un technicien : tutoriel RA et système d’aide RA.
Les 2 résultats précédents sont démontrés sur des cas réels et dans des conditions réelles par Safran Aero Boosters, où le département Test cells apporte toutes ses connaissances dans le domaine des bancs d’essais pour tester les solutions proposées dans des conditions réelles, coordonne et oriente tous les travaux de recherches, et par Big Bad Wolf qui interviens au niveau des interfaces avec l’utilisateur et également pour le développement de la plateforme WEB.
Le CETIC a élicité les besoins, exigences et contraintes à prendre en compte dans le développement de la solution et a développé des algorithmes d’analyse de données de qualité pour la prédiction des opérations de maintenance.
Enfin, UCL ICTEAM – PILAB a participa à l’implémentation du tracking dans le framework temps réel développé, ainsi qu’aux procédures de réalité augmentée interactives des deux validations expérimentales.

Valeur ajoutée

Les avantages les plus importants découlant du projet Artemtec sont l’exploitation du plein potentiel des techniques du « Big Data » et de « réalité augmentée » dans l’industrie. Le développement d’une Plateforme d’aide à la maintenance avec système d’assistance intelligent appliqué à un banc d’essai de moteurs aéronautiques, permettra d’optimiser les opérations de maintenance en introduisant les outils de maintenance prédictive et aussi supporter ces opérations de maintenance par la réalité augmentée. Le produit développé à terme serait adaptable en fonction des besoins typiques d’autres secteurs industriels.