T08-F03 · Sistema de Gestión de Salud y Pronóstico de Activos (PHM)
Código original: P-03
Condiciones: Confirmación técnica de la disponibilidad de sensores en flota y obtención de compromiso de acceso a los límites técnicos del fabricante.
1. Identificación de la propuesta
- Código
P-03
- Nombre de la propuesta
Sistema de Gestión de Salud y Pronóstico de Activos (PHM)
- Origen
Documento de organismo público o usuario institucional
- Línea estratégica
Fusión de datos, IA y apoyo a la decisión
- Dominio
Aéreo
- 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
Existe una desconexión entre los protocolos de mantenimiento programado y el estado físico real de los componentes en aeronaves del Ejército. Actualmente se utiliza un modelo basado en tiempo o horas de vuelo, siguiendo la presunción CWC (Composite Worst-Case; presunción compuesta del peor caso), que asume que todos los componentes se degradan al ritmo más acelerado posible independientemente del uso real [ev_0002].
- Consecuencia principal
Ineficiencia en el sostenimiento (sustitución prematura de piezas útiles) y riesgo de seguridad por fallos no detectados en componentes con degradación acelerada [ev_0002].
- Usuario afectado
Operador
- Criticidad
Alta
- Frecuencia estimada
Continua
- Entorno de aparición
Desplegado
3. Ejemplo operativo y evidencia
- Escenario
En el contexto de la gestión de flota de aviación del Ejército, un comandante de unidad y su personal de mantenimiento gestionan la disponibilidad de las aeronaves basándose en manuales rígidos [ev_0002]. Actualmente, si un componente crítico tiene una vida útil teórica de 1.000 horas según el fabricante (CWC - presunción compuesta del peor caso), se sustituye obligatoriamente al alcanzar ese límite, aunque la aeronave haya operado en entornos benignos y la pieza esté en perfecto estado. Por el contrario, si la aeronave ha operado en condiciones extremas que aceleran el desgaste, el sistema basado en tiempo no detecta la degradación prematura, pudiendo provocar una avería crítica antes de llegar a las 1.000 horas [ev_0002]. Esta falta de visibilidad sobre la RUL (Remaining Useful Life; vida útil restante) impide que el mando tome decisiones optimizadas sobre cuándo retirar un componente, afectando directamente a la disponibilidad operativa de la flota y a la seguridad del vuelo [ev_0002].
- Activos implicados
Aeronaves de aviación del Ejército, componentes críticos de motor/estructura, sensores de telemetría.
- Información disponible
Horas de vuelo acumuladas, manuales técnicos del fabricante (límites CWC), datos de sensores a bordo (vibraciones, temperatura).
- Limitación actual
Incapacidad de integrar el uso operativo real en la planificación del mantenimiento; dependencia de métricas temporales frente a métricas de condición.
- Consecuencia operacional
Desperdicio de recursos logísticos y aumento del riesgo de fallos imprevistos en vuelo.
- Fuente de evidencia
ev_0002
- Tipo caso
Real confirmado
4. Solución propuesta
5. Aportaciones concretas de SIXTEMA
6. Capacidades reales que respaldan la propuesta
- Capacidad real
IA para detección de anomalías e identificación de patrones
- Proyecto / experiencia
Sistemas de IA y Soporte a la Decisión
- Qué demuestra
Capacidad técnica para procesar datos operativos y generar alertas automatizadas, base necesaria para el motor de análisis de degradación del PHM (Prognostics and Health Management)
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
Arquitecturas Escalables Cloud-Native
- Proyecto / experiencia
Habilitadores de Nube Táctica
- Qué demuestra
Capacidad para desplegar servicios operativos en entornos distribuidos y gestionar el intercambio seguro de datos entre la aeronave y los centros de mando
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
Integración de sensores y plataformas heterogéneas
- Proyecto / experiencia
Plataforma de Datos Geoespaciales / TIG
- Qué demuestra
Experiencia en la ingesta y fusión de flujos de datos multi-sensor, transferible a la capa de ingesta de telemetría de vuelo
- Nivel evidencia
Media
7. Capacidades futuras o en evolución
- Capacidad futura
Gemelos Digitales de Activos para seguimiento de salud
- Proyecto / iniciativa
Extensión de Gemelos Digitales de Misión (DMT)
- Estado
Planificada
- Resultado esperado
Evolucionar la simulación operativa hacia el modelado del estado físico del activo, reduciendo la brecha entre el mantenimiento programado y el desgaste real
- Capacidad futura
Procesamiento Edge-Cloud federado para PHM
- Proyecto / iniciativa
Arquitecturas Edge-Cloud en entornos denegados
- Estado
En curso
- Resultado esperado
Permitir que el cálculo de la RUL (Remaining Useful Life o vida útil restante) se realice parcialmente en el extremo (Edge), es decir, a bordo de la aeronave, optimizando el ancho de banda
8. Tecnología involucrada
- Capa / función
Análisis de Datos y Pronóstico
- Tecnología / patrón
Análisis de series temporales e IA para detección de tendencias
- Situación en SIXTEMA
Dominada
- Responsable / socio
Equipo interno de IA
- Capa / función
Infraestructura de Datos
- Tecnología / patrón
Arquitecturas Edge-to-Cloud (procesamiento distribuido entre el activo y la nube)
- Situación en SIXTEMA
Disponible parcialmente
- Responsable / socio
Equipo interno de Nube Táctica
- Capa / función
Modelado Físico
- Tecnología / patrón
Modelos de degradación basados en la física de materiales
- Situación en SIXTEMA
Por incorporar
- Responsable / socio
Socio experto en ingeniería mecánica/materiales (Pendiente)
- Capa / función
Visualización Operativa
- Tecnología / patrón
Dashboards de Health Monitoring (monitoreo de salud)
- Situación en SIXTEMA
Dominada
- Responsable / socio
Equipo interno de C2/UI
9. Encaje con programas y marcos europeos
- Programa europeo
EDF
- Convocatoria / topic
Pendiente de búsqueda (Áreas de superioridad de la información y sostenimiento)
- Marco / estándar prioritario
Sostenimiento inteligente, digitalización del ciclo de vida del activo y autonomía estratégica
- Valoración del encaje
Alto
- Justificación
El EDF prioriza la superioridad de la información y el sostenimiento avanzado; la transición a CBM (Mantenimiento Basado en la Condición) es un pilar de la modernización europea.
- Fuente de referencia
financiacion.md (Propuesta)
10. Diferenciación aportada
- Diferenciador
Sinergia entre IA de anomalías y arquitecturas Edge-Cloud
- Por qué es relevante
Permite procesar la telemetría en el activo y sincronizar solo los indicadores de salud críticos, vital en entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas)
- Evidencia
Capacidades actuales en Nube Táctica e IA
- Diferenciador
Experiencia probada con grandes integradores de defensa
- Por qué es relevante
El acceso a los buses de datos de las aeronaves requiere la confianza y el canal de un Prime; SIXTEMA ya tiene encaje probado con actores como Airbus
- Evidencia
capacidades.md (Encaje en consorcios)
11. Actores objetivo y vías de entrada
- Actor identificado
Airbus Defence and Space
- Necesidad / interés
Optimizar el sostenimiento de sus plataformas y ofrecer servicios de PHM avanzados a los usuarios finales
- Vía de entrada
Consorcio
- Relación actual
Existente
- Actor identificado
Ministerio de Defensa (DGAM)
- Necesidad / interés
Reducir costes de mantenimiento y aumentar la disponibilidad operativa de la flota aérea
- Vía de entrada
Tractora
- Relación actual
Incipiente
- Actor identificado
Unidades de mantenimiento del Ejército
- Necesidad / interés
Sustituir los calendarios rígidos CWC por herramientas de decisión basadas en el estado real del activo
- Vía de entrada
Demostrador
- Relación actual
Sin relación
12. Brechas y dependencias
- Brecha / dependencia
Disponibilidad y precisión de la instrumentación (sensores) a bordo
- Impacto
Crítico: Sin datos precisos de vibraciones, temperatura y ciclos, el software PHM no puede calcular la degradación real.
- Cómo cubrirla
Auditoría técnica de los buses de datos de las aeronaves y validación de sensores existentes.
- Responsable potencial
Socio integrador (ej. Airbus) o DGAM
- Brecha / dependencia
Acceso a modelos matemáticos de desgaste y límites técnicos del fabricante
- Impacto
Alto: El motor de análisis requiere los parámetros CWC (Composite Worst-Case / Presunción compuesta del peor caso) para parametrizar el cálculo de la RUL.
- Cómo cubrirla
Acuerdos de transferencia de datos técnicos o ingeniería inversa basada en manuales del fabricante.
- Responsable potencial
Fabricante de la plataforma (OEM)
- Brecha / dependencia
Experiencia específica en modelos de degradación física de materiales aeronáuticos
- Impacto
Medio: SIXTEMA domina el software y la IA, pero carece de la base científica de fatiga de materiales.
- Cómo cubrirla
Incorporación de un socio experto en ingeniería mecánica/materiales o centro tecnológico especializado.
- Responsable potencial
Socio externo / Universidad
13. Valoración final por criterios
| Criterio | Valoración | Justificación |
|---|---|---|
| Relevancia del problema | Alta | Resuelve una ineficiencia estructural en el sostenimiento y reduce riesgos de seguridad operativa. |
| Calidad de la evidencia | Media | Evidencia doctrinal sólida (ev_0002), pero carece de métricas cuantitativas de fallo o costes. |
| Encaje con SIXTEMA | Alta | Alineado con capacidades de IA, Gemelos Digitales y arquitecturas Edge-to-Cloud (procesamiento en el extremo y nube). |
| Capacidades reales disponibles | Media | Se dispone del stack de software, pero falta la especialización en física de materiales. |
| Diferenciación | Media | El PHM es estándar industrial; la diferencia radica en la integración Edge-Cloud y el enfoque en activos militares. |
| Encaje europeo | Alta | Muy compatible con líneas de sostenimiento del EDF (European Defence Fund) y superioridad de la información. |
| Actor o vía de entrada identificada | Media | Identificados DGAM y Airbus, aunque el acceso a datos requiere negociación compleja. |
| Potencial dual | Alta | Aplicable a cualquier activo crítico con telemetría (aviación civil, ferrocarril, energía). |
| Madurez preliminar | Baja | Estado de prototipo; requiere validación en entorno real y datos específicos del activo. |
| Cobertura brecha tecnológica | Alta | Cubre la transición crítica de mantenimiento basado en tiempo a CBM (Mantenimiento Basado en la Condición). |
| Autonomía respecto a socios | Baja | Dependencia total del fabricante para el acceso a datos de sensores y modelos de desgaste. |
| Viabilidad preliminar | Media | Técnicamente viable si se resuelven las dependencias de datos y acceso a plataforma. |
14. Decisión y conclusión final
- Resultado
Avanzar con condiciones
- Condiciones para avanzar
Confirmación técnica de la disponibilidad de sensores en flota y obtención de compromiso de acceso a los límites técnicos del fabricante.
- Validaciones pendientes
Contrastar si el alcance es estrictamente aeronáutico o incluye activos terrestres (debido a discrepancia en metadatos); validar capacidad de extender Gemelos Digitales de Misión a Gemelos Digitales de Activos.
- Próximo hito
Reunión técnica con DGAM o socio integrador para auditar la disponibilidad de datos de telemetría.
- Síntesis
Solución PHM altamente relevante para optimizar el sostenimiento y seguridad, con fuerte encaje en las capacidades de IA y Edge-Cloud de SIXTEMA. El diferenciador es la transición a CBM mediante Gemelos Digitales. La brecha crítica es la dependencia de datos del fabricante; se recomienda avanzar condicionada a la validación de acceso a sensores.
15. Fuentes y trazabilidad
Sin referencias registradas.Evidencias del clúster: ev_0002