Le problème
Un problème concret à résoudre
Les métriques historiques étaient enfermées dans des fichiers de vol individuels, ce qui rendait les questions globales longues à traiter.
Analyse d’ingénierie
Intelligence des essais en vol
Professional project · non-confidential overview
Une base analytique qui transforme l’historique segmenté des essais en vol d’hélicoptères en ressource d’ingénierie rapidement interrogeable.
Contraintes de conception
- Conserver la structure opérationnelle des manœuvres et transitions.
- Rendre les enregistrements incomplets utiles sans compromettre la cohérence.
- Permettre l’accès aux extractions historiques volumineuses depuis les outils d’ingénierie.
- Prendre en charge plusieurs prototypes avec un modèle analytique commun.
La solution
Conçue autour d’une décision utile
Une base PostgreSQL stocke les métriques pré-calculées des segments Event Marker et environ 2 000 signaux par vol. Des outils Python fournissent des requêtes, des exports CSV et des résultats prêts à visualiser.
Espace visuel
Un flux compact représente l’ingestion, la segmentation, le stockage analytique et l’accès ingénierie.
Processus
Segment
Event Marker signals divide each processed flight into manoeuvre and transition segments.
Calculate
Statistical and signal-behaviour metrics are calculated for available signals.
Store
Results are inserted into indexed prototype databases.
Retrieve
Python tools return metrics for analysis, CSV export or plotting.
Technologies utilisées
Résultats / impact
~85,000historical flight segments
<10 stypical single-signal retrieval
5 yearsof operational use
Enseignements
Le gain de performance principal est venu du mode d’accès, pas seulement de l’algorithme.
Le modèle de données doit refléter la manière dont les ingénieurs raisonnent sur les vols, événements et signaux.
Les données stockées créent de la valeur lorsque la couche d’accès correspond aux habitudes de l’équipe.