All Nippon Airways (ANA), una de las principales aerolíneas con sede en Tokio, ha dado un salto gigantesco en la eficiencia y la seguridad de su flota al adoptar una estrategia de mantenimiento predictivo respaldada por la potente herramienta de software MATLAB. Desde su fundación en 1952 como empresa de transporte aéreo, ANA ha evolucionado hasta convertirse en una compañía aérea de servicio completo, operando vuelos tanto dentro de Japón como a destinos internacionales en Asia, Europa y Estados Unidos.
Uno de los mayores desafíos en la industria de la aviación es garantizar la seguridad y la disponibilidad de las aeronaves. Para lograrlo, las aerolíneas recurren tradicionalmente a dos tipos de mantenimiento: preventivo y correctivo. El mantenimiento correctivo implica intervenir en un componente solo después de que haya fallado, lo que puede resultar en tiempos de inactividad, retrasos y cancelaciones de vuelos, con un impacto negativo en la satisfacción del cliente.
En busca de una solución más eficiente y efectiva, ANA ha abrazado la estrategia de mantenimiento predictivo durante la última década. Esta estrategia se basa en la utilización de datos operativos y en el conocimiento del sector para anticipar fallos en los componentes antes de que ocurran.
Una pieza clave en la implementación de esta estrategia es MATLAB, una plataforma de software versátil que permite la visualización de datos, la comprobación de hipótesis y la obtención de información de los datos de los sensores. El equipo de ANA utiliza MATLAB para identificar la causa raíz de los problemas y detectar los primeros signos de fallos en los componentes. Estos datos son esenciales para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que se despliegan en tiempo real en sistemas críticos para la seguridad, gracias a MATLAB Compiler.
El testimonio de Sadanari Shigetomi, de ANA, destaca cómo MATLAB Compiler ha permitido a la aerolínea condensar todo el proceso de análisis en un único archivo ejecutable. Esto ha habilitado a ANA para monitorizar los datos de los vuelos a diario y predecir con éxito varios fallos en los cojinetes lisos, aproximadamente un mes antes de que ocurrieran.
Este avance tecnológico no solo ha reducido el tiempo de inactividad de las aeronaves de ANA, sino que también ha contribuido significativamente a aumentar su eficiencia operativa, lo que se traduce en una experiencia de vuelo más segura y puntual para los pasajeros.
La historia de éxito de ANA con MATLAB es un testimonio de cómo la tecnología puede revolucionar la industria de la aviación y su enfoque en el mantenimiento predictivo sienta las bases para un futuro más seguro y eficiente en la aviación comercial.
Si desea obtener más información sobre cómo ANA ha transformado su operación, puede escuchar el testimonio completo del Data Scientist y Component Operations Managers de Nippon Airways en el este enlace.
