Inteligencia artificial para aerolíneas, aeropuertos y MRO
Aplicamos inteligencia artificial para aerolíneas, aeropuertos, handling y MRO con modelos integrados en tus sistemas operativos: menos disrupciones, turnarounds más fiables, mantenimiento predictivo y decisiones comerciales mejor informadas, empezando por una prueba de concepto con tus propios datos.
6 casos de usoMantenimiento predictivoSeries temporales
IA en Aerolíneas y aviación
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en aerolíneas y aviación
La aviación opera con márgenes estrechos, flotas muy caras y una red en la que un retraso en el hub se propaga en cascada durante todo el día. Aplicar inteligencia artificial para aerolíneas no consiste en sustituir a tu OCC ni a tus planificadores, sino en darles previsiones y recomendaciones fiables: qué vuelos van a sufrir una disrupción, qué componente conviene sustituir en la próxima parada o qué tarifa abrir en cada clase de reserva. La IA en aviación funciona cuando se alimenta de datos operativos reales y vive dentro de las herramientas que ya usa el equipo.
En Proinicia combinamos machine learning, optimización matemática e IA generativa con desarrollo de software a medida para aerolíneas, aeropuertos, agentes de handling y organizaciones de mantenimiento. Conectamos PSS, sistemas de M&E, datos ACARS y QAR y fuentes meteorológicas en una plataforma de datos gobernada, y construimos sobre ella modelos explicables que tu equipo puede auditar. Empezamos con un diagnóstico gratuito, validamos el caso en una prueba de concepto de pocas semanas y lo llevamos a producción con acompañamiento continuo, teniendo presentes el AI Act, el RGPD y los requisitos de EASA.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en aerolíneas y aviación
1
Disrupciones que se propagan por la red
Meteorología, slots ATC, incidencias técnicas y falta de tripulación generan retrasos en cadena. Reprogramar aviones, tripulaciones y pasajeros a mano y bajo presión dispara los costes y las compensaciones por EU261.
2
Mantenimiento no programado y AOG
Un avión en tierra por una avería imprevista cancela vuelos, obliga a buscar repuestos urgentes y rompe la planificación de hangar. La información para anticiparlo existe, pero está dispersa entre sistemas.
3
Ingresos presionados por la competencia
Las low cost, los cambios en la demanda y la distribución NDC obligan a revisar precios y ancillaries con más frecuencia de la que un equipo de revenue management puede analizar manualmente.
4
Datos dispersos en sistemas heredados
PSS, DCS, M&E, planificación de tripulaciones y operaciones aeroportuarias suelen hablar lenguajes distintos. Sin una capa de datos común, cualquier iniciativa de IA se queda en un piloto aislado.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en aerolíneas y aviación
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Mantenimiento predictivo de motores y componentes
Los datos de sensores del motor, los mensajes ACARS, los registros QAR y el histórico de averías del sistema de M&E permiten entrenar modelos que estiman la vida útil remanente de motores, APU y componentes rotables. El resultado llega a tu planificación de mantenimiento como alertas priorizadas, con la explicación de cada predicción, para programar la intervención en una parada prevista en lugar de sufrir un AOG.
Menos AOG y retiradas no programadas, mejor uso del hangar y de los rotables
Mantenimiento predictivo
Series temporales
Vida útil remanente
CASO 02
Predicción de disrupciones y gestión de IRROPS
Cruzamos el programa de vuelos, la meteorología, las restricciones ATC, los tiempos de rotación y el estado de la flota para anticipar con horas de antelación qué vuelos tienen riesgo de retraso o cancelación. Sobre esa predicción, un motor de optimización propone escenarios de recuperación con cambios de avión, ajustes de tripulación y reacomodación de pasajeros, que el OCC evalúa y aprueba.
Recuperación más rápida de la operación y menos costes por compensaciones
Machine learning
Optimización
Simulación
CASO 03
Revenue management y pricing dinámico con machine learning
Los modelos clásicos de previsión se resienten cuando la demanda cambia rápido. Entrenamos modelos de machine learning con histórico de reservas, curvas de pickup, tarifas de la competencia y eventos para prever la demanda por ruta, fecha y clase, y estimar la elasticidad al precio. Se integran con tu sistema de revenue management como señal adicional o como recomendador de precios de billetes y ancillaries.
Decisiones de precio más ajustadas a la demanda real de cada ruta y fecha
Previsión de demanda
Pricing dinámico
Gradient boosting
CASO 04
Control del turnaround con visión artificial
Las cámaras de plataforma ya registran cada escala. Con visión artificial detectamos automáticamente los hitos del turnaround: calzos, apertura de puertas, pasarela, combustible, catering, carga de bodega y pushback. Esa línea de tiempo alimenta un tablero en tiempo real para el coordinador de escala y un modelo que avisa cuando una escala va a retrasar la salida, con datos objetivos para gestionar los SLA de handling.
Escalas más predecibles, salidas más puntuales y servicios de handling medibles
Visión artificial
Detección de objetos
Tiempo real
CASO 05
Asistente de IA generativa para técnicos de mantenimiento
Encontrar el procedimiento correcto en el AMM, el IPC, los boletines de servicio o el histórico de defectos consume tiempo del técnico. Desplegamos un asistente basado en LLM con RAG sobre tu documentación técnica y tu histórico de tareas, que responde citando la fuente exacta y sugiere causas probables de un defecto. No sustituye a la documentación aprobada: la hace accesible y trazable.
Diagnósticos de averías más ágiles y menos tiempo buscando documentación
LLM
RAG
Búsqueda semántica
CASO 06
Crew scheduling y planificación de tripulaciones
Construir pairings y rosters que respeten las limitaciones de tiempo de vuelo y actividad, los convenios y las preferencias de la tripulación es un problema combinatorio enorme. Desarrollamos modelos de optimización y de previsión de absentismo que complementan tu sistema de crew management: dimensionan las reservas, detectan rosters frágiles y proponen alternativas cuando una disrupción obliga a reasignar tripulantes.
Reservas mejor dimensionadas, rosters más robustos y mejor conciliación
Te ayudamos a priorizar las oportunidades de IA en aerolíneas y aviación según su impacto y viabilidad. La primera sesión es sin coste y sin compromiso.
Técnicas de IA que aplicamos en aerolíneas y aviación
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en aerolíneas y aviación
¿Cuánto cuesta un proyecto de inteligencia artificial para una aerolínea?
Depende del alcance, del estado de los datos y del nivel de integración necesario. Por eso empezamos con un diagnóstico gratuito y, si tiene sentido, con una prueba de concepto de alcance cerrado y presupuesto fijo. Así validas el valor del caso de uso con tus datos antes de comprometer la inversión en un desarrollo completo y su puesta en producción.
¿Cuánto tarda una prueba de concepto de IA en aviación?
Una prueba de concepto suele durar entre cuatro y ocho semanas, según la disponibilidad de datos y el caso elegido. Un modelo de predicción de retrasos con histórico de operaciones puede validarse antes que un caso de mantenimiento predictivo que requiera integrar datos de sensores. Al final tienes resultados medidos, una estimación realista del esfuerzo de producción y una recomendación clara de seguir o no.
¿Qué datos necesito para aplicar mantenimiento predictivo en mi flota?
Lo habitual es combinar el histórico de tareas y defectos del sistema de M&E, las retiradas de componentes, los datos de sensores o QAR y los mensajes ACARS. No hace falta tenerlo todo perfecto: en el diagnóstico revisamos qué datos tienes, su calidad y su cobertura, y te decimos con honestidad qué casos son viables hoy y cuáles requieren preparar antes la capa de datos.
¿Podéis integraros con nuestro PSS, el sistema de M&E y las herramientas del OCC?
Sí. Desarrollamos conectores y APIs a medida para leer y escribir en los sistemas que ya usas, mediante interfaces estándar del proveedor, ficheros o bases de datos intermedias. El objetivo es que la predicción llegue a la pantalla donde trabaja cada equipo, sin obligarle a cambiar de herramienta ni a copiar datos a mano entre aplicaciones.
¿Cómo afectan el AI Act y la normativa de EASA a estos proyectos?
Los tenemos en cuenta desde el diseño. Documentamos datos, modelos y decisiones para facilitar la trazabilidad que exige el AI Act, aplicamos el RGPD a los datos de pasajeros y tripulaciones y mantenemos siempre a una persona responsable de la decisión final. En mantenimiento, los modelos apoyan al personal certificador y no sustituyen la documentación aprobada ni los procedimientos de tu organización Part-145 o CAMO. No damos asesoramiento legal, pero trabajamos con tu equipo de cumplimiento.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
