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Nota de prensa
11/017/2013
Técnicas de inteligencia artificial para optimizar
procesos de la industria aeronáutica
La UPV/EHU y el centro IK4-TEKNIKER colaboran en la optimización de
problemas relacionados con el sector en una tesis doctoral.
La ingeniera informática Susana Ferreiro ha realizado la tesis titulada ‘Aportaciones para el
diagnóstico y pronóstico en problemas industriales mediante técnicas de Clasificación Supervisada’.
Ese trabajo ha sido desarrollada en el centro tecnológico TEKNIKER-IK4 bajo la dirección del
profesor de la EHU-UPV Basilio Sierra Araujo (Director del depto. Robótica y Sistemas Autónomos de
la Facultad de Informática de San Sebastián). El objetivo de la investigación de esta tesis ha sido
aplicar dos técnicas de inteligencia artificial, la minería de datos (Data Mining) y el aprendizaje
automático (machina learning), a problemas relacionados con la industria aeronáutica. “Son
algoritmos y modelos clasificadores que extraen información de grandes volúmenes de datos e
infieren conocimiento a partir de esos datos” explica Ferreiro.
En concreto, se han estudiado tres problemas mediante las técnicas indicadas: el pronóstico de
desgaste de freno en el avión para un mantenimiento predictivo, la predicción de la aparición de
rebaba durante el proceso de taladrado en la fabricación de las piezas y la predicción del número de
basicidad (BN) del aceite en base a datos espectroscópicos.
Pronóstico del desgaste del freno del avión
El objetivo final consistía en reducir los costes de mantenimiento en línea del avión, es decir el
mantenimiento realizado después del aterrizaje entre vuelo y vuelo, postergando éste al momento y
lugar más propicios. Por otro lado, el estudio también tenía como objetivo reducir los tiempos de
espera entre vuelos asegurando su puntualidad al eliminar los retrasos ocasionados por el
mantenimiento correctivo actual. “Se suelen chequear una serie de componentes del avión entre
vuelo y vuelo. A veces aparece un problema que no ha sido contemplado de antemano; por ello, lo
que se pretende es tener una estimación del desgaste de ciertos componentes para prever todos los
recursos que van a ser necesarios” dice Ferreiro. “También se pretende optimizar la ruta de los
aviones, porque a veces interesa realizar el mantenimiento en un país determinado, y para ello se
precisa de una planificación previsa del estado del avión”. Esta línea de investigación surgió del
proyecto europeo TATEM.
Predicción de la aparición de rebaba del taladrado
Este problema está relacionado con el proceso de fabricación. Al fabricar las piezas, deben de
cerciorarse de que la rebaba, la muesca, que se levanta al taladrar, no supera el límite máximo de
127 micras que tiene establecido la industria aeronáutica. “Hemos desarrollado un proceso a partir de
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las señales internas de la máquina, que detecta cuando se supera el límite en tiempo real” explica
Ferreiro. Normalmente, tras el taladrado, siempre se aplica un proceso para eliminar la rebaba
sobrante, pero gracias a este estudio, el proceso se aplicaría sólo cuando se rebasa el límite. Esta
parte de la investigación se inició en el proyecto ARKUNE.
Predicción del número de basicidad (BN) del aceite en base a datos espectroscópicos
Este problema afronta la medición del nivel de degradación del aceite. “Se usa el número de
basicidad (BN) para estimar en qué estado se encuentra: si está bien, si hay que monitorizarlo porque
empieza a degradarse o si es necesario sustituirlo” dice la autora. El objetivo de la investigación fue
obtener un modelo para detectar el estado del BN para poder realizar una valoración sobre el estado
de degradación del aceite sin necesidad de llevar a cabo el análisis en el laboratorio. La obtención del
BN en los equipos del laboratorio es una valoración mediante ácido perclórico, una tarea costosa no
sólo en equipamiento y material, sino también en personal y tiempo. La idea desarrollada en esta
tesis es sustituir ese método de análisis por un método de espectrometría FTIR dentro del infrarrojo
cercano. Con dicho método, “se puede desarrollar un sensor e integrarlo en la máquina o en lo que se
esté monitorizando, sin tener que hacer el análisis en un laboratorio” explica Ferreiro.
Sobre la autora
Susana Ferreiro (San Sebastián, 1980). Es licenciada en ingeniería informática. Ha realizado su tesis
doctoral bajo la dirección de Basilio Sierra, de el departamento de robótica Robótica y Sistemas
Autónomos de la Facultad de Informática de San Sebastián, de la EHU-UPV, habiendo desarrollado
la misma en el centro tecnológico IK4-TEKNIKER. La investigación se realizó dentro del marco de la
beca de doctorado ofertada por la Fundación Iñaki Goenaga a través de un programa de doctorado
interuniversidades, resultado de la colaboración de diferentes grupos de investigación dedicados a los
modelos gráficos probabilísticos en España, entre los que forma parte la Universidad del País Vasco
EHU (Dpto. Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial).
Pie de foto 1-2: Susana Ferreiro, ingeniera informática de la UPV/EHU (Foto: Andoni Canellada
/ Argazki Press).
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