El enfoque convencional de la industria de la aviación para los servicios de optimización de la gestión de flotas consiste en analizar los datos acumulados. Cuando Dassault Aviation quiso optimizar los procesos de mantenimiento y el diseño de los equipos, dio un paso más con la plataforma 3DEXPERIENCE.
Cuando están en servicio, cada avión se comporta de forma diferente y requiere operaciones de mantenimiento específicas en función de los eventos que se producen a lo largo de su vida útil. Se generan cantidades exponenciales de datos complejos a partir de diversos sistemas de información, ya sea de socios industriales o de usuarios de aeronaves: pruebas de vuelo, diseño, operaciones, fabricación y datos abiertos que se encuentran en bases de datos de repositorios. Y se debe analizar una gran cantidad de puntos de datos por vuelo para cada avión. Sin embargo, el valor total de todos estos datos heterogéneos no puede aprovecharse al máximo a menos que estén disponibles en el contexto de su uso.
La plataforma colaborativa 3DEXPERIENCE recopila los datos más valiosos sobre el uso del Rafale y los proyecta en un referencial de productos virtual basado en modelos. Este gemelo virtual es una extensión del modelo digital del avión, personalizado y actualizable, desde el diseño hasta la fabricación, el mantenimiento y el final de su vida útil. Esta es la clave para una digitalización eficiente mantenimiento, reparación y revisión (MRO). La consolidación de los datos del mundo real combinados con los del mundo digital permite a Dassault Aviation gestionar mejor sus contratos de MRO, identificando lo antes posible las acciones necesarias para mejorar el soporte. Reducir el mantenimiento y prever los recursos necesarios se traduce en más aviones en el aire.
La empresa también está mejorando progresivamente las predicciones de diagnóstico de los aviones, basándose en el ciclo continuo de retroalimentación de los datos que se generan constantemente. Los ingenieros de mantenimiento pueden definir algoritmos de mantenimiento predictivo con tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para poder identificar señales débiles antes de que se produzcan averías. Con el análisis de mantenimiento predictivo, los ingenieros de mantenimiento pueden anticipar problemas, aumentar la precisión y diseñar rápidamente programas de mantenimiento, sustituciones de piezas y procesos de MRO adecuados para cumplir los objetivos de disponibilidad de las aeronaves.
Las capacidades de ciencia de datos y colaboración de la plataforma garantizan que todas las partes interesadas puedan trabajar mejor juntas y tomar decisiones informadas basadas en los conocimientos obtenidos del análisis de datos. Dassault Aviation aplica estos conocimientos a sus innovaciones, especialmente en lo que respecta al mantenimiento predictivo, la asistencia a los pilotos y las soluciones de asistencia en tierra. Los datos de pedidos, manuales, información sobre servicios, disponibilidad de piezas, actualizaciones normativas, procedimientos de mantenimiento y mucho más están disponibles en el momento en que se necesitan, lo que reduce los costes al mejorar la resiliencia de la cadena de suministro de piezas de repuesto y reducir el inventario.
La capacidad de supervisar el cumplimiento de los contratos, extraer lecciones aprendidas y enriquecer los algoritmos de mantenimiento predictivo garantiza la excelencia en los procesos de mantenimiento operativo de los aviones.