T08-F01 · Sistema de Diagnóstico Distribuido en el Borde para Vehículos Terrestres
Código original: P-01
Condiciones: Confirmación técnica del acceso a los buses CAN bus y validación de espacio/energía para módulos Edge en plataformas legacy.
1. Identificación de la propuesta
- Código
P-01
- Nombre de la propuesta
Sistema de Diagnóstico Distribuido en el Borde para Vehículos Terrestres
- Origen
Documento de organismo público o usuario institucional
- Línea estratégica
Arquitecturas Edge-to-Cloud y procesamiento distribuido
- Dominio
Terrestre
- Tipo de uso
Defensa
- Fecha de análisis
22/05/2024
- Responsable de la ficha
Pipeline automático - pendiente de asignación
- Estado
En análisis
2. Problema concreto
- Descripción
Los vehículos terrestres militares carecen de capacidades de diagnóstico autónomo a bordo, lo que impide detectar y aislar fallos en sus subsistemas sin intervención externa [ev_0001]. Esta limitación se debe a la falta de potencia de cómputo embarcada y a la escasez de sensores integrados, especialmente en plataformas legacy (vehículos antiguos que siguen en servicio) [ev_0003, ev_0006].
- Consecuencia principal
Aumento del Downtime (tiempo de inactividad) de las plataformas y dependencia crítica de herramientas de diagnóstico externas y personal especializado desplazado al campo [ev_0003, ev_0006].
- Usuario afectado
Operador
- Criticidad
Alta
- Frecuencia estimada
Continua
- Entorno de aparición
Desplegado
3. Ejemplo operativo y evidencia
4. Solución propuesta
5. Aportaciones concretas de SIXTEMA
6. Capacidades reales que respaldan la propuesta
- Capacidad real
IA y Soporte a la Decisión
- Proyecto / experiencia
Capacidades actuales de la empresa en detección de anomalías e identificación de patrones
- Qué demuestra
Aporta el motor analítico necesario para el análisis de firmas de fallo y la generación de alertas automatizadas
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
Arquitecturas Escalables Cloud-Native
- Proyecto / experiencia
Infraestructura para despliegue de servicios operativos en entornos distribuidos
- Qué demuestra
Capacidad para diseñar la estructura de software que soporte el intercambio seguro de datos entre el vehículo y los centros de mando
- Nivel evidencia
Alta
7. Capacidades futuras o en evolución
- Capacidad futura
Arquitecturas Edge-Cloud Federadas en entornos denegados
- Proyecto / iniciativa
Desarrollo activo de Nube Táctica
- Estado
En curso
- Resultado esperado
Permitirá ejecutar el procesamiento de diagnósticos en el extremo (Edge) con resiliencia ante comunicaciones DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas)
- Capacidad futura
Fusión Avanzada de Datos Multifuente
- Proyecto / iniciativa
Integración de telemetría y sensores avanzados desde vehículos terrestres y otras plataformas
- Estado
En curso
- Resultado esperado
Facilitará la integración de la telemetría de sensores embebidos (vibración, temperatura) con los logs del sistema
- Capacidad futura
Gemelos Digitales de Componentes
- Proyecto / iniciativa
Extensión de los Gemelos Digitales de Misión (DMT)
- Estado
Planificada
- Resultado esperado
Mejorar la capacidad de pronóstico de fallos mediante la simulación del desgaste real de las piezas
8. Tecnología involucrada
- Capa / función
Procesamiento en el Borde
- Tecnología / patrón
Edge Computing (procesamiento de datos cerca de la fuente para reducir latencia)
- Situación en SIXTEMA
Disponible parcialmente
- Responsable / socio
Equipo interno
- Capa / función
Despliegue de Software
- Tecnología / patrón
Contenedores ligeros (para optimizar SWaP - tamaño, peso y potencia)
- Situación en SIXTEMA
Dominada
- Responsable / socio
Equipo interno
- Capa / función
Interoperabilidad de Sensores
- Tecnología / patrón
CAN bus (estándar de comunicación en vehículos)
- Situación en SIXTEMA
Pendiente de validar
- Responsable / socio
Socio integrador / Hardware
9. Encaje con programas y marcos europeos
- Programa europeo
EDF
- Convocatoria / topic
Pendiente de búsqueda
- Marco / estándar prioritario
Superioridad de la información, Nube Táctica e Inteligencia de Datos
- Valoración del encaje
Alto
- Justificación
La transición hacia el CBM (mantenimiento basado en la condición) y la autonomía estratégica encajan con las prioridades de superioridad de la información del EDF.
- Fuente de referencia
financiacion.md
10. Diferenciación aportada
- Diferenciador
Combinación de IA de detección de anomalías con arquitecturas Edge-Cloud Federadas
- Por qué es relevante
Permite que el diagnóstico sea autónomo en el vehículo sin depender de conectividad constante, resolviendo la restricción de entornos DDIL
- Evidencia
Capacidades actuales de IA y desarrollo en curso de Nube Táctica
- Diferenciador
Experiencia probada como socio tecnológico de grandes integradores
- Por qué es relevante
Facilita la integración de la capa de inteligencia de datos en plataformas físicas gestionadas por primes
- Evidencia
Historial de consorcios con Airbus, Amper y CT Ingenieros
11. Actores objetivo y vías de entrada
- Actor identificado
Airbus Defence and Space
- Necesidad / interés
Digitalización de sus plataformas terrestres y mejora del sostenimiento logístico
- Vía de entrada
Consorcio
- Relación actual
Existente
- Actor identificado
Indra
- Necesidad / interés
Capa de inteligencia de datos para el mantenimiento de vehículos militares
- Vía de entrada
Tractora
- Relación actual
Incipiente
- Actor identificado
TACOM (Comando de Gestión del Ciclo de Vida)
- Necesidad / interés
Reducción de la huella logística y optimización del Downtime (tiempo de inactividad) de la flota
- Vía de entrada
Demostrador
- Relación actual
Sin relación
12. Brechas y dependencias
- Brecha / dependencia
Acceso técnico a los buses de datos CAN bus (estándar de comunicación interna de vehículos)
- Impacto
Crítico; sin acceso a la telemetría del vehículo, el software de diagnóstico no puede recibir datos para analizar
- Cómo cubrirla
Establecer acuerdos de colaboración con el fabricante original (OEM) o el organismo gestor (TACOM)
- Responsable potencial
Socio integrador / TACOM
- Brecha / dependencia
Espacio físico y margen eléctrico en plataformas legacy (vehículos antiguos)
- Impacto
Afecta la viabilidad de instalar el hardware de cómputo Edge necesario para ejecutar los contenedores
- Cómo cubrirla
Realizar un estudio de integración física y eléctrica en una plataforma real
- Responsable potencial
Socio integrador (ej. Airbus, Indra)
- Brecha / dependencia
Experiencia específica en sensores embebidos de vibración y presión
- Impacto
Limitación en la capacidad de instrumentar el vehículo si los sensores actuales son insuficientes
- Cómo cubrirla
Incorporar a un socio especializado en hardware de sensórica industrial/militar
- Responsable potencial
Socio tecnológico / Empresa tractora
13. Valoración final por criterios
| Criterio | Valoración | Justificación |
|---|---|---|
| Relevancia del problema | Alta | Impacta directamente en la disponibilidad operativa y reduce el Downtime (tiempo de inactividad) de la flota. |
| Calidad de la evidencia | Media | Sólida cualitativamente y validada por TACOM, pero carece de métricas cuantitativas precisas. |
| Encaje con SIXTEMA | Alta | Alineado con capacidades en IA, detección de anomalías y arquitecturas Edge-Cloud Federadas. |
| Capacidades reales disponibles | Alta | Se dispone de experiencia en fusión de datos y despliegue de microservicios en entornos restringidos. |
| Diferenciación | Media | El valor reside en la capa de inteligencia Edge para evitar la dependencia de herramientas externas. |
| Encaje europeo | Alta | Elegible para EDF (European Defence Fund) por su enfoque en autonomía estratégica y superioridad de información. |
| Actor o vía de entrada identificada | Media | Identificados TACOM e integradores como Airbus/Indra, aunque la relación es incipiente. |
| Potencial dual | Alta | Aplicable a cualquier flota de vehículos pesados civiles o industriales que requiera CBM (mantenimiento basado en la condición). |
| Madurez preliminar | Baja | Estado actual de Prototipo (TRL 4); requiere validación en entorno real. |
| Cobertura brecha tecnológica | Alta | Resuelve la incapacidad de diagnóstico autónomo en entornos DDIL (comunicaciones degradadas). |
| Autonomía respecto a socios | Baja | Dependencia total de socios para el acceso al hardware y buses de datos del vehículo. |
| Viabilidad preliminar | Media | Técnicamente plausible, pero condicionada a la instrumentación física de los vehículos. |
14. Decisión y conclusión final
- Resultado
Avanzar con condiciones
- Condiciones para avanzar
Confirmación técnica del acceso a los buses CAN bus y validación de espacio/energía para módulos Edge en plataformas legacy.
- Validaciones pendientes
Contrastar la compatibilidad eléctrica de los módulos propuestos con el hardware de vehículos antiguos y validar permisos de intervención en sistemas cerrados.
- Próximo hito
Búsqueda y contacto con un socio integrador de vehículos terrestres para definir una plataforma de prueba.
- Síntesis
Solución de alta relevancia que desplaza el diagnóstico al borde (Edge) para reducir la huella logística y el Downtime. Encaja perfectamente con las capacidades de IA y Edge-Cloud de SIXTEMA. La brecha crítica es la dependencia del hardware y acceso a datos del vehículo; se recomienda avanzar condicionando el éxito a la alianza con un integrador físico.
15. Fuentes y trazabilidad
Sin referencias registradas.Evidencias del clúster: ev_0001, ev_0003, ev_0006