(Aeronoticias): Luis Eduardo Pila Trenado.- En un sector donde cada segundo cuenta y cada desviación puede tener consecuencias críticas, estoy convencido de que la capacidad de anticipación basada en datos se ha convertido en un componente esencial de la seguridad operacional y la eficiencia técnica.
En este artículo analizo tres casos reales documentados en medios internacionales donde el mantenimiento predictivo podría haber cambiado el desenlace. También comparto algunas de las herramientas clave que están transformando la gestión técnica en aviación y aeropuertos, y reflexiono sobre por qué este enfoque ya no es opcional, sino estructural.
1. Fallos en sistemas de control aéreo en más de 40 aeropuertos de EE. UU.
Según un reportaje publicado por Forbes, más de 40 aeropuertos estadounidenses han sufrido fallos en sus sistemas de control aéreo desde 2022, incluyendo pérdidas de comunicación por radio y fallos de radar. En algunos casos, los controladores perdieron contacto con aeronaves durante maniobras críticas, como aproximaciones o aterrizajes.
¿Cómo podría haber ayudado el mantenimiento predictivo?
- A través de la monitorización de condiciones eléctricas y térmicas, sensores instalados en racks de comunicaciones podrían haber detectado sobrecalentamientos o caídas de voltaje, indicadores de degradación progresiva.
- El análisis de logs y eventos mediante algoritmos de detección de anomalías habría permitido identificar patrones de fallo intermitente antes de que se convirtieran en fallos críticos.
- Con modelos de predicción de vida útil, entrenados con datos históricos de mantenimiento y condiciones de operación, se podrían haber estimado ciclos de reemplazo óptimos para equipos clave.
Estas medidas permiten pasar de un modelo reactivo a uno proactivo, evitando interrupciones que pueden comprometer la seguridad del tráfico aéreo.
2. Vuelo de Lufthansa sin piloto al mando durante 10 minutos
Tal como informó CNN, en febrero de 2024 un vuelo de Lufthansa entre Frankfurt y Sevilla voló sin piloto al mando durante 10 minutos, después de que el copiloto perdiera la conciencia mientras estaba solo en la cabina. El capitán, que había salido brevemente, no pudo acceder de inmediato.
¿Cómo podría haber ayudado el mantenimiento predictivo?
- Mediante sensores biométricos integrados en el asiento o el uniforme, se podrían haber monitorizado en tiempo real variables fisiológicas como frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno o actividad neurológica.
- Con modelos de riesgo fisiológico, entrenados con datos médicos y operacionales, se podrían haber identificado condiciones de fatiga extrema, hipoxia o estrés agudo.
- Un sistema de respuesta automatizada podría haber activado protocolos de seguridad como alertar al capitán, contactar con control aéreo o activar el piloto automático en modo seguro.
Estas medidas abordan el factor humano desde una perspectiva técnica. En entornos de alta criticidad, la salud del operador es tan importante como el estado de la máquina.
3. Accidente del vuelo JK5022 de Spanair (Madrid, 2008)
Según la investigación oficial publicada por la CIAIAC y recogida por CNN, el 20 de agosto de 2008 el vuelo JK5022 de Spanair se estrelló durante el despegue en el aeropuerto de Madrid-Barajas, causando la muerte de 154 personas.
El sistema de alerta de configuración de despegue (TOWS), que debía advertir a los pilotos de que los flaps y slats no estaban desplegados, no funcionó. Pero no fue por un fallo técnico espontáneo del sistema: el TOWS había sido desactivado manualmente por un técnico de mantenimiento como parte de una intervención para resolver un problema en la sonda de temperatura del aire exterior (OAT).
Ambos sistemas compartían el mismo disyuntor eléctrico. Al desconectarlo para evitar lecturas erróneas de temperatura, también se desactivó el TOWS. Esta acción no fue registrada ni verificada adecuadamente, y el sistema de alerta quedó inoperativo sin que la tripulación lo supiera.
¿Cómo podría haber ayudado el mantenimiento predictivo?
Aquí el valor del mantenimiento predictivo no está en detectar un fallo físico, sino en gestionar el conocimiento técnico y el impacto cruzado de las intervenciones:
- Evaluación automatizada de dependencias entre sistemas: una plataforma predictiva con arquitectura digital del avión (gemelo digital) habría identificado que el disyuntor afectaba múltiples sistemas críticos, alertando sobre el riesgo de desactivar el TOWS al intervenir la sonda OAT.
- Análisis histórico de intervenciones similares: si otros técnicos habían aplicado el mismo procedimiento en aeronaves similares, el sistema podría haber detectado un patrón de riesgo operativo y generado una recomendación técnica alternativa.
- Gestión inteligente de mantenimiento basado en riesgo: el sistema podría haber priorizado la reparación de la sonda OAT sin comprometer el TOWS, o al menos exigir una verificación funcional completa antes de liberar la aeronave.
Este caso demuestra cómo el análisis predictivo puede evitar que intervenciones técnicas parciales generen efectos colaterales no deseados.
Herramientas clave para el análisis de datos en mantenimiento predictivo
En mi experiencia, el mantenimiento predictivo se apoya en un ecosistema tecnológico que combina sensores, conectividad, almacenamiento y análisis avanzado de datos. Algunas de las herramientas más utilizadas en el sector incluyen:
1. Plataformas de análisis predictivo
- IBM Maximo Application Suite
- GE Aviation’s Predix
- Airbus Skywise
2. Herramientas de machine learning y análisis estadístico
- Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow)
- R
- MATLAB
3. Sistemas CMMS (Computerized Maintenance Management Systems)
- Infor EAM, SAP PM, TRAX
4. Gemelos digitales y simulación
- Siemens NX, Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE
5. Sistemas SCADA e IoT industrial
- Para monitorización en tiempo real sistemas de suministro de energía, climatización, cintas de equipaje, luces aeronáuticas, etc.
Conclusión
El mantenimiento predictivo no es el futuro: es el presente que muchas organizaciones aún no han adoptado.
Los casos que he analizado aquí demuestran que los datos estaban disponibles, pero no se utilizaron de forma inteligente. En un entorno donde la seguridad es crítica y la eficiencia es estratégica, la anticipación no es opcional: es estructural.
Implementar mantenimiento predictivo no es solo una cuestión de tecnología. Es una decisión de gestión, de cultura organizacional y de visión a largo plazo. Las organizaciones que lo entienden no sólo reducen costes: salvan vidas, protegen activos y lideran el cambio.
Fuente: aviaciondigital.com
