Sistema predictivo tierra-embarcado para plataformas navales

Abstract

El mercado ACV de programas navales es un mercado competitivo donde las nuevas tecnologías 4.0 han irrumpido para quedarse. Este marco ofrece la oportunidad de desarrollar y potenciar capacidades predictivas, integrando iniciativas de análisis de datos, inteligencia artificial, simulación y modelización en los sistemas del buque. El presente estudio busca desarrollar un sistema predictivo dual tierra-embarcado (MAPRE) para realizar analítica sobre los datos procedentes de activos de plataforma naval, implementando una arquitectura de inteligencia artificial que permita la predicción de averías y disponibilidad de los equipos a corto y largo plazo. Este estudio describe la mejora de un predictor en tierra (PET) que permitirá el entrenamiento y ejecución de modelos predictivos en el nodo para la detección de comportamientos anómalos y cálculo del tiempo de vida restante del activo y, por consiguiente, del buque. La validación de las mejoras a implementar se basa en el estudio mediante pruebas de concepto (PoC) de un conjunto de herramientas Open Source que permitan la automatización y escalabilidad de los procesos actuales, culminando en su integración con la arquitectura definida. Por ello, existe una necesidad estratégica de posicionarse en la vanguardia tecnológica, apostando por el cambio de paradigma en el mantenimiento clásico preventivo y correctivo para potenciar el mantenimiento basado en la condición y predictivo. Ser la punta de lanza en el sector naval no está exenta de riesgos tecnológicos, sociales y de seguridad que están siendo abordados con los diferentes actores implicados, permitiendo a su vez que la solución propuesta sea adaptable a otros dispositivos y emplazamientos.