Introducción

La digitalización de la industria es clave para mejorar la eficiencia operativa y la competitividad del sector aeroespacial y de defensa. El Centro Tecnológico de Tecnobit – Grupo Oesía, ubicado en Valdepeñas, ha implementado tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, big data y machine learning para transformar sus procesos de mantenimiento, logrando importantes mejoras en productividad y rentabilidad.

Problema a resolver

En los entornos industriales de alta exigencia, como el aeroespacial y de defensa, las tareas de mantenimiento representan un reto crítico: tiempos prolongados, costes elevados y falta de disponibilidad de equipos pueden generar cuellos de botella en la producción y retrasos en la cadena de suministro. Era necesario un enfoque digital que permitiera anticiparse a las necesidades del mantenimiento y optimizar los recursos disponibles.

Objetivo del proyecto

El objetivo principal era digitalizar y optimizar las tareas de mantenimiento industrial, aplicando tecnologías de IA, analítica avanzada y big data para mejorar la eficiencia operativa, reducir tiempos de intervención y minimizar costes, todo ello dentro de un entorno productivo de alto nivel tecnológico.

Solución implementada

Grupo Oesía ha desplegado en su planta de fabricación un sistema inteligente de gestión del mantenimiento basado en:

• Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo mediante algoritmos de data analytics.
• Modelos de machine learning y deep learning para anticipar fallos y optimizar la planificación.
• Espacios de datos (data spaces) que integran múltiples fuentes de información del proceso productivo.
• Técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y modelos generativos para mejorar la toma de decisiones y el soporte técnico.

Este enfoque permite una monitorización avanzada del estado de los equipos, ofreciendo recomendaciones automáticas para el mantenimiento y facilitando la gestión eficiente de recursos técnicos y humanos.

Beneficios del proyecto

• Reducción del 30% en los tiempos de mantenimiento, mejorando la disponibilidad de equipos.
• Disminución significativa de costes operativos.
• Mejora de la productividad industrial y reducción de retrasos en la cadena de suministro.
• Incremento del retorno de inversión (ROI) en un 53% gracias a la eficiencia generada.
• Aplicabilidad escalable a otros entornos industriales intensivos en mantenimiento.

Conclusiones finales

La implantación de tecnologías de inteligencia artificial y análisis de datos en la planta de Tecnobit – Grupo Oesía demuestra cómo la digitalización puede convertirse en un factor diferencial para la industria avanzada. Este caso de éxito pone de manifiesto el potencial de la analítica predictiva y el machine learning para mejorar procesos críticos como el mantenimiento industrial, generando valor tangible en eficiencia, costes y competitividad.