La aviación todavía está “en la edad de piedra” del uso de inteligencia artificial (IA) en el mantenimiento de motores, pero el uso de sus capacidades predictivas puede llevar a importantes ahorros en la forma en que se planifican las flotas futuras y su servicio, coincidieron los panelistas de la conferencia Aero-Engines Americas de Aviation Week.
“Estamos en los inicios de la IA en la aviación”, afirmó Jason Reed, presidente del Grupo de Innovación Digital de GA Telesis, en el evento celebrado aquí el 28 de enero. La IA permite “grandes avances” en la capacidad de las aerolíneas para definir el nivel adecuado de reservas en sus inventarios de piezas, añadió Mike McBride, vicepresidente de operaciones de Delta TechOps. Si se hace bien y con tiempos de respuesta mejorados, las aerolíneas pueden “gastar cientos de millones menos en lo mismo”, afirmó.
Pero la adopción de la IA todavía enfrenta obstáculos importantes, principalmente un cambio de cultura en las empresas para confiar en los beneficios y aliviar las preocupaciones de que su uso conduzca a pérdidas de empleos. Los datos aún no están ampliamente disponibles en un formato digital estandarizado, lo que hace que sea difícil y a menudo imposible compartir información. Además, la industria necesita idear un nuevo modelo comercial que determine, entre otras cosas, quién obtiene los ahorros de las aplicaciones de IA. “Eso siempre surge”, dijo McBride. “Los ahorros se obtienen de ambas partes. Es algo muy valioso para el OEM saber qué demanda habrá en el futuro. Es un debate en curso. Es un juego de cartas en este momento”.
Reed dijo que GA Telesis lleva ocho o nueve años trabajando en ciencia de datos y comenzó con el modelado de la cadena de suministro y el mantenimiento. “Ahora estamos llevándolo al siguiente nivel”, dijo.
“La IA generativa nos ha ayudado a ganar licitaciones, ha sido una transformación tener el stock correcto en el lugar correcto en el momento correcto”, dijo Reed. “Lleva mucho tiempo, pero una vez que descifras el código, impulsa un nivel diferente de capacidad de adquisición y de venta”. En GA Telesis, un “momento sorprendente” fue cuando un proyecto que utilizó IA mostró un beneficio de $32 millones.
La división de leasing también se beneficia. “La IA puede brindarte una lista de las condiciones de devolución de los aviones arrendados en segundos y te permite obtener [muchos] meses más de uso de la aeronave”, dijo Reed. Las transiciones pueden llevar meses, dependiendo de la facilidad con la que se pueda obtener la documentación y de cuánto trabajo haya que hacer con la aeronave.
Delta TechOps ha estado acelerando el uso de IA en el área de mantenimiento desde la pandemia, cuando una gran parte de la flota de Delta Air Lines quedó inactiva temporalmente. “Comenzamos con el mantenimiento predictivo y el modelado de predicción de desguaces”, dijo McBride. “Como operador, tienes una gran cantidad de datos”.
Delta creó una prueba de concepto para un modelo de IA en torno al programa de mantenimiento del motor Pratt & Whitney PW2000 y lo comparó con el programa original sin IA. “El nuevo modelo superó al modelo anterior por 20 millones de dólares”, afirmó McBride. Delta también amplió el horizonte de adquisición de seis meses a 18 meses, lo que le permite avisar a los proveedores con mucha más antelación.
David Harper, director de soporte de flotas de GE Aerospace, destacó que la IA es una “gran manera de compartir datos. Todo el mundo se beneficia”. La empresa ahora la está incorporando al lugar de trabajo y está registrando 2500 usuarios únicos diarios de su plataforma interna de IA generativa AI Wingmate.
Fuente: https://aviationweek.com/mro/aircraft-propulsion/artificial-intelligence-enhance-engine-maintenance-planning