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Safran : Détection d’anomalies pour renforcer la maintenance prédictive

Intervention auprès de Safran Aircraft Engines, dans le cadre de la conception de cas d’usage IoT et Data science, permettant de renforcer la maintenance prédictive des moteurs d’avions civils. Cette solution, testée par Safran, est un enjeu majeur pour le groupe, soucieux de proposer ce service au différentes compagnies aériennes, clientes de leurs moteurs et turbines.

Nos missions

Définir l'architecture technique du site, incluant la gestion des utilisateurs, des produits, les processus de commande et les systèmes de paiement.
Design et interface utilisateur : Créer une interface conviviale et attrayante pour offrir une expérience client fluide et engageante.
Concevoir et développer la partie backend , incluant la gestion des bases de données, la logique métier, les API et les systèmes de gestion de contenu.
Intégrer des systèmes tiers tels que des passerelles de paiement, des systèmes de gestion d'inventaire et des outils d'analyse pour améliorer la fonctionnalité et l'efficacité du site.

Les points différenciants

Des profils PhD, disposant d’expériences dans l’ingénierie aéronautique, ayant prêté main forte sur ce projet industriel sensible.
Une maîtrise avancée des technologies retenues sur ce projet (notamment Kafka et Spark).

Les bénéfices

Amélioration de l'expérience client en proposant une interface conviviale et des fonctionnalités avancées telles que la facilité de contracter un crédit à la consommation et la détection de fraude grâce à l'intelligence artificielle, le client peut offrir une expérience d'achat en ligne transparente et sécurisée. Cela renforce la satisfaction des clients existants et attire de nouveaux clients, consolidant la réputation de l'entreprise en tant que marque axée sur le service et la sécurité.