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Comprender los modelos de costos de fabricación aeroespacial y cómo los fabricantes pueden reducir costos con IA
julio 31, 2025
La fabricación aeroespacial es más costosa que nunca. Así es como la IA ayuda a los fabricantes a reducir el desperdicio, mejorar los márgenes y evitar disrupciones en el mercado.
¿Qué son los modelos de costos de fabricación aeroespacial?
Los modelos de costos de fabricación aeroespacial son marcos para gestionar los costos de producción de componentes de aeronaves y sistemas de aviónica.
Estos modelos incluyen costos fijos como herramientas y gastos de capital, costos variables como mano de obra y materiales, y costos indirectos como garantía de calidad, logística y cumplimiento.
A medida que los aviones modernos se vuelven más complejos, las compañías de aviación deben tener en cuenta una gama cada vez más amplia de variables.
Si se ejecutan correctamente, estos modelos permiten a los fabricantes de equipos originales (OEM) entregar piezas de alta precisión bajo un estricto control regulatorio, manteniendo al mismo tiempo los costos bajo control. Los fabricantes, tanto del sector de defensa como del comercial, dependen de modelos precisos para su supervivencia financiera.
Hoy en día, los modelos de costos están bajo más presión que nunca. ComoSemana de la aviacióninformes, contratos a largo plazopoderOfrecen una mayor previsibilidad de costos. Sin embargo, la creciente volatilidad en las cadenas de suministro —incluidos los aranceles, la mano de obra y otros disruptores geopolíticos— obliga a los fabricantes a revisar periódicamente sus supuestos de precios.
La presión aumenta: ¿por qué aumentan los costos?
Los costos en la fabricación aeroespacial están aumentando drásticamente. JetBlue, por ejemplo, anunció recientemente que detendrá aeronaves, reducirá vuelos y reevaluará su estructura de liderazgo tras determinar que es "improbable" alcanzar el punto de equilibrio en 2025.
La disminución de la demanda de viajes, las inspecciones de motores cada vez más rigurosas y la incertidumbre económica son los principales impulsores del sombrío panorama de la compañía, y JetBlue no es la única que opera en números rojos.
Spirit AeroSystems está experimentando una importante reestructuración tras una serie de dificultades financieras. Boeing recomprará Spirit AeroSystems por 4.700 millones de dólares en un acuerdo de readquisición que incluye la transferencia de activos clave a Airbus. Fallos en el control de calidad, como la rotura de la puerta del 737 MAX 9 en 2024, el caos de producción durante la pandemia y años de creciente presión financiera impulsaron esta inusual operación de compra.
La realidad subyacente es que los fabricantes de equipos originales (OEM) y los proveedores están siendo desplazados. Ambos deben replantear su enfoque de modelado de costos o correr el riesgo de sufrir consecuencias negativas, como el aumento de los precios de los materiales y una menor tolerancia del cliente ante retrasos o defectos.
Cuando la seguridad trastoca los modelos de costes
Los titulares de noticias recientes solo intensifican el mercado yescrutinio regulatorioMuchos consumidores, defensores y agencias gubernamentales desconfían de las nuevas tecnologías de IA utilizadas en la producción y fabricación de piezas de aeronaves. El año ha estado marcado por incidentes aéreos fatales, como la colisión en vuelo de American Airlines con un helicóptero militar en Washington D. C., que causó la muerte de 67 pasajeros en enero de 2025, y el accidente del Boeing 787 de Air India, que se estrelló poco después del despegue, causando la muerte de 270 pasajeros y 29 transeúntes en tierra en junio de 2025.
Aunque los viajes aéreos siguen siendo abrumadoramente seguros, la vigilancia gubernamental está aumentando. La FAA, acusada de ser demasiado laxa y de no intervenir, ha intensificado su supervisión sobre Boeing. La FAA ha realizado un número sin precedentes de auditorías a Boeing, y su supervisión más rigurosa continuará indefinidamente.
Cada nuevo mandato de inspección, si bien es crucial para la seguridad, conlleva ralentizaciones en la producción, ciclos de reprocesamiento y costos de cumplimiento. Los modelos de costos tradicionales no se diseñaron para considerar la escasez de mano de obra, errores de producción como la caída de paneles de puertas en pleno vuelo o la constante presión regulatoria.
Boeing gastó más de 4000 millones de dólares solo en un trimestre para abordar problemas de seguridad, costos que sus clientes no están dispuestos a asumir. Aerolíneas como Ryanair, Delta y Southwest se han opuesto públicamente a los intentos de Boeing de repercutir los mayores costos —debido a mejoras de seguridad y retrasos regulatorios—; sin embargo, las aerolíneas dependen del fabricante para el crecimiento futuro de su flota, ya que otros fabricantes de equipos originales (OEM) no están en condiciones de cubrir la demanda.
Si bien Boeing asumirá parte de estos costos, también lo harán las aerolíneas, encasilladas en un ecosistema OEM limitado. Es probable que se incorporen aumentos de precios a largo plazo en contratos futuros con condiciones de financiación más creativas.
Cómo gestionar los costos inesperados de las consecuencias para la seguridad
Aquí es dondesistemas predictivosRealmente puede marcar la diferencia. GE Aerospace informa que el mantenimiento predictivo detecta problemas en los motores hasta un 60 % antes y reduce las retiradas no programadas en un tercio. Estas capacidades, junto con el análisis de SmartSignal, que puede ahorrar millones por alerta, ofrecen a los fabricantes y a sus socios B2B la previsión para modelar las inspecciones obligatorias y otras interrupciones que generan costos antes de que se produzcan.
La previsión de IA también ayuda a los planificadores a simular el impacto en los costos de la escasez de mano de obra, los ciclos de retrabajo y los retrasos regulatorios. En la industria aeronáutica, con márgenes de beneficio limitados, esta visibilidad del modelo de costos ayuda a las empresas a mantenerse operativas cuando las condiciones se tornan volátiles.
La complejidad de las cadenas de suministro aeroespaciales modernas
Nuestra actual cadena de suministro aeroespacial es un desastre; debe adherirse a múltiples organismos reguladores internacionales que están fortaleciendo la supervisión.
Las operaciones hiperglobales de Airbus nos muestran la complejidad del mercado de la aviación. El fabricante de equipos originales (OEM) depende de más de 8.000 proveedores directos (o 18.000 con subniveles) en 90 países, una red titánica, aunque menor que la red más amplia de Boeing, de más de 20.000. Un solo avión puede requerir millones de piezas de miles de empresas en 30 países. Los fabricantes de equipos originales (OEM), las aerolíneas y los pasajeros dependen de una red global de proveedores y subproveedores para realizar entregas seguras y rentables.
Esta fragmentación complica el modelado de costos. Cada proveedor tiene sus propios costos laborales, niveles de productividad y factores de riesgo, y un transportista debe multiplicarlos por 8000. Las perturbaciones geopolíticas actuales, como los aranceles y las tensiones comerciales, solo agravan estas vulnerabilidades.
Airbus, que ha evitado los problemas de seguridad de Boeing, señala que ha tenido dificultades para afrontar estos crecientes gastos, con numerosos incrementos de costes relacionados con la inflación y los precios de la energía. Por ello, para contrarrestar la creciente volatilidad, Airbus ha firmado contratos a largo plazo con condiciones poco favorables.
Los modelos de costos tradicionales, basados en supuestos predecibles que en gran medida se han vuelto obsoletos, están fallando. Las políticas arancelarias dispersas y proteccionistas de nuestra actual administración presidencial están echando leña al fuego.
Los fabricantes tienen dificultades para lidiar con las fluctuaciones políticas. Quienes tienen visión de futuro utilizan datos en tiempo real, planificación de escenarios y pronósticos basados en IA para tener en cuenta los cambios constantes en la salud de los proveedores, los plazos de entrega y la disponibilidad de materiales y mano de obra. Si bien estos pronósticos no son perfectos, son infinitamente superiores a las proyecciones elaboradas a partir de fuentes de datos dispares y anticuadas.
La IA puede llenar los vacíos en los modelos de costos tradicionales
Los modelos de costos tradicionales se basan en gran medida en registros históricos en lugar de datos en tiempo real, en suposiciones humanas en lugar de hechos concretos y en informes departamentales aislados en lugar de sistemas integrados, lo cual es claramente insuficiente para los desafíos actuales.
Herramientas de aviación impulsadas por IAComo ePlaneAI, se pueden agregar flujos de datos en vivo de sistemas ERP, proveedores, plataformas logísticas, líneas de productos e incluso la percepción política. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), sistemas avanzados pueden interpretar señales de riesgo geopolítico en tiempo real provenientes de titulares de noticias, informes gubernamentales, actualizaciones de políticas comerciales, etc. Estos sistemas pueden etiquetar y clasificar la percepción o el nivel de amenaza, y simular cómo afectaría al costo de los bienes vendidos (COGS), los plazos de entrega, la disponibilidad de proveedores, los inventarios requeridos, los retrasos en las inspecciones, etc.
De esta forma, los sistemas de IA permiten a los fabricantes:
- Modelar el ROI de los cambios de diseño.
- Se recomienda almacenar el inventario en búfer o retrasar ciertas compilaciones.
- Calcule el costo real de entrega en diferentes instalaciones.
- Ajustar dinámicamente los cambios en el costo de la materia prima.
- Actualizar los pronósticos de precios por unidad y ajustar los términos del contrato del cliente.
- Simular y predecir el impacto de escenarios tarifarios cambiantes.
- Señale las alternativas de los proveedores y modele los impactos en los costos.
- Predecir cuellos de botella en la cadena de suministro y fluctuaciones en los plazos de entrega.
Como señala IBM en su guíaIA para las cadenas de suministroLos algoritmos predictivos son fundamentales para evitar interrupciones operativas a gran escala, lo que permite que los equipos de compras tengan tiempo suficiente para redireccionar, renegociar o incluso imprimir en 3D alternativas.
Además, la investigación de la IATA demuestra que la tecnología de gemelos digitales y el aprendizaje automático pueden simular la producción a gran escala. En lugar de basarse en estimaciones aproximadas, los fabricantes pueden evaluar cómo se calculan los costos en un entorno virtual sin necesidad de adquirir ni reasignar recursos.
La IA en acción: cómo responden las principales empresas aeroespaciales
Los líderes de la aviación están implementando inteligencia artificial a gran escala, reduciendo costos y acelerando los tiempos de respuesta ante interrupciones.
Airbus ha integrado análisis predictivos y modelado digital en sus flujos de trabajo de producción, principalmente para abordar el riesgo de retrasos en el suministro, el control de calidad y la asignación de personal. Estas herramientas han ayudado a Airbus a adaptarse dinámicamente a los puntos de presión de la cadena de suministro, en lugar de esperar a las revisiones trimestrales para identificar sobrecostes.
JetBlue es otro ejemplo de una compañía que responde a la presión financiera con decisiones en tiempo real basadas en datos. Además de estacionar aviones y reducir rutas, la aerolínea está aplazando la entrega de 44 nuevos Airbus, con un valor de 3000 millones de dólares, entre 2025 y 2029. Además, JetBlue ha suspendido indefinidamente la modernización de varios aviones antiguos.
No habría sido posible obtener información sobre estas inteligentes medidas de reducción de costos sin herramientas de optimización y modelado de escenarios impulsadas por software de inteligencia artificial.
Boeing, al absorber Spirit AeroSystems mientras lidia con problemas de producción, subraya aún más la importancia de la inteligencia artificial. Su Informe Anual de 2024 revela que el aumento de los costos de inventario y las interrupciones en la cadena de suministro han afectado significativamente los márgenes de sus clientes de aviones comerciales. Las herramientas de IA predictiva son esenciales para detectar y gestionar este tipo de riesgo financiero complejo en el futuro.
Por qué la adopción de IA sigue siendo lenta y cómo solucionarlo
A pesar de sus beneficios comprobados, la adopción de la IA en la industria aeroespacial ha sido lenta. Varios factores explican este retraso en la industria:
- Infraestructura heredada:Muchos fabricantes todavía operan ensistemas ERP obsoletosNo diseñado para la integración de IA.
- Silos de datos:Los departamentos comúnmente acumulan datos o utilizan sistemas incompatibles, lo que dificulta que las herramientas de IA se conecten y obtengan una imagen holística.
- Resistencia cultural:Existe cierta vacilación en torno a la automatización de decisiones que tradicionalmente han dependido de la experiencia humana.
- Resistencia del mercado:La confianza del cliente no está totalmente ganada y, por eso, las partes interesadas se muestran escépticas respecto del ROI de la IA.
Sin embargo, las empresas que retrasan la modernización se enfrentan a una creciente amenaza existencial. El informe anual de 2024 del Grupo Lufthansa destaca las ineficiencias de costos derivadas del mantenimiento no programado y la logística reactiva. Estos costos solo se agravan sin modelos predictivos para prever interrupciones y optimizar el inventario en las redes de MRO.
Para las organizaciones que están empezando, IBM recomienda empezar con un programa piloto que pueda mostrar un retorno de la inversión (ROI) temprano. Según su experiencia, una pequeña inversión en modelos de costos basados en IA, como el análisis de los 20 principales centros de costos de la cadena de suministro, puede generar resultados claros y generar la aceptación inicial del liderazgo.
Los fabricantes de equipos originales se están reestructurando para recuperar el control
La reestructuración estratégica de las principales cadenas de suministro de aerolíneas, como Boeing y Airbus, es una de las principales tendencias que dará forma a los modelos de costos de fabricación en 2025.
En particular, Airbus ha absorbido varias instalaciones de Spirit AeroSystems, incluidas plantas en Kansas, Carolina del Norte, Francia y Marruecos, con el objetivo de recuperar el control vertical y reducir el riesgo de la producción de los programas A220 y A350, junto con otros componentes críticos.
Aunque los titulares se centran en la adquisición y la propiedad, el subtexto es el coste y el riesgo. Airbus está incorporando internamente paquetes de trabajo de alto valor para reducir los retrasos de los proveedores y las deficiencias de calidad, dos problemas fundamentales que aumentan los costes de retrabajo y generan penalizaciones por retrasos en el cronograma.
Esta medida refleja la decisión anterior de Boeing de internalizar más trabajo tras el aumento de costos derivado de la producción externalizada durante el programa 787 Dreamliner. El informe anual de 2024 de la compañía revela que el inventario (incluidos los productos no terminados) aumentó debido a la escasez de proveedores, lo que pone de relieve las limitaciones de los modelos de costos que dependen excesivamente de la externalización.
En resumen, los fabricantes de equipos originales (OEM) se están reintegrando verticalmente con la ayuda de modelos de producción basados en IA. Los fabricantes están aprovechando la inteligencia artificial para anticiparse a fallos inesperados de los subcontratistas y prever mejor los costes en sus programas globales.
Los datos en tiempo real determinan el éxito o el fracaso de la rentabilidad
Nadie puede mejorar ciegamente sus resultados, por lo que los datos en tiempo real son el núcleo de cualquier estrategia de costos de fabricación aeroespacial exitosa.
Los datos de la Reserva Federal sobre los costos laborales unitarios para la fabricación de productos y piezas aeroespaciales muestran un repunte de la producción después de 2023. Sin embargo, la producción real aún está por debajo de las tendencias de crecimiento prepandemia.
La lenta recuperación de la industria refleja desaceleraciones que podrían mitigarse con mejores pronósticos y ciclos de retroalimentación en tiempo real. Las herramientas de IA destacan en este aspecto, capaces de procesar datos de alta frecuencia para monitorear continuamente el rendimiento y predecir con precisión los retrasos en la producción antes de que se conviertan en hitos de entrega no cumplidos.
El informe técnico AHM 2022 de Transporte Aéreo Internacional (IATA) describe cómo las aerolíneas y los MRO que utilizan el mantenimiento predictivo basado en IA están obteniendo resultados positivos en múltiples frentes. Estas empresas están reduciendo las fallas inesperadas de piezas, agilizando la adquisición de piezas y optimizando la mano de obra de los técnicos. Estos logros son cruciales, ya que las paradas no programadas le cuestan al sector miles de millones de dólares al año.
Escasez de mano de obra y cuellos de botella en la inspección
Los modelos de costos suelen asumir que la mano de obra es estable y escalable, pero 2025 ha demostrado lo errónea que puede ser esa suposición. Los aviones estacionados de JetBlue se deben, en parte, a la escasez de mano de obra y a las presiones del mercado.
Esta escasez de personal de MRO está retrasando las inspecciones críticas de motores de aviones con motores Pratt & Whitney GTF. Un menor número de inspectores implica mayores costos de inspección y tiempos de espera más largos.
La experiencia de JetBlue refleja una realidad más amplia: la demanda del mercado para su servicio no garantiza resultados financieros sólidos. Lamentablemente, la escasez de mano de obra y la lentitud de los procesos de inspección pueden paralizar operaciones que, de otro modo, serían robustas.
Los modelos de costos tradicionales no tienen en cuenta este tipo de efectos en cascada.ineficiencia laboralPero las herramientas de IA pueden predecir y minimizar el impacto de estos contratiempos. Los sistemas basados en IA pueden optimizar los programas de mantenimiento, modelar dinámicamente las horas de trabajo y señalar posibles retrasos según la actividad de vuelo y mantenimiento en tiempo real.
Enfoque final: Preparación para el futuro con control de costos impulsado por IA
Si el sector aeroespacial desea mantener la rentabilidad en un contexto de creciente volatilidad, la integración de la IA en los modelos de costes es esencial. La transformación digital de Airbus ofrece una hoja de ruta para otros fabricantes y aerolíneas. Esta transformación amplía el uso de la IA para predecir sobrecostes, optimizar las compras y gestionar redes complejas de proveedores de forma más eficiente.
De igual forma, el Grupo Lufthansa reportó sólidos resultados en el primer trimestre de 2024, pero reconoció que la resiliencia a largo plazo depende de la transformación digital completa, la modernización de la cadena de suministro y la adopción e integración de la IA. Sus modelos de costos se están recalibrando para reflejar la inestabilidad geopolítica, los costos laborales y la creciente necesidad de datos precisos justo a tiempo.
La IA no elimina el riesgo, pero permite saber a qué se enfrenta, o podría enfrentarse, para brindar a las empresas herramientas que les permitan pronosticar con precisión los costos reales; herramientas que no existían hace apenas unos años. Con el modelado integrado con IA, las empresas evitan sorpresas costosas y reaccionan con mayor rapidez ante las disrupciones.
Los modelos de costes obsoletos y los datos trimestrales desfasados no son suficientes. Para mantenerse competitivos, los fabricantes necesitan información en tiempo real, herramientas de previsión flexibles y visibilidad completa de sus redes de suministro. ePlaneAI ofrece precisamente eso: agrega datos en tiempo real, simula riesgos de costes y ayuda a los equipos a adaptarse con mayor rapidez ante las disrupciones. Desde la adquisición hasta la producción, la plataforma permite a los líderes aeroespaciales reducir el desperdicio, anticipar los puntos de presión y crear modelos de costes lo suficientemente resilientes para lo que venga.
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Recursos:
Junta Nacional de Seguridad del Transporte
Libro blanco de la IATA sobre AHM
Informe anual 2024 del Grupo Lufthansa
Banco de la Reserva Federal de San Luis
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