GDELS-SBS presenta su herramienta predictiva para el mantenimiento de vehículos basado en condición
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GDELS-SBS presenta su herramienta predictiva para el mantenimiento de vehículos basado en condición

Ponencia de José Andrés López de Fez de GDELS-SBS. Foto:SYMDEX
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La compañía española GDELS-SBS ha diseñado un sistema HUMS (siglas en inglés de Sistema de Monitorización de Salud y Uso) dotado de inteligencia artificial que permite detectar fallos y predecir averías en los vehículos blindados en base a su condición y que ya está en pruebas internas en fábrica de la empresa en Sevilla.

La compañía dio a conocer las claves de este sistema en la sexta edición de SYMDEX, que la semana pasada tuvo lugar en Madrid, enfocada en el ciclo de vida de los sistemas de armas. El objetivo de esta herramienta es incrementar la disponibilidad operativa, reducir los costes de mantenimiento de los vehículos militares, así como la huella logística, y avanzar en el mantenimiento basado en la condición. La herramienta también busca aumentar la agilidad logística y mejorar la eficiencia en la gestión de flotas.

El HUMS es capaz de adquirir, registrar y procesar información relevante de los sistemas conectados a la arquitectura abierta del vehículo. A partir de las entradas de los sensores, el sistema proporciona al jefe del vehículo o de la pieza de artillería o al conductor, dependiendo de cada caso, información de valor para la toma de decisiones. Por ejemplo, permite elegir el momento en que el vehículo tiene que pasar una revisión. La compañía ya ha realizado pruebas internas con este sistema en vehículos de la familia Ascod aunque es aplicable de cualquier tipo de vehículos con un sistema inter-face.

Detección de fallos y predicción de averías

El sistema detecta cuando aparecen síntomas de fallo en un subsistema y genera la correspondiente alarma en tiempo real. Esta capacidad de diagnosis está basada en los FMECA (Análisis de los Modos, los Efectos, las Causas y las Criticidades de las Fallas), desarrollados por GDELS-SBS, y verificados a lo largo de los años por medio de pruebas de campo, explicó en evento el director senior del Sistema de Gestión y TI de la compañía, José Andrés López de Fez.

También tiene capacidad de predicción para anticipar necesidades de mantenimiento y repuestos basados en condición. El HUMS verifica que la secuencia de los modos tras la diagnosis es consistente con la ley de prognosis correspondiente y predice la evolución del fallo en el subsistema. En este caso, la capacidad parte de las leyes de prognosis desarrolladas por GDELS-SBS conforme a los FMECA y reforzadas por algoritmos de inteligencia artificial.

Tiene dos partes. El HUMS ON permite proporcionar a bordo información en tiempo real. Estos datos además pueden descargarse una vez en la base en el HUMS OFF para explotarlos de manera más extensiva y extraer información más valiosa.

Mantenimiento 4.0

El sistema está diseñado según el estándar OTAN NGVA (Nato Generic Vehicle Arquitecture) y puede operar tanto en vehículos de nueva generación como en sistemas ya en servicio en el Ejército de Tierra, de ruedas o de cadenas.

La herramienta -detalló el representante de GDELS-SBS- selecciona los parámetros de los subsistemas conectados a la red del HUMS (rangos, alertas, estado, informes…), proporciona información en tiempo real para la gestión de la flota; y está preparada tanto para la incorporación de algoritmos que refuercen la prognosis como para la integración de tecnologías propias del mantenimiento 4.0 como el gemelo digital y la simulación de escenarios operativos.

El HUMS fue presentado el pasado mes de junio al Ejército de Tierra durante en una visita del Consejo Superior a la fábrica de la compañía en Alcalá de Guadaira en Sevilla.



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