Análisis de fugas hidráulicas en la flota de una aerolínea: estudio de viabilidad para mantenimiento predictivo

Abstract

This Bachelor's Thesis focuses on predictive failure analysis of aircraft hydraulic systems using only the data and resources already available within a commercial airline. The main goal is to show that it is possible to detect patterns indicating potential failures-such as hydraulic leaks-without major investments, thereby reducing operational costs and risks associated with critical events like Aircraft on Ground (AOG). The study lays the foundation for an early warning system to support predictive maintenance, based on real event analysis and existing operational data. The project highlights the value of in-depth failure study, technical system knowledge, and effective use of existing data, suggesting that further development should focus on improving data quality and analytical tools.

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el análisis predictivo de fallos en el sistema hidráulico de aeronaves, utilizando exclusivamente los recursos y datos ya disponibles en una aerolínea comercial. El objetivo principal ha sido demostrar que, sin realizar grandes inversiones, es posible identificar patrones que permitan anticipar ciertos fallos, como fugas hidráulicas, y reducir así costes operativos y riesgos asociados a eventos críticos como los AOG (Aircraft on Ground). En resumen, este trabajo sienta las bases para el desarrollo de un sistema de alerta temprana aplicable al mantenimiento predictivo, apoyado en el análisis detallado de eventos reales y su relación con los datos operativos disponibles. El valor principal del proyecto reside en el estudio exhaustivo de los fallos hidráulicos, el conocimiento técnico adquirido sobre el sistema y la plataforma de análisis, y la identificación de patrones útiles a partir de datos ya existentes. Aunque se ha desarrollado un primer código funcional, este representa solo una herramienta de apoyo al análisis, y no un producto final listo para implementación. Se concluye que, si la empresa decidiera avanzar con esta línea, los esfuerzos futuros deberían centrarse en mejorar el acceso a datos históricos de mayor precisión y en optimizar las herramientas analíticas, basándose en la base sólida de conocimiento generada durante este trabajo. Este proyecto tendría un impacto económico demostrado.