Evaluación de mantenimiento, reparación y overhaul (MRO) en operaciones aéreas de aeronaves comerciales wide-body a través de modelado, visualización y análisis de datos de aerolíneas.
| dc.contributor.advisor | López Telgie, Alejandro Ignacio | es |
| dc.contributor.author | Velásquez Cárdenas, Bertila Gisela | es |
| dc.date.accessioned | 2025-09-04T19:43:41Z | |
| dc.date.available | 2025-09-04T19:43:41Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al titulo de Ingeniero/a Civil Aeroespacial. | es |
| dc.description.abstract | En un escenario de creciente complejidad operacional y expansión del transporte aéreo comercial, la gestión de los procesos de mantenimiento, reparación y overhaul (MRO), impacta directamente la eficiencia y disponibilidad de las flotas. Frente a la problemática que los esfuerzos de mantenimiento siguen siendo mayoritariamente, generando interrupciones operativas y pérdidas económicas a las aerolíneas, el siguiente trabajo plantea como objetivo desarrollar una herramienta analítica que permita caracterizar el comportamiento operacional de la flota wide-body de LATAM Airlines Chile, específicamente de los modelos Boeing 787-8 y 787-9 a partir de datos de fuentes abiertas. Lo anterior busca identificar comportamientos anómalos de forma temprana, los que puedan ser atribuidos a posibles eventos MRO, mediante la integración de análisis de datos, modelado y visualización interactiva. Para ello, se recopilan registros operacionales mediante la API (licencia Explorer) de Flightradar24, específicamente operaciones de los meses de marzo, abril y mayo de 2025 en respuesta a las limitaciones que impone la fuente. Los datos obtenidos son sometidos a un proceso de depuración para asegurar su integridad y trazabilidad, los que luego son analizados utilizando el modelo K-Means basado en dos variables: el tiempo de vuelo (Flight Time) y el tiempo de rotación en tierra de las aeronaves (Turnaround Time – TAT). El modelo permite clasificar los vuelos en distintas categorías operacionales, incluyendo eventos críticos compatibles con MRO, en base a expectativas operacionales predefinidas para las flotas. Los resultados del modelo son integrados en un dashboard interactivo desarrollado con Streamlit (Python), orientado a apoyar el análisis operacional de la flota, al visualizar y explorar dinámicamente estos. La interfaz se estructura en tres módulos: una ventana principal enfocada al rendimiento general de la flota y eventos críticos; un análisis general que destaca rutas de alta ocurrencia anómala y aeronaves de alto impacto; y un módulo de análisis individual que detalla el desempeño por matrícula y sus patrones de vuelo. Los principales hallazgos con la herramienta incluyen la identificación de eventos operacionales críticos como aeronaves y rutas con un alto índice de operaciones anómalas. Entre ellas, destacan las aeronaves CC-BBH (787-8), CC-BGL y CC-BGK (787-9) y las rutas São Carlos – Santiago y Madrid – Abu Dabi, ambas caracterizadas por detenciones prolongadas, que según información recopilada se asocian a diferentes eventos MRO, lo cual, al ser validado con conocimiento experto se determina como MRO programado. En definitiva, la herramienta transforma datos operacionales en visualizaciones que permiten detectar de forma temprana anomalías operacionales y eventos de mantenimiento. Esto facilita priorizar y planificar intervenciones con mayor eficiencia, optimizando la disponibilidad de la flota y reduciendo tiempos improductivos. Además, su interfaz modular apoya el análisis a nivel de flota e individual, y permite la integración futura de datos internos que superen limitaciones actuales, potenciando su precisión, confiabilidad y promoviendo decisiones basadas en evidencia. | es |
| dc.description.abstract | In a scenario of increasing operational complexity and the continued expansion of commercial air transport, the management of Maintenance, Repair, and Overhaul (MRO) processes directly impact fleet efficiency and availability. Since maintenance efforts remain largely reactive, this results in operational disruptions and economic losses for airlines. This project aims to develop an analytical tool to characterize the operational behavior of LATAM Airlines Chile’s wide-body fleet, specifically the Boeing 787-8 and 787-9 models, using open-source data. The objective is to enable early identification of anomalous behaviors that could be attributed to potential MRO events, through the integration of data analysis, modeling, and interactive visualization. To achieve this, operational records are collected via the Flightradar24 API (Explorer license), focusing on flight operations during March, April, and May 2025, as limited by the data source. The data collected undergoes a cleaning process to ensure integrity and traceability, after which it is analyzed using a K-Means clustering model based on two variables: flight time and aircraft turnaround time (TAT). This model classifies flights into different operational categories, including critical events compatible with MRO, based on predefined operational expectations for the fleet. The results of the model are integrated into an interactive dashboard developed with Streamlit (Python), aimed at supporting fleet operational analysis through dynamic data visualization and exploration. The interface is structured into three modules: a main window focused on overall fleet performance and critical events; a general analysis module highlighting routes with high anomalous occurrence and high-impact aircraft; and an individual analysis module detailing aircraft performance by registration number and associated flight patterns. The main findings obtained with the tool include the identification of critical operational events, such as aircraft and routes with a high rate of anomalous operations. Among them, the aircraft CC-BBH (787-8), CC-BGL, and CC-BGK (787-9), as well as the São Carlos – Santiago and Madrid – Abu Dhabi routes, stand out. Both routes are characterized by prolonged ground time which, according to the information gathered, is associated with different MRO events that, when validated with expert knowledge, were determined to be scheduled MRO. In summary, the tool transforms operational data into visualizations that enable the early detection of operational anomalies and maintenance events. This facilitates the prioritization and planning of interventions more efficiently, optimizing fleet availability and reducing downtime. Furthermore, its modular interface supports both fleet-level and individual analysis, and allows for the future integration of internal data to overcome current limitations, thereby enhancing its accuracy and reliability while promoting evidence-based decision-making. | en |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Ingeniería Mecánica | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13027 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Aeronáutica comercial | es |
| dc.subject | Líneas aéreas | es |
| dc.subject | Procesamiento electrónico de datos | es |
| dc.title | Evaluación de mantenimiento, reparación y overhaul (MRO) en operaciones aéreas de aeronaves comerciales wide-body a través de modelado, visualización y análisis de datos de aerolíneas. | es |
| dc.type | Thesis | en |