En 2019, empresas con Airbus y Boeing publicaban unos pronósticos* de crecimiento récord en los siguientes años, sin dejar de lado preocupaciones sobre la industria, la cadena de suministro y el MRO en su cadena de producción. Y en 2020, el escenario cambió radicalmente debido a la pandemia y las preocupaciones se hicieron aun mayores. La digitalización aplicada a los procesos de producción se consolidó como una de las mayores apuestas de la industria para su recuperación y la inclusión de más y mejor tecnología supuso un punto de inflexión para el sector.
Actualmente, el sector aeronáutico es uno de los menos desarrollados en cuanto a automatización de procesos productivos. Industrias como la automoción, fabricación de productos electrónicos, sanidad o la producción de bienes de equipo y de consumo le llevan la delantera debido, en gran parte, a los altos costes de implementación y a la envergadura de los servicios necesarios.
Por ejemplo, uno de los procesos productivos que se sigue realizando en su mayor parte de manera manual es el pintado, un procedimiento que supone prácticamente la mitad de todo el tratamiento superficial de una aeronave. En este contexto nace DIGIpinta, un proyecto liderado por Talento Corporativo que tiene por objetivo desarrollar un sistema de pintado inteligente y avanzado basado en el control y la simulación bajo la monitorización de espesores de capas de pintura en húmedo.
¿Cuáles son los objetivos de DIGIpinta?
El proyecto, que está enmarcado dentro del Reto Tecnológico “Fabricación Inteligente y avanzada: Digitalización”, permitirá desarrollar un sistema totalmente automatizado de alta eficiencia, bajo impacto medioambiental y coste reducido para la industria de producción aeronáutica. Entre sus objetivos principales, destacan los siguientes:
- Investigación en un método de control en húmedo de la capa de pintura mediante la tecnología de medición sin contacto, con el fin de realizar mediciones antes del secado y curado, que permitan la corrección del espesor y defectos in situ.
- Desarrollo de software y hardware para monitorización avanzada de los parámetros clave del proceso de aplicación de la pintura, así como el análisis y gestión de los datos obtenidos, que debe de servir de base para la posterior simulación del proceso.
- Realización de modelos de simulación del proceso de proyección de pintura a partir de la investigación del vuelo de las partículas y su adhesión al sustrato. Se espera conseguir una optimización del uso de recursos (materiales y energía), así como un incremento de la calidad de las superficies recubiertas, tanto en lo que al control y uniformidad del espesor se refiere como a la ausencia de defectos.
- Diseño y validación en un entorno real de un modelo digital para una cabina de pintado aeronáutica mediante la integración de los datos e información aportados por los modelos de simulación y los datos medidos por los sensores avanzados investigados en el proyecto, permitiendo aumentar el grado de conocimiento de estos procesos, estudiarlos de forma virtual y mejorar su control y monitorización de forma económica, pudiendo estimar la demanda de energía y recursos.
El proyecto DIGIpinta se desarrolla bajo un consorcio de empresas especializadas como Das nano-tech, Metraltec y Dypromac y cuenta con la colaboración de la Fundación CIDETEC y el Centro Tecnológico de Miranda del Ebro.
Y en este contexto, el pasado miércoles 24 de enero tuvo lugar una primera reunión presencial de todos los miembros del Consorcio en las instalaciones de uno de ellos (Metraltec), donde pudimos ver y conocer el proceso de fabricación y pintado de conjuntos mecánicos y sus componentes para el sector aeronáutico. Allí, se mantuvo una reunión de trabajo en la que se definieron los alcances de algunas de las tareas identificadas en el proyecto.
Este proyecto está subvencionado por el CDTI y cuenta con financiación de la Unión Europea a través de los fondos NextGenerationEU.
*SATAIR (2019); Market outlook 2017-2037: A glimpse of the future.
*SATAIR (2022); Aviation digitalisation: How big data and predictive maintenance are leading a ‘business transformation’
