Influencia y beneficios del uso de la inteligencia artificial (IA) en monitoreo de la salud estructural (MSE) en el sector de las aerolíneas comerciales
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- Palabras clave:
- Aviação Comercial, Inteligência artificial, Monitoramento da integridade estrutural
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El Monitoreo de la Salud Estructural (MSE) ha atraído a la comunidad investigadora en las últimas décadas para permitir el diseño de aeronaves más livianas, seguras e incluso más limpias. Por lo tanto, considerando que el MSE es un aspecto crítico del mantenimiento y la seguridad de la infraestructura de una aeronave, este estudio buscó explorar la creciente influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el MSE en el sector de la aviación comercial, mostrando los principales beneficios del uso de IA en este segmento. La metodología aplicada para desarrollar este estudio fue una revisión bibliográfica. La investigación realizada tuvo un aspecto exploratorio-descriptivo, de carácter cualitativo. Se concluyó que, con el avance de la digitalización, el volumen de datos procesados por las empresas de producción y mantenimiento está creciendo y, en consecuencia, también está creciendo la demanda de IA para manipular estos datos. El mantenimiento predictivo basado en IA puede ayudar a optimizar los planes de mantenimiento, predecir la vida útil restante de los componentes y, por lo tanto, prevenir daños.
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- Referencias
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Aktan, E. et al. (2024). Lessons from Bridge Structural Health Monitoring (SHM) and Their Implications for the Development of Cyber-Physical Systems. Infrastructures, 9(2), 30-33.
Allied Market Research. (2023). Artificial Intelligence (AI) Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Component, by Technology, by Deployment Mode, by Enterprise Size, by Business Function, by Type, by Industry Vertical. Global Opportunity Analysis and Industry Forecast. Recuperado de https://www.alliedmarketresearch.com/artificial-intelligence-market
Boeing. (2024). Insight Accelerator. Global Services. Recuperado de https://services.boeing.com/maintenance-engineering/maintenance-optimization/insight-accelerator
Brasil. FAB. Força Aérea Brasileira. (2024). FAB aposta em Inteligência Artificial para eficiência, segurança e inovação tecnológica. Ministério da Defesa. Recuperado de https://www.fab.mil.br/noticias/mostra/43576
Cusati, V. et al. (2021). Impact of Structural Health Monitoring on Aircraft Operating Costs by Multidisciplinary Analysis. Sensors, 21(20), 9-38.
FAA. Federal Aviation Administration. (2024). Roadmap for Artificial Intelligence Safety Assurance. Version I. Recuperado de https://www.faa.gov/aircraft/air_cert/step/roadmap_for_AI_safety_assurance
Gharehbaghi, V. R. et al. (2022). A Critical Review on Structural Health Monitoring: Definitions, Methods, and Perspectives. Arch Computat Methods Eng, 29(1), 22-35.
Khalaf, D. R., & Hamam, R. S. (2024). Structural health monitoring of aircraft through prediction of delamination using machine learning. PeerJ Computer Science, 10(1), 19-55.
Plevris, V., & Papazafeiropoulos, G. (2024). AI in Structural Health Monitoring for Infrastructure Maintenance and Safety. Infrastructures, 9(12), 2-5.
Seno, A. H., & Aliabadi, M. H. F. (2022). Impact Localisation in Composite Plates of Different Stiffness Impactors under Simulated Environmental and Operational Conditions. Sensors, 19(1), 36-59.
Silva, C. L. C. (2014). Monitoramento da Saúde Estrutural na Aviação Comercial (Structural Health Monitoring in Commercial Aviation). University of Taubate, 1(1), 1-5.
Tschöke, K. et al. (2021). Feasibility of Model-Assisted Probability of Detection Principles for Structural Health Monitoring Systems based on Guided Waves for Fibre-Reinforced Composites. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 68(1), 3156-3173.
Yue, N., & Aliabadi, M. H. (2021). Hierarchical approach for uncertainty quantification and reliability assessment of guided wave-based structural health monitoring. Structural Health Monitoring., 20(5), 2274-2299
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- Publicado
- 2025-10-28
- Sección
- INGENIERÍA DE OPERACIONES Y PROCESOS DE PRODUCCIÓN
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