Iberia ha puesto en marcha un plan para convertir sus terrenos de La Muñoza, junto al aeropuerto de Barajas, en un centro de referencia en Europa para el mantenimiento de aviones. Sin duda, un gran acierto teniendo en cuenta que el coste de mantenimiento medio de un avión está en torno a los 3,6 millones de euros al año de los cuales el 73% es gasto de subcontratación de las operaciones de mantenimiento.
Por lo tanto, un servicio de mantenimiento eficiente es muy atractivo para atraer demanda a este nuevo hub, por parte de las aerolíneas. ¿Pero, dónde está la clave para que el mantenimiento sea eficiente?
En el caso del sector aeronáutico, como señalábamos, los costes de mantenimiento son muy elevados, no solo por el coste de los repuestos, consumibles y de la mano de obra, sino también, y esto es fundamental, por el tiempo que el avión está parado durante el mantenimiento, sin operar. Por tanto, cuánto menores y más predecibles sean estos tiempos, mayor será la eficiencia, y mayor el ahorro de costes.
Sobre cómo lograr esto, el primer punto pasa por la organización de las personas que están trabajando en el proceso. Si se analizan los procesos de mantenimiento, veremos que hay pérdidas de eficiencia por falta de organización en cuanto a la secuencia de la intervención, por falta incluso de organización de los materiales y herramientas, de la asignación correcta del personal, de la distribución del layout, que en una instalación de mantenimiento de aviones es muy importante.
Si no está todo muy definido, se empiezan a multiplicar los tiempos de intervención de manera exponencial. Muchas de estas pérdidas de eficiencia solo las detectas analizando el proceso en detalle y en el terreno. En este aspecto, se pueden aplicar metodologías Kaizen enfocadas en la eliminación de todos estos desperdicios, convirtiendo cada intervención en un proceso de precisión quirúrgica, donde todo movimiento está pensado y optimizado, haciendo que el tiempo que este parado el avión sea el menor posible.
Otro factor para reducir la necesidad de que un avión pare y que lo haga solo lo necesario, es el tipo de mantenimiento que se realice. En este punto la metodología que se utilice es esencial. Tradicionalmente, se usan metodologías preventivas, es decir, cada ciertas horas de vuelo, se hace un mantenimiento. Sin embargo, actualmente, poco a poco y gracias a las nuevas tecnologías se está evolucionando hacía metodologías predictivas.
El mantenimiento predictivo y su evolución hacia “conditioned based maintance” se basa en la capacidad para medir con suficiente precisión y en tiempo real los parámetros críticos de los componentes del avión (vibraciones, temperaturas, posiciones, composición de gases o presiones).
Esta evolución del mantenimiento solo es posible gracias a la mejora en los sensores, los sistemas de comunicación y almacenamiento de datos y sobre todo las tecnologías de análisis de datos masivos, que permiten extraer conclusiones sobre la necesidad de mantenimiento en función del estado real del avión y no del estado teórico en el que se basa el mantenimiento preventivo. También se está evolucionando hacia metodologías prescriptivas que, gracias a las tecnologías de inteligencia artificial, son capaces no solo dar información del estado del avión, sino recomendar intervenciones de mantenimiento o parámetros de operación que optimicen los costes de mantenimiento y la fiabilidad del avión.
También se está evolucionando en los modelos de negocio, donde los proveedores de componentes (por ejemplo, los motores) evolucionan hacia proveedores de servicios. El concepto cambia radicalmente, pasando de vender productos a vender, por ejemplo, horas de funcionamiento. En este caso, las empresas proveedoras del producto son las que analizan todos los datos recibidos del funcionamiento de los componentes y ejecutan servicios de mantenimiento a medida garantizando maximizar las horas de vuelo y la fiabilidad. De esta manera, la obtención y tratamiento de los datos pasan a ser un proceso clave en el modelo de negocio de los proveedores.
Javier Langa, Research & Development Manager de Kaizen Institute
