Así usan big data en compañías aéreas

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Así se ahorrarán las compañías aéreas más de 700 millones de euros al año en mantenimiento

El big data también puede cambiar completamente una actividad como la del mantenimiento de aviones. 

Tradicionalmente, el cuidado y puesta al día de las aeronaves en las que todos viajamos se ha hecho de forma preventiva. Lo que quiere decir que muchos de los sistemas y componentes se inspeccionan manualmente aun cuando su estado es óptimo.

Las revisiones del aparato se realizan de forma programada según parámetros como las horas de funcionamiento y los ciclos de vuelo (cada ciclo es un despegue más un aterrizaje). Esta forma de trabajar supone, según la consultora tecnológica Atos, un derroche de recursos porque favorece el ‘sobremantenimiento’. Y también el reemplazo de muchas piezas que están en buenas condiciones o que no han completado su ciclo de vida.

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Pero hay otra forma de hacer las cosas. Y es que, desde hace unas décadas, las aeronaves se han convertido en sistemas muy complejos cargados de sensores que generan terabytes de datos diariamente. El reto está ahora en que esta información sea utilizada para tener estimaciones fiables del estado y ciclo de vida de los componentes. De esta manera, se reduciría la necesidad de inspecciones fijas y los cuidados responderían más al estado real de las piezas.

Atos forma parte del proyecto ReMAP, financiado con 6,8 millones de euros procedentes de fondos europeos. Como contrapartida, podría llegar a ahorrar más de 700 millones de euros al año en tareas de mantenimiento de los aviones. El proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un sistema integrado de gestión del mantenimiento de las flotas aéreas basados en los datos actuales y no en inspecciones programadas. ReMAP hará diagnósticos y pronósticos del estado de los componentes para realizar intervenciones y mantenimiento según la condición de estos en tiempo real.

Más beneficios

Los impulsores de ReMAP han hecho muchos cálculos para demostrar las bondades de su iniciativa. Así, permitiría reducir el mantenimiento no programado en un 20%, disminuyendo demoras en salidas por fallos técnicos inesperados en un 4% gracias a su sistema de cuidado con diagnósticos, pronósticos y alertas.

Así usan big data en compañías aéreas

Asimismo, los algoritmos de ReMAP disminuirían un 8% los chequeos de mantenimiento, un 2,5% los tiempos dedicados a estas labores y un 10% la remoción de aeronaves al año. El nuevo sistema de mantenimiento acabaría aportando a cada avión 1,2 días adicionales de operaciones al año. No parece mucho, pero en flotas con miles de aparatos, se trata de mucho tiempo adicional de vuelo.

Un ‘giga’ de datos por cada vuelo

“El ahorro en mantenimiento se basa en la reorganización de las tareas de mantenimiento y en una mejor planificación de los periodos en los que el avión se encuentra fuera de servicio, evitando ciclos extra de mantenimiento o retrasos operacionales debido a la detección tardía de fallos”, reitera Luis Collar, jefe del proyecto ReMAP en Atos.

Así usan big data en compañías aéreas

Desde Atos, que participa en el diseño y el desarrollo de la plataforma informática open source en la que asienta ReMAP, aseguran que este sistema analizará los datos de más de mil sensores ubicados en el avión para emitir alertas cuando alguna de las partes o componentes necesite ser reparado. Se calcula que una aeronave genera alrededor de 1 GB de datos en cada vuelo. Por otra parte, ReMAP integrará técnicas de probabilidad con análisis de datos y machine learning para posibilitar diagnósticos en tiempo real y estimar el tiempo de vida de las piezas.

¿Qué pasa con la seguridad?

La excesiva dependencia de la tecnología y de los procesos automáticos en el sector aeronáutico ha levantado suspicacias en los últimos tiempos. Precisamente, la deficiente aplicación de software de corrección en el despegue llevó a accidentes fatales, como los de los dos Boeing 737 MAX de Ethiopian Airlines y de Lion Air en Indonesia.

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En este sentido, Luis Collar aclara que el sistema ofrece siempre “recomendaciones” al personal de mantenimiento, pero nunca toma una decisión automática. “Los algoritmos de diagnosis y prognosis buscan optimizar las tareas de mantenimiento basándose en las condiciones de la flota, información de contexto y las estimaciones de vida útil de los distintos elementos del avión con el soporte de nuevos sensores desarrollados durante el proyecto. Pero siempre respetando los periodos de reemplazo de pieza, las recomendaciones de los fabricantes y ajustándose a la normativa vigente”, explica.

Pruebas en 30 aviones de KLM

ReMAP será probado inicialmente durante 6 meses en aeronaves de la flota de la compañía holandesa KLM, fusionada hace más de una década con Air France. En concreto, se harán tests en 20 aparatos Boing 787 y en una decena del modelo ERJ-175 de Embraer. Si todo sale como está previsto, las pruebas concluirán en marzo de 2022, según Luis Collar.

Aunque a día de hoy no hay más compañías aéreas involucradas en el proyecto, su arquitectura abierta está pensada para integrar a más agentes de esta industria en el futuro. De hecho, el jefe de proyecto en Atos asegura que el objetivo es llevar ReMAP a más aerolíneas, “demostrando que permite optimizar los procesos de mantenimiento o incluso mejorando la seguridad”.

Imágenes | iStock/maruclautier, iStock/cat-scape, iStock/gorodenkoff, iStock/gorodenkoff

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