Prácticamente todas las empresas, entre las que se incluyen las enmarcadas en la industria Aeronáutica y Aeroespacial, cuentan con infraestructuras, maquinaria, equipos o dispositivos que inevitablemente se degradan o se interrumpen con el tiempo, de forma que su mantenimiento tiene impacto significativo en factores como costes, fiabilidad, competitividad, calidad, seguridad y rendimiento, durante su ciclo de vida, constituyéndose, por tanto, el mantenimiento como una actividad crucial. Así, a lo largo del tiempo se han venido definiendo una serie de procesos de mantenimiento bien definidos cuya optimización es una prioridad para las empresas, y que puede reducir su coste hasta en un 60%. Efectuar un mantenimiento adecuado en tiempo y forma de las instalaciones, infraestructuras, maquinarias, vehículos, dispositivos, equipos, o componentes, ayuda a prevenir problemas que podrían surgir debido a un mantenimiento inadecuado. Tradicionalmente se ha venido realizando una combinación entre un Mantenimiento Programado (MP), que efectúa las operaciones de mantenimiento en base a unos procedimientos diseñados habitualmente por el fabricante, junto con un Mantenimiento Reactivo (MR), (a veces denominado correctivo), que se lleva a cabo ante un fallo inesperado. Este modelo de mantenimiento tradicional no permite abordar adecuadamente la problemática real, ya que un porcentaje considerable de fallos se deben a causas y condiciones no contempladas por el fabricante, o a las condiciones específicas que impone el entono en que se opera. Es por ello que surge la necesidad de evolucionar a modelos de mantenimiento particularizados para la empresa y sus activos, que tengan en cuenta las condiciones reales de operación y funcionamiento de estos, que aprendan de la experiencia, se anticipen al fallo, y prescriban actuaciones a modo de recomendadores inteligentes.

Por otro lado, la complejidad de los equipos y dispositivos actuales requiere modelos de mantenimiento muy avanzado, así como una reconfiguración de los procesos de mantenimiento tradicionalmente definidos. En este sentido, en la actualidad, transitamos hacia la quinta revolución denominada como Industria 5.0, cuando apenas hemos transitado por la Industria 4.0, basadas estas en el uso de avanzadas tecnologías: Internet de las cosas (IoT), Inteligencia Artificial (Machine Learning, Deep Learning, etc.), Big Data, Cloud Computing (Computación en la nube), Realidad Virtual, Realidad Aumentada, Ciberseguridad, Computación Cuántica, etcétera. En este sentido ha surgido en los últimos años el denominado Mantenimiento Inteligente (MI) mediante la incorporación de estas Tecnologías 4.0  a los procesos de mantenimiento, evolucionando estos hacia un modelo proactivo con un ciclo de vida de 5 etapas (descripción –> prevención –> diagnóstico –> predicción –> prescripción), que permite una mejora en la operatividad y eficiencia, contribuyendo a reducir costes y aumentar la confiabilidad de los equipos, promoviendo un entorno de trabajo más seguro y eficiente. En este contexto, la correcta administración de la operación y del mantenimiento de los equipos, permiten una adecuada planificación organización, integración, dirección y control de las diferentes variables que intervienen en el funcionamiento de los diferentes equipos que conforman el sistema, proporcionándonos una herramienta incuestionable para mantener funcionando los equipos de una manera óptima, asegurando factores críticos en este entorno como la seguridad asociada al buen funcionamiento de los sistemas. De esta forma, un mantenimiento predictivo inteligente, por ejemplo, permitiría anticipar las decisiones y minorar sustancialmente los fallos, permitiendo reducir significativamente los riesgos en materia de seguridad, a la vez de minorar los costes de operación de los equipos, entre otros factores. El estado actual de este incipiente campo científico de aplicación se manifiesta con la aplicación particularizada de ciertas técnicas 4.0 en determinados y concretos dispositivos, de forma que se desarrollan ad-hoc soluciones muy particulares que no son extrapolables a otros dispositivos, y mucho menos a otros contextos empresariales. Esto supone un freno importante en todos los sentidos para la aplicación de las tecnologías 4.0 al mantenimiento, lo que provoca que solamente en casos críticos las empresas están dispuestas a invertir en mantenimientos inteligentes que, a la postre, saben que deberán modificar o sustituir dada la obsolescencia de los dispositivos sobre los que se aplican.

Sin embargo, es importante señalar que, en la práctica, este tipo de mantenimiento (MI) requiere un diseño ad-hoc para cada caso concreto, dado que cada infraestructura o equipo es diferente, tiene sus propios datos, y opera de forma diferente en base a las condiciones de operación que tiene en la empresa. Los sistemas de MI se desarrollan utilizando modelos algorítmicos a partir de técnicas de Inteligencia artificial que aprenden a partir de la información y los datos de operativas de mantenimiento pasadas, junto con datos en tiempo real entorno en que se opera, en concurrencia con dispositivos IoT que permiten la obtención de dichos datos. En un nivel superior, un sistema de MI (visto como plataforma tecnológica) permite dirigir y optimizar los procesos de mantenimiento, y por tanto los modelos algorítmicos subyacentes, en aras del cumplimiento de los requerimientos en forma de KPIs que la empresa establezca, y que independientemente del sector son, por lo general, KPIs de negocio relativos a la productividad, eficiencia o el ROI. De esta forma, las plataformas, sistemas y algoritmia subyacente existente en materia de MI se centra en la consecución de una mejora en estos KPIs tradicionales.

Por otro lado, es de todos conocido que las empresas han iniciado también en los últimos años una transición en su gestión, estrategias y operaciones encaminada a abordar la realidad que impone la Sostenibilidad. En este sentido, se ha producido la incorporación en todas las empresas de KPIs de negocio orientados a la sostenibilidad y, por tanto, también se han empezado a introducir estos como uno de los objetivos a cubrir por parte de los sistemas de MI, en lo que se ha dado en llamar el Mantenimiento Inteligente Sostenible (MIS), que no son más que sistemas de MI como los descritos anteriormente en los que se establecen KPIs de sostenibilidad a modo de umbrales a cumplir (habitualmente por cuestiones normativas), pero que no son objeto prioritario de la optimización de la algoritmia inteligente desarrollada, que sigue centrada en KPIs de negocio tradicionales, por lo que no es posible operar con estos sistema de MI si se desea poner el foco en el mantenimiento dirigido hacia la sostenibilidad. Desde esta perspectiva del mantenimiento con un enfoque sostenible, existen algunos trabajos que evidencian y justifican la actuación sobre los procesos de mantenimiento en aras de cumplir con los requerimientos sostenibles impuestos social y normativamente, que tienen en cuenta las distintas dimensiones de la sostenibilidad: económica, social y ambiental. A la luz de las aproximaciones existentes se evidencia de forma clara la necesidad tecnológica que este trabajo plantea, y que se plasma en el diseño de procesos y modelos algorítmicos con una visión más amplia y global que permitan una aplicación rápida, ágil y eficiente en distintos mecanismos y dispositivos incluso de diferentes contextos empresariales. En términos tecnológicos, se solapa esta realidad centrada en la sostenibilidad con la aparición de la conocida Industria 5.0, que pone foco en el valor social y el bienestar, intentando equilibrar el desarrollo económico con la resolución de problemas sociales y medioambientales, mediante la aparición de las denominadas Tecnologías 5.0, que suponen una potenciación de algunas tecnologías 4.0 (IoT, Gemelo Digital), y la extensión de la Inteligencia Artificial hacia un enfoque centrado en las personas (Chatbots, Auditoría de IA, sesgos, privacidad, cooperación, explicabilidad de modelos, etcétera). Es necesario incorporar estas tecnologías 5.0 a los nuevos modelos de mantenimiento inteligente.

Así, tenemos que, tanto las plataformas y herramientas estándares existentes de MIS, como las que habitualmente se desarrollan ad-hoc, no permitan diseñar procesos de MI para empresas que requieran poner el foco exclusivamente, o al menos de forma prioritaria, en KPIs de sostenibilidad, como es el caso de aquellas que desarrollan su actividad en ese ámbito (tratamiento de residuos, eficiencia energética, tratamiento de emisiones y vertidos, etcétera). Se requiere un cambio de paradigma que conlleva desarrollos de plataformas, sistemas, procesos y modelos algorítmicos específicos, centrados en la sostenibilidad y que incorporen tecnologías 5.0, para obtener un mantenimiento inteligente de utilidad para estas empresas centradas en la sostenibilidad. Esto permitirá a las empresas de forma transversal llevar a cabo un mantenimiento integral centrado en la sostenibilidad les permitirá poner foco en la reducción de la huella ambiental negativa en sentido amplio, y de manera particular, en función de la empresa, en aspectos relativos a la reducción de residuos, el ahorro de energía, la reducción de emisiones y consumos, la prolongación de la vida útil de los activos, o la optimización de los recursos.