Introducción

La industria aeroespacial europea avanza hacia la fabricación inteligente con la incorporación de tecnologías digitales. El proyecto SESAME – Smart European Space Access through Modern Exploitation of data science, enmarcado en Horizon 2020, ha supuesto un paso decisivo hacia la mejora de los procesos productivos de los lanzadores europeos Ariane, integrando soluciones de inteligencia artificial (IA), machine learning y data analytics.

Con la participación de agentes industriales y tecnológicos de primer nivel, EURECAT ha liderado los desarrollos en calidad predictiva, contribuyendo al impulso de la industria 4.0 en el sector aeroespacial.

Problema a resolver

La fabricación y operación de lanzadores espaciales involucra procesos altamente complejos y críticos, como la soldadura estructural del fuselaje. Los métodos tradicionales no garantizan una detección temprana de defectos ni optimización logística en tiempo real, lo que puede generar sobrecostes, retrasos e ineficiencias. Se requería una solución basada en análisis avanzado de datos y automatización inteligente para asegurar calidad, trazabilidad y eficiencia.

Objetivo del proyecto

SESAME tenía como principal objetivo mejorar los procesos de fabricación y operaciones en lanzadores europeos mediante tecnologías digitales avanzadas, aplicando el enfoque de la industria 4.0. El proyecto se centró en:

• Implementar mantenimiento predictivo y calidad automatizada.
• Anticipar riesgos en producción mediante gestión inteligente de datos.
• Optimizar procesos logísticos para una gestión eficiente de recursos.
• Asegurar trazabilidad completa en las fases de fabricación crítica.

Solución implementada

EURECAT contribuyó desarrollando métodos de calidad predictiva basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, integrando soluciones específicas en:

• Monitorización de procesos críticos como la soldadura del fuselaje.
• Modelos de machine learning para detección temprana de anomalías.
• Optimización logística mediante análisis predictivo de datos.
• Automatización de operaciones de fabricación y control de calidad.

Estas herramientas han permitido mejorar la eficiencia, reducir costes y garantizar la calidad y fiabilidad en cada fase del proceso aeroespacial.

Beneficios del proyecto

• Aumento de la productividad y reducción de tiempos de ciclo.
• Detección temprana de defectos y minimización de riesgos.
• Mejora de la trazabilidad y fiabilidad en procesos críticos.
• Optimización del uso de recursos mediante logística inteligente.
• Transferencia de tecnologías I4.0 a sectores industriales complejos.

Conclusiones finales

El proyecto SESAME posiciona al sector espacial europeo a la vanguardia de la fabricación inteligente, integrando IA, machine learning y calidad predictiva para transformar los procesos productivos. La participación de EURECAT ha sido clave en el desarrollo de soluciones avanzadas de análisis de datos aplicados a la industria aeroespacial, con potencial para replicarse en otros sectores industriales de alto valor añadido.