Prueba piloto de método de inspección a componentes aeronáuticos usando inteligencia artificial como apoyo a las filosofías actuales de mantenimiento

Abstract

El estudio se enfoca en incorporar la inteligencia artificial (IA) en los procedimientos de inspección no destructiva (NDT) en el cuidado de aeronaves, en el marco de la revolución industrial 4.0. El estudio resalta cómo la inteligencia artificial mediante métodos como el aprendizaje automático, puede potenciar la identificación precoz de fallas en aeronaves, mejorando la eficiencia y la seguridad en las operaciones. A través de una metodología teórico-práctica, se examinan los métodos NDT actuales y se lleva a cabo un análisis comparativo para elegir el método NDT más factible y su incorporación a una prueba piloto o prototipo de inteligencia artificial, con su correspondiente uso y evaluación. Además, se evaluó su impacto en las estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo. De igual manera, aborda el marco regulatorio de la EASA, CASA y la FAA, que están trabajando en la armonización de normas para la aplicación segura de la IA en la aviación. Se sugiere un modelo de incorporación de inteligencia artificial en el NDT mediante inspección visual, resaltando su habilidad para manejar grandes cantidades de información y aumentar la exactitud en la identificación de discontinuidades. Se llevó a cabo un estudio comparativo de los métodos de NDT, conocidos como inspección visual, ultrasonido, radiografías, partículas magnéticas y líquidos penetrantes, centrados en las filosofías de mantenimiento aeronáutico. Se determinó su viabilidad e integración en el método de inspección visual optimizado con la inteligencia artificial.