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Mantenimiento predictivo
Aumento de la productividad Trabajadores felices
La inspección de las aeronaves es una parte fundamental de las operaciones de la aviación comercial, y debe realizarse de forma continua. El uso de materiales compuestos como opción para el fuselaje de las aeronaves ha aumentado significativamente en las últimas décadas, así como el volumen de aviones producidos. En consecuencia, para satisfacer la creciente demanda, se ha automatizado el proceso de fabricación de materiales compuestos. Con un mayor número de piezas producidas a un ritmo más rápido, la necesidad de una inspección y reparación de calidad eficientes se volvió crítica.

Uno de los pasos cruciales en la fabricación de paneles de fuselaje es la inspección visual: cada defecto debe ser localizado individualmente, y luego verificado por un operador antes de pasar a la siguiente etapa. Sin embargo, debido a las grandes dimensiones de los paneles del fuselaje, así como a las características de su material (oscuro, muy poco reflectante, y pocos rasgos que sirvan de puntos de anclaje), esta tarea puede ser bastante engorrosa. Cuando las máquinas que colocan las fibras de composite identifican los defectos, se producen registros de informes en bruto; a continuación, los técnicos deben trazar manualmente las reparaciones necesarias, que a menudo se basan en registros escritos y fotografías para guiarse. La información debe comprobarse dos o tres veces para garantizar su total exactitud, lo que inevitablemente conlleva un elevado tiempo de producción.
Para resolver este problema, entre otros enfoques, Bombardier inició un proyecto con OVA para ayudar a sus operarios a localizar los defectos en las piezas de composite del A220 utilizando la realidad aumentada. El objetivo era que el robot de fabricación de materiales compuestos proporcionara la ubicación precisa (en un eje X, Y y Z) de cada posible defecto al dispositivo de realidad aumentada que, a su vez, mostraría los defectos en un gemelo digital de la pieza del fuselaje y guiaría al operario.
PREVISIBILIDAD
DESAFÍO
Realidad aumentada para el control de calidad
El verdadero ahorro de tiempo
Para lograr este objetivo, utilizamos StellarX, nuestra plataforma XR sandbox. Nuestra solución de RA permitió a los operadores identificar rápidamente las coordenadas clave, verificar y actualizar su estado a través de una interfaz fácil de usar, examinar los datos históricos y actuales en tiempo real y ejecutar análisis comparativos de las piezas del fuselaje antes y después de la inspección. También permitió la creación automática de un informe detallado de control de calidad.
Simple, pero eficiente
El sistema suministrado consiste en esferas que localizan los posibles defectos identificados por el robot de estratificación de materiales compuestos. A través de una interfaz flotante móvil, el técnico puede entonces inspeccionar rápidamente la localización, y actualizar su estado de reparación en tiempo real. Los algoritmos de aprendizaje automático desarrollados para este proyecto aumentan significativamente la detección de objetos de Hololens, lo que permite un mejor anclaje, más precisión y, por tanto, más eficiencia.
Un sinfín de posibilidades
Nuestra solución tecnológica se desarrolló y probó como prototipo en un entorno de producción a lo largo de 6 meses. StellarX AR demostró ser lo suficientemente robusto para el uso industrial donde, por ejemplo, los operadores tenían que realizar reparaciones pesadas en componentes de aviones. Esta tecnología de Realidad Aumentada,
así como su interfaz flotante totalmente personalizable, permite definitivamente nuevas capacidades para la fabricación y el control de calidad.
Creemos que conjuntos de herramientas StellarX como éste podrían tener un impacto espectacular en la planificación espacial, el seguimiento de activos, la determinación del estado de los activos, la recopilación de datos, la agregación, las simulaciones basadas en la física, la arquitectura digital y la automatización de procesos, beneficiando así a diversas bases de clientes e industrias.

A lo largo de este proyecto, ha surgido un nuevo paradigma en el campo de la fabricación aeroespacial avanzada. Simultáneamente, ya se ha llevado a cabo una investigación más práctica que ha permitido un ciclo de innovación y mejora continua a través del mantenimiento predictivo, la supervisión en tiempo real y el control de calidad. Los aprendizajes de esta primera fase nos han llevado a una plétora de posibilidades para impulsar el desarrollo de herramientas de inspección utilizando la Realidad Aumentada, no sólo para la industria del Transporte, sino para muchas más. De hecho, la segunda fase está actualmente en curso, y ha sido financiada a través de Scale AI.
RESULTADOS Y BENEFICIOS
Un año después de la implantación de la tecnología, Bombardier ha constatado un aumento de la productividad del 260% y un ahorro de 5 horas por avión producido. La fiabilidad y robustez de los equipos ha aumentado, mientras que la carga de trabajo de los operarios, así como la carga administrativa, han disminuido drásticamente. Los resultados generales fueron muy alentadores y se han identificado nuevas aplicaciones potenciales.

Este proyecto ha demostrado los beneficios mutuos de la colaboración basada en datos, permitiendo enfoques computacionales y de modelización avanzados y oportunidades de desarrollo de tecnología comercial. Ahora hemos informado, desarrollado y evolucionado los niveles de preparación tecnológica y los niveles de preparación comercial relacionados con las tecnologías digitales industriales clave del proyecto.
Aumento de la productividad
Ahorro de tiempo
Mejor calidad
Así es como funciona el Bombardier de hoy. Es un ejemplo de cómo la innovación ayudará a nuestro operador a alcanzar su verdaderopotencial.

Buu Khanh Vo, especialista en I+D, Bombardier Aerospace
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