ANEM desarrolla un modelo de mantenimiento predictivo con IA y Machine Learning

por | 24 abril 2024

La empresa de mantenimiento Air Nostrum Engineering & Maintenance Operations (ANEM), en colaboración con la consultora Sopra Steria, ha completado el proyecto Desarrollo de modelo predictivo para mantenimiento y prevención de incidencias en aviones, que ha tenido una duración aproximada de 19 meses. Este innovador proyecto tenía como principal objetivo el desarrollo de un modelo predictivo avanzado para predecir fallos en cerca de cuarenta componentes (Part Numbers), que se consideran críticos en el mantenimiento de las aeronaves.

Gracias al uso de técnicas de ‘Machine Learning’ e Inteligencia Artificial, se ha pretendido mejorar la eficiencia operativa de la aerolínea al anticiparse a situaciones de AOG (Aircraft on Ground) y reducir el volumen de intervenciones urgentes de mecánicos y los envíos de material asociados. De este modo, se logra evitar parte de los retrasos y cancelaciones de vuelos ocasionados por incidencias técnicas, consiguiendo una mejora en los niveles de satisfacción de los pasajeros, así como un alivio en las emisiones de CO2 .

El proyecto ha contado con el respaldo financiero proporcionado por la Unión Europea a través de la entidad ‘Red.es’. Esta financiación ha resultado fundamental para poder llevar a cabo las siguientes actividades:

  • Desarrollar un modelo predictivo para cuarenta Part Numbers críticos de las aeronaves.
  • Realizar un estudio exhaustivo de la vida de cada Part Number y los tipos de fallos asociados.
  • Utilizar técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial para predecir estadísticamente los posibles fallos de los Part Numbers.
  • Incluir variables no consideradas hasta el momento en el estudio de la fiabilidad, como son: tiempo en almacén, la edad de los aviones y las condiciones meteorológicas.
  • Desarrollar un cuadro de mando que recoge todas las predicciones obtenidas de los modelos predictivos.

Como resultado final del proyecto, se ha desarrollado un cuadro de mando que permite a los usuarios involucrados en el estudio de la fiabilidad y la prevención de AOGs, visualizar y entender los datos de manera intuitiva, realizar análisis en tiempo real y tomar decisiones informadas.

En cuanto a las predicciones proporcionadas por el modelo, los resultados obtenidos han sido esperanzadores, lo que anima a los implicados a seguir trabajando en la evolución del proyecto. En este sentido, se han fijado las siguientes líneas de actuación para una potencial segunda fase del proyecto:

  • Realizar un estudio más detallado de los modelos utilizados para cada Part Number, particularizando los modelos estadísticos.
  • Incorporar datos adicionales de los Part Numbers según se vayan produciendo eventos de mantenimiento, de forma que se siga mejorando la precisión de los modelos.
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