Inspection par drone d’AkzoNobel pour la peinture aéronautique

L’outil d’inspection par drone d’AkzoNobel fait passer la maintenance de la peinture aéronautique à un niveau supérieur

AkzoNobel, 29 avril 2026 — La maintenance des revêtements de peinture aéronautique atteint un nouveau niveau de précision et de prévisibilité grâce à la dernière évolution d’un système de gestion numérique développé par la division Aerospace Coatings d’AkzoNobel.

Initialement lancé en 2023, le service Aerofleet Coatings Management utilise des données riches et analytiques pour aider les compagnies aériennes à optimiser la maintenance des revêtements sur l’ensemble de leurs flottes. Il intègre désormais un second outil d’inspection basé sur drone — le Iris CMX — capable de mesurer directement la performance des revêtements grâce à un capteur de contact ciblé “trois-en-un”.

Développé en partenariat avec Donecle, ce système permet de capturer des données précises et quantitatives concernant l’épaisseur du film sec, la couleur et la brillance des surfaces, apportant ainsi un niveau inédit de précision, de cohérence et de répétabilité dans les inspections des revêtements.

Le drone existant Iris GVI survole l’avion selon une grille prédéfinie et réalise une analyse visuelle complète de la surface en prenant jusqu’à 600 photos haute définition. Le logiciel de gestion des revêtements analyse ensuite ces images afin de détecter d’éventuels défauts ou signes d’usure. L’utilisation d’un système avancé à deux drones améliore encore la capacité d’Aerofleet à déterminer avec précision quand un avion doit être repeint, plutôt que de se baser uniquement sur le temps ou les heures de vol.

« La gestion des revêtements Aerofleet a toujours eu pour objectif de donner aux compagnies aériennes une plus grande confiance dans le moment et la raison pour lesquels elles entretiennent ou repeignent leurs avions », explique Patrick Bourguignon, directeur de l’activité Automotive and Specialty Coatings chez AkzoNobel.

« L’ajout de l’Iris CMX introduit des mesures précises et cohérentes dans le processus afin de renforcer les données qui sous-tendent nos modèles prédictifs. Il permet également de soutenir l’évaluation experte par des inspections plus objectives, plus constantes et répétables, tout en améliorant la rapidité et l’efficacité du processus d’inspection. »

Avec l’intégration de l’Iris CMX, le système Aerofleet combine désormais trois sources principales de données afin de fournir une vision complète de la performance des revêtements :

• Données de vol et environnementales, telles que les profils de route, l’exposition aux UV et l’humidité
• Analyse visuelle de surface complète réalisée par le drone Iris GVI
• Mesures ciblées de haute précision réalisées par le drone Iris CMX

Les deux drones peuvent être opérés simultanément, un de chaque côté de l’avion, par une équipe formée, permettant de réaliser une inspection complète d’un avion monocouloir en environ 30 minutes.

Particulièrement adapté aux flottes de 100 avions ou plus, ce service aide les compagnies aériennes à réduire les repeints inutiles, diminuer les coûts de maintenance et augmenter la disponibilité des appareils. À long terme, cela contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle tout en réduisant l’impact environnemental.

À propos d’AkzoNobel

Depuis 1792, nous fournissons des peintures et revêtements innovants qui contribuent à colorer la vie des gens et à protéger ce qui compte le plus. Notre portefeuille de marques de classe mondiale — dont Dulux, International, Sikkens et Interpon — bénéficie de la confiance de clients dans le monde entier. Nous sommes présents dans plus de 150 pays et utilisons notre expertise pour soutenir et améliorer la vie quotidienne. Parce que nous croyons que chaque surface est une opportunité.

C’est ce que l’on attend d’une entreprise pionnière et établie de longue date dans le secteur des peintures, dédiée à fournir des solutions plus durables et à préserver le meilleur de ce que nous avons aujourd’hui — tout en créant un avenir meilleur.

Source: AkzoNobel

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