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La inteligencia artificial habilita nuevas capacidades en la industria aeroespacial

  • Negocios

IA aero (1)

En las próximas décadas la industria aeroespacial va a dar un importante salto cualitativo gracias a proyectos que van desde nuevos vehículos aéreos a satélites de nueva generación y naves espaciales capaces de llevar al hombre a la Luna y a Marte. Para lograr los futuros retos de la aeronáutica y la conquista del espacio, la industria empleará tecnologías digitales de vanguardia, como las nuevas técnicas de modelado y simulación apoyadas cada vez más en la inteligencia artificial.

​La industria aeroespacial es una de las más avanzadas en lo que se refiere a tecnologías de diseño y fabricación, ya que las aeronaves exigen la máxima calidad en los materiales y componentes, y también en los procesos de manufactura. Para lograr estos elevados estándares los fabricantes apuestan constantemente por las tecnologías más avanzadas, como puede ser la impresión 3D de metales y materiales mixtos, la realidad virtual y aumentada, la robótica de nueva generación y los sistemas de fabricación inteligente más novedosos.

Al mismo tiempo, invierten muchos recursos en innovación y desarrollo, lo que les permite mantenerse a la vanguardia en un sector altamente competitivo, donde la optimización de procesos, el control de calidad, el aprovechamiento de recursos y la reducción de costes son fundamentales. En este contexto, la irrupción de la inteligencia artificial está teniendo un impacto muy amplio, y actualmente está aplicándose a numerosos campos dentro de la industria, contribuyendo a mejorar los procesos de innovación, diseño, fabricación y control de calidad, entre otros.

Nuevas tecnologías de modelado y simulación

Desde que la informática alcanzó la capacidad de simular objetos y procesos reales, las tecnologías de simulación se han utilizado para la investigación en distintos campos vinculados a la industria manufacturera. Esto comienza en las etapas iniciales de diseño, donde los ingenieros no solo crean digitalmente los productos que se van a fabricar, sino que también pueden someterlos a pruebas complejas para saber si cumplirán con las especificaciones exigidas para su finalidad específica.

Esto ha ido evolucionando con el avance de las tecnologías de computación, el desarrollo de software de modelado y su combinación con la inteligencia artificial, que actualmente permite realizar diseños en tres dimensiones altamente sofisticados con capacidad para llevar a cabo pruebas virtuales muy realistas. Y no se trata únicamente de simular piezas sueltas y probarlas en entornos de simulaciones de física, sino de recrear digitalmente todo tipo de productos complejos. En la industria aeroespacial, esto significa motores y sistemas mecánicos, circuitos eléctricos, hidráulicos e, incluso, la propia infraestructura TI que integran las aeronaves.

Este nivel de sofisticación sigue avanzando, incorporando nuevas capacidades, por lo que las principales empresas de la industria aeroespacial están adoptando las nuevas tecnologías de modelado y simulación digital impulsadas por IA. El resultado es una mejora en los procesos y un impulso innovador que las coloca en el disparadero hacia un futuro colmado de aeronaves, vehículos espaciales y satélites de comunicaciones.

Inteligencia artificial para impulsar el desarrollo

La inteligencia artificial aplicada a la industria manufacturera permite todo tipo de mejoras operativas a lo largo de la cadena de producción. Así, las nuevas técnicas de diseño generativo impulsadas por IA están permitiendo a las empresas crear componentes con diseños más adecuados para su función específica, logrando superar la capacidad de diseño de los humanos a la vez que se reducen los costes y se maximizan los recursos.

Pero industrias tan evolucionadas como la aeroespacial y la aeronáutica están yendo un paso más allá, aplicando la IA y las capacidades de computación de alto rendimiento (HPC) para adoptar nuevos conceptos, como el denominado "Hilo Digital", que consiste en seguir el ciclo de vida de cada producto, desde la etapa de diseño hasta la fabricación.

Este exhaustivo seguimiento ayuda a potenciar las capacidades de innovación de la industria, ya que proporciona una retroalimentación vital para evaluar el éxito en las innovaciones aplicadas al diseño y la fabricación de componentes. A la vez, contribuye a optimizar al máximo los presupuestos, evitando sobrecostes y maximizando el aprovechamiento de todos los recursos.

Según señalan los expertos en fabricación inteligente, la aplicación de la IA al modelado y la simulación en esta industria permitirá a las empresas mantenerse a la vanguardia de la innovación. Y uno de los aspectos más importantes para los fabricantes de cara al futuro será el control de calidad y la simulación del ciclo de vida de los productos de la industria. Algo que se hará notar durante todo el ciclo de vida de los productos, especialmente a lo largo del citado Hilo Digital.

En opinión de los expertos, hay tres formas en las que las empresas de la industria pueden extraer el máximo valor de la aplicación de la IA en el modelado y la simulación, empleando ingeniería de sistemas basada en modelos (MBSE):

1. Alinear a las partes interesadas para maximizar las ganancias

Según afirman los principales representantes de la industria aeroespacial, las plataformas de Computación de Alto Rendimiento (HPC) que habilitan el uso de modelado y simulación se han convertido en fundamentales para su trabajo. De hecho, los ingenieros que trabajan con ellas tienden a llevar al límite sus capacidades constantemente. Esto está impulsando el desarrollo de las tecnologías HPC, pero también nuevas políticas para el uso eficiente de la supercomputación.

En opinión de los proveedores de infraestructuras, las inversiones de sus clientes se están centrando en ampliar las capacidades de estos equipos para el modelado y la simulación con el fin de reducir el coste de los productos y maximizar la eficiencia de la fabricación. Pero muchas veces los beneficios de invertir más en estas tecnologías no están claros a nivel económico para algunas partes interesadas, por lo que se hace preciso evaluar adecuadamente las inversiones a realizar y buscar una justificación económica que convenza a los responsables de aprobar las inversiones.

Como sucede en otras áreas de negocio, cada uno de los departamentos implicados tiene un enfoque diferente, lo que dificulta a los ejecutivos de fabricación liderar el cambio a través de inversiones en estas tecnologías. El área de TI se encarga de proporcionar la tecnología, pero no recibe los beneficios económicos que proporciona a la organización de forma directa. Los ingenieros son los que pueden mejorar la innovación gracias a las capacidades de la computación de alto rendimiento y la IA aplicada al modelado y la simulación.

Pero desde su punto de vista los costos están casi siempre justificados y no son conscientes de los verdaderos beneficios económicos derivados de la innovación digital. Mientras tanto, los responsables de diseñar los presupuestos y justificar los gastos deben equilibrar los puntos de vista de todos los departamentos que forman parte del negocio, relacionando el gasto con los beneficios económicos.

2. Incorporar el Hilo Digital para unificar procesos

Al igual que ocurre en otros muchos ámbitos en los que interviene la tecnología, una visión holística proporciona una ayuda invaluable para comprender procesos complejos en su totalidad. En el caso de las tecnologías que habilitan el modelado y la simulación impulsados por inteligencia artificial, los expertos aplican este concepto mediante el Hilo Digital, que abarca todas las etapas en las que se trabaja en un producto.

Esto no abarca todos los aspectos del negocio, pero sí permite unificar los criterios de diferentes áreas vinculadas al producto, y a los costes asociados a la implementación de nuevas tecnologías de diseño y fabricación. Como señalan los expertos, la industria aeroespacial lleva tiempo valiéndose de la recopilación y el análisis de datos para mejorar las operaciones industriales, aunque hasta ahora no ha sido capaz de integrarlos completamente.

Pero gracias al concepto de Hilo Digital el valor de la información trasciende los límites de los silos tradicionales. Aplicando la analítica a los datos provenientes de cada etapa de la vida de un producto se puede comprender mejor cómo cada proceso influye en el coste, la calidad y la vida útil de estos. Y también en la productividad de cada proceso, desde el diseño hasta la instalación de cada pieza en las aeronaves, y más allá.

3. Mejorar la gestión de datos para habilitar la IA

Para implementar el concepto de Hilo Digital y la propia fabricación inteligente es necesario recopilar y gestionar los datos de forma adecuada, permitiendo a los sistemas comprender perfectamente todos los factores que intervienen en la cadena de procesos, y obteniendo una retroalimentación que permita mejorarlos. La mera recopilación ya implica una importante inversión tecnológica para las empresas, ya que supone la implementación de diferentes tecnologías de monitorización, almacenamiento y procesamiento de datos.

Además, esto lleva tiempo y puede afectar temporalmente a la productividad, hasta que se completa la instalación y prueba de equipos complejos, con los que los trabajadores no están familiarizados, y que también implica un proceso de aprendizaje. Además, hay tres etapas que conviene tener en cuenta a la hora de integrar la IA en el desarrollo de un modelo de hilo digital, que son:

  • Localizar los datos

El primer paso para desarrollar una estrategia de fabricación inteligente es escoger qué información es importante, ya que durante todo el hilo digital se generan infinidad de datos, y no todos tienen valor. Por ello, lo primero es identificar qué datos se necesitan recopilar y cómo se deben utilizar para alimentar la IA y el hilo digital.

  • Recopilar la información

La segunda etapa en el diseño de implementación de la IA en la industria es identificar los lugares en los que se recopilarán los datos y las tecnologías que se deben usar. Aquí entran en juego las tecnologías de monitorización digital de la industria, que actualmente abarcan sistemas IoT capaces de habilitar la inferencia en tiempo real, sustituyendo a los sistemas tradicionales de recopilación y almacenamiento para un posterior análisis. Pero estas tecnologías son costosas y no son imprescindibles en todos los puntos de la cadena de fabricación, por lo que es fundamental diseñar cuidadosamente la estrategia de monitorización y recopilación de datos, logrando los objetivos de digitalización sin generar costes innecesarios.

  • Integración

La última fase es la integración y administración de todos los datos recopilados a través de las tecnologías de la información (IT) y las tecnologías operativas (OT), de forma que resulten útiles. El objetivo es crear un gemelo digital de cada proceso de la industria, lo que permite una visión parcial y también integral de los procesos y de sus diferentes grados de interacción e interdependencia, así como los que están aislados unos de otros. Finalmente, se debe establecer una relación entre la parte final de la cadena y las etapas iniciales, diseñando una estrategia de autofinanciación que justifique los costes de la innovación inicial a través de las ganancias finales, construyendo un ciclo que permitirá a la organización mantener el ritmo de innovación.

A pesar de las ventajas que proporcionan las nuevas tecnologías a la industria manufacturera en general, el cambio hacia la fabricación inteligente y las nuevas técnicas de modelado y simulación no siempre está justificado en términos económicos. Pero la industria aeroespacial cuenta con ventajas, ya que sus elevados requisitos de excelencia ayudan a justificar inversiones mayores en modernización. Gracias a ello las principales empresas del sector están pudiendo avanzar en la implementación de las nuevas tecnologías de modelado y simulación, alineando los objetivos estratégicos con su capacidad financiera. Esto se logrará gracias a que las técnicas de simulación permiten reducir al máximo el número de pruebas físicas, que conllevan tiempo y generan importantes costes, reemplazándolas por test virtuales.