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Donecle

Donecle es un fabricante de autónomo vehículo aéreo no tripulado (VANT) con sede en Toulouse que desarrolla VANTs de inspección de aeronaves.
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Donecle es un fabricante de autónomo vehículo aéreo no tripulado (VANT) con sede en Toulouse que desarrolla VANTs de inspección de aeronaves. La compañía ofrece VANT individuales o enjambres de VANT para inspeccionar visualmente aviones comerciales con cámaras de alta resolución. La compañía trabaja con aerolíneas como Air France Industries-KLM y es uno de los jugadores en el campo de la automatización del mantenimiento aeronáutico.

Donecle S.A.S.
Tipo Société par actions simplifiée
Industria Construcción aeronáutica y espacial
Forma legal sociedad por acciones simplificada
Fundación Septiembre 2015 en Labège, Haute-Garonne, Francia
Fundador Yann Bruner
Matthieu Claybrough
Josselin Bequet
Alban Deruaz-Pepin
Sede central Bandera de Francia Toulouse, Francia
Productos Vehículo aéreo no tripulado por la automatización del mantenimiento aeronáutico
Sitio web www.donecle.com
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Historia

Comienzo

 
Los VANT simplifican el examen de las partes altas como el empenaje ilustrado en la fotografía.[1]​

En 2015, la flota mundial de aviones comercialcuenta con aproximadamente 21,600 aeronaves.[2]​ De acuerdo con las previsiones económicas de los estimadores, debe duplicarse en los próximos veinte años,[2]​ lo que lleva a un aumento en las actividades de mantenimiento aeronáutico. Este sector está creciendo a una tasa anual de más del 4 %.[3]​ Las aerolíneas están tratando de reducir sus costos y están sufriendo una baja rentabilidad (márgenes netos de alrededor del 2,5 %).[4]​ Una ruta de ahorro de costos es reducir los costos de mantenimiento, que representan el 15 % de sus costos de operación.[5]​

Los fabricantes de aviones, como Airbus, Boeing y ATR, y los organismos de certificación, como la Administración Federal de Aviación (FAA) y la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA), requieren inspecciones regulares de toda la superficie externa de las aeronaves para evaluar la condición de sus estructuras. Aproximadamente 80% de las inspecciones son visuales.[6]​ Todas las aeronaves son inspeccionadas visualmente antes de cada vuelo, como parte de las operaciones programadas y después de eventos imprevistos como relámpagos, tormentas de granizo u otros daños externos. Una de las soluciones consideradas para mejorar la trazabilidad de estas operaciones y para reducir costos es la automatización del mantenimiento aeronáutico y sus inspecciones visuales.[7]​[8]​

En enero de 2013, el proyecto de investigación y desarrollo francés Air-Cobot comenzó a desarrollar un robot móvil colaborativo capaz de inspeccionar un avión durante las operaciones de mantenimiento. Llevado a cabo por el grupo Akka Technologies, este proyecto de socios múltiples involucra laboratorios de investigación y compañías industriales, incluyendo Airbus.[9]​[10]​ En 2014, en asociación con el Bristol Robotics Laboratory, la aerolínea británica easyJet se interesó en los drones guiados por técnicos para reducir el tiempo de inspección de los fuselajes de los aviones.[1]​[11]​

Después de trece años en las oficinas de diseño del fabricante europeo de aviones Airbus en los aeronaves A400M y A350,[12]​[13]​ Yann Bruner, ingeniero de Mines ParisTech, señala que los informes de inspección para el mantenimiento a menudo están incompletos por diversas razones, como falta de fotografías, falta de información o escritura ilegible. Considera el uso de drones para realizar la inspección de forma automática.[12]​ Se pone en contacto con Matthieu Claybrough, que está involucrado en proyectos de VANT en el Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace.[14]​ Con Josselin Bequet y Alban Deruaz-Pepin, encontraron la startup Donecle en septiembre de 2015 y desarrollaron una solución de inspección automatizada para aviones con un enjambre de vehículos aéreos no tripulados.[15]​ En el mismo año, presentan su concepto en el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de París-Le Bourget en junio.[12]​[16]​

Solución

 
Autónomo VANT de Donecle inspecciona un avión.[17]​

Aunque las regulaciones y las tiempo meteorológico dificultan el uso de VANT en el espacio aéreo del aeropuerto, Donecle ha elegido desarrollar una solución que funcione tanto en interiores como en exteriores. Por lo general, los VANT autónomos que vuelan al aire libre utilizan el sistema de geolocalización del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) para posicionarse. Pero esta solución es impensable en el interior de un cobertizo debido a las distorsiones de la señal debidas a las estructuras metálicas. Para operar en ambos entornos, la compañía emplea un sistema de posicionamiento láser para sus drones. Los algoritmos calculan en tiempo real la posición del dron en la referencia del avión.[14]​[18]​

El operador humano elige un plan de vuelo para la inspección. Los VANT despegan y vuelan autónomamente. Las cámaras montadas en VANT fotografían la superficie del avion. Los algoritmos de procesamiento de imágenes realizan la detección de zonas de interés en el fuselaje y las clasifican en defectos o no. Un inspector calificado puede entonces validar los informes de análisis.[14]​[18]​

Comparado con una inspección humana que requiere la instalación de andamios, el análisis completo de la superficie exterior de un Airbus A320 con un enjambre de tres drones demora de veinte a treinta minutos contra ocho horas y moviliza a una persona contra diez a veinte en la solución clásica.[1]​[19]​[20]​ El costo de inmovilizar un dispositivo es de aproximadamente $ 10,000 por hora.[13]​[20]​ Las patentes han sido archivadas.[15]​[21]​[22]​[23]​

Desarrollo

 
La compañía Donecle tiene una asociación con Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance.[15]​

La solución de inspección puede verse como un conjunto de sensores móviles que se encuentra dentro del dominio de Internet of Things (IoT).[24]​ Desde sus comienzos en 2015, Donecle se une al Connected Camp, una incubadora de empresas en este campo, ubicado en el IoT Valley de Labège, una ciudad al sureste de Toulouse.[15]​[25]​ La incubadora facilita la búsqueda de fondos y proporciona algunos equipos, como una impresora 3D.[26]​[27]​ Donecle es miembro del clúster de competitividad Aerospace Valley, el clúster Robotics Place y el Hardware Club.[28]​ En octubre de 2016, se convierte en miembro de Starburst Accelerator, la incubadora de empresas aeroespaciales más grande del mundo.[29]​[30]​

En 2016, la compañía anunció una asociación con el grupo de mantenimiento aeronáutico franco-holandés Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance (AFI-KLM E&M).[15]​[18]​ Los VANTs se prueban en sus aviones para verificar el marcado y detectar defectos. Al final de esta fase de prueba y verificación, AFI-KLM y Donecle planean desplegar conjuntamente esta solución en los sitios de mantenimiento de AFI-KLM E&M.[28]​

 
Donecle demuestra su capacidad para inspeccionar aviónes de caza durante ADS Show 2018.[31]​[32]​

A finales de 2016, DDrone Invest, una sociedad de inversión controlada por la compañía francesa Delta Drone, invierte un millón de euros en la empresa Donecle. Con esta suscripción a un aumento de capital reservado, la compañía se convierte en accionista junto con los fundadores.[15]​[33]​ En el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de París-Le Bourget en 2017, la startup anuncia que está comenzando a firmar sus primeros contratos con aerolíneas y planea un despliegue comercial antes de fin de año.[34]​ Durante el año, la sociedad planea aumentar su fuerza laboral y desea atraer clientes internacionales.[35]​

En ADS Show 2018, salón de mantenimiento aeroespacial y de defensa, Donecle realiza una inspección por VANT de un Dassault Rafale, el avión de combate polivalente francés.[31]​[32]​ En el futuro, la empresa francesa también desea ofrecer otros tipos de inspección, como el control de calidad de la pintura exterior o la evaluación de la corrosión. Se está considerando la diversificación en la inspección de mantenimiento con aplicaciones fuera del mantenimiento aeronáutico, en particular en el transporte ferroviario, la construcción naval y los parques eólicos.[13]​[15]​

Fundadores

 
Fundadores, de izquierda a derecha, Josselin Bequet, Matthieu Claybrough, Alban Deruaz-Pepin y Yann Bruner.[36]​

Tecnologías

Navegación autónoma

 
Autónomo VANT de Donecle inspecciona un avión en un hangar.[17]​

Los VANTs se posicionan en relación con el avión con tecnología de posicionamiento láser. Esto les permite operar en áreas cerradas, como hangares, sin necesidad de geolocalización con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS).[14]​[18]​[39]​ Los algoritmos calculan en tiempo real la posición del VANT en relación con el avión.[14]​[18]​ Los sensores utilizados para la navegación autónoma también aseguran una operación segura al evitar colisiones con aeronaves, personal humano y equipo.[40]​

Los planes de navegación y la cantidad de vehículos aéreos no tripulados empleados dependen del modelo de aeronave que se analizará. Un solo VANT es suficiente para un avión pequeño, mientras que hasta seis VANTs se pueden utilizar para un Airbus A380.[39]​ Como las misiones de inspección son siempre las mismas, las rutas están preprogramadas en un software integrado en una tableta. Un operador humano no necesita pilotar el VANT, sino que solo lanza la misión y luego los VANTs vuelan autónomamente alrededor del avión.[14]​[18]​ Normalmente vuelan a una distancia de un metro del fuselaje.[14]​

Inspección visual

 
El software de procesamiento de imágenes controla la calidad de las marcas reglamentarias.[17]​

Las cámaras de alta resolución montadas en los VANTs fotografían la superficie de la aeronave. Los algoritmos de procesamiento de imágenes realizan un primer paso para detectar cualquier región de interés en el fuselaje. Luego se realiza un segundo paso de clasificación para clasificar los defectos (rayo, fuga de aceite, arañazos, irregularidad de textura, etc.) y los elementos normales de la aeronave (tornillos, remaches, tubos de Pitot, etc.). El algoritmo de reconocimiento se basa en el aprendizaje automático a partir de las bases de datos anotadas de vuelos anteriores.[14]​[18]​

Los diagnósticos se brindan en tiempo real.[39]​ Las aplicaciones incluyen detección de fallas y control de calidad de marcas reglamentarias. Al final de la misión, se envía un informe de daños a una tableta con cada región de interés y su clasificación propuesta. El algoritmo devuelve una tasa de confianza en su diagnóstico. Un inspector calificado revisa las imágenes y valida o refuta los diagnósticos.[14]​

Premios y distinciones

 
Matthieu Claybrough es uno de los diez innovadores franceses menores de 35 otorgado por el MIT Technology Review en 2016.[37]​

La startup y sus fundadores reciben los siguientes premios:

  • 2016 Premio Jean-Louis Gerondeau - Aeroespacial Zodiac otorgado por la Fundación de École Polytechnique,[41]​
  • 2016 Gran Premio Galaxie por el Galaxie Club,[42]​[43]​
  • 2016 Massachusetts Institute of Technology Innovadores menores de 35 años Francia organizado por MIT Technology Review,[44]​[45]​
  • 2016 Premio Joven Ingeniero - Tecnología y Aeroespacio por la Fundación Norbert Ségard,[46]​
  • 2016 Premio Joven en la categoría de startup por La Tribune y BNP Paribas,[47]​[48]​
  • 2016 Start me up first concurso de innovación organizado por Crédit Agricole Toulouse 31,[49]​[50]​
  • 2016 Trofeo de Innovación otorgado por Convenio Aeromart Business,[51]​[52]​
  • 2017 Premio Especial del Jurado de la competencia nacional francesa de robótica al aire libre,[53]​[54]​
  • 2017 Premio de estrategia disruptiva en la categoría de empresa emergente de la región de Grand-Sud,[55]​[56]​
  • 2018 Gran Premio del 37 concurso regional Inn'Ovations en el espectáculo de Midinnov.[57]​[58]​

Referencias

  1. ↑ a b c Bellin, Isabelle; Labbé, Sylvain (2016). Editions Quae, ed. Des drones à tout faire ?: Ce qu'ils vont changer dans ma vie au quotidien (en francés). p. 90. ISBN 9782759225293. Consultado el 2 de febrero de 2018. 
  2. ↑ a b «Current market outlook 2015–2034». Boeing (en inglés). 2015. Consultado el 28 de abril de 2018. 
  3. ↑ Wyman, Oliver (octubre de 2015). «Turbulence ahead disengage the autopilot». 2015-2025 Global Fleet & MRO Market Forecast (en inglés). Consultado el 28 de abril de 2018. 
  4. ↑ «Financial Forecast». Association internationale du transport aérien (en inglés). Marzo de 2014. Consultado el 28 de abril de 2018. 
  5. ↑ Transport Studies Group, University of Westminster (14 de noviembre de 2018). «Airline costs of delayed passengers and how to estimate full network delay costs». Innovative Cooperative Actions of Research & Development in EUROCONTROL Programme CARE INO III (en inglés). Consultado el 28 de abril de 2018. 
  6. ↑ Goranson, U.F.; Rogers, J.T. (1983). «Elements of Damage Tolerance Verification». Twelfth ICAF Symposium, International Committee on Aeronautical Fatigue (en inglés). 
  7. ↑ Canaday, Henry (28 de augusto de 2015). «UAVs And Robotics Move Into MRO: Technological innovations are changing inspections, parts stocking and repairs». Inside MRO (en inglés). Consultado el 10 de febrero de 2018. 
  8. ↑ Warwick, Graham (25 de septiembre de 2015). «More Airlines Turn To UAVs For Aircraft Inspection». Inside MRO (en inglés). Consultado el 10 de febrero de 2018. 
  9. ↑ Jovancevic, Igor; Larnier, Stanislas; Orteu, Jean-José; Sentenac, Thierry (noviembre de 2015). «Automated exterior inspection of an aircraft with a pan-tilt-zoom camera mounted on a mobile robot» (pdf). Journal of Electronic Imaging (en inglés) 24 (6): 061110. Bibcode:2015JEI....24f1110J. doi:10.1117/1.JEI.24.6.061110. Consultado el 2 de febrero de 2018. 
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  20. ↑ a b Heguy, Jean-Baptiste (8 de abril de 2016). «Donecle : des micro-drones pour inspecter les avions de ligne touchés par la foudre». Air et Cosmos (en francés). Consultado el 10 de febrero de 2018. 
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Véase también

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