Ideko levanta barreras al ‘smart manufacturing’

Dar el salto de la ‘máquina’ a la ‘máquina inteligente’ a partir del dato y de la Inteligencia Artificial

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Digital Grinding Innovation Hub (DGIH) de Ideko, un entorno colaborativo de proyectos.
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Elgoibar
15/2/23

En el arduo camino de las empresas hacia ‘la industria inteligente’, el centro tecnológico Ideko colabora activamente con fabricantes en el desarrollo de las tecnologías clave que permiten dar el salto a la ‘máquina inteligente y conectada’, como puede dar buena prueba de ello la empresa Savvy Data Systems, a la que ha apoyado en el desarrollo de su plataforma Smart Box. Según explica el director de Investigación y Desarrollo del centro, Rafa Lizarralde, las máquinas inteligentes son “capaces de analizar los datos de su propio desempeño y el resultado de la pieza y, a partir de ellos, desarrollar funcionalidades y servicios nuevos para mejorar la productividad, eficiencia y calidad de sus procesos. Y que además se comuniquen con el humano de manera interactiva”.

Datos y analítica

La estrategia de Ideko se focaliza en el desarrollo de tecnologías que, a partir del dato de calidad, fiable etiquetado y trazable, permiten crear funcionalidades y servicios asociados a la máquina y la fábrica inteligente. “Nos referimos a toda una serie de áreas tecnológicas volcadas sobre el dato y la inteligencia artificial (IA) que configuran el escenario presente y futuro de la estrategia de investigación en la industria inteligente de Ideko”, afirma Lizarralde.

Rafael Lizarralda, Ideko
Rafael Lizarralde, Ideko.

Frente a los cada vez mayores volúmenes de información que aportan la digitalización y conectividad de los datos, el centro desarrolla estudios de analítica descriptiva, que consisten en la agregación de datos históricos, visualizándolos de forma que puedan ayudar a entender tanto al estado actual de la máquina como el pasado. Como avanza el director de investigación, “los estamos aplicando en ámbitos de mejora de procesos de fabricación y mantenimiento de activos industriales”. Ideko avanza, a su vez, en la detección de anomalías, empleando técnicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas. En este caso, los mercados de aplicación industrial más pioneros son los de producción repetitiva de series medias y largas, y orientadas a la optimización de la producción y a la mejora de la calidad. “No obstante, se está realizando cada vez un mayor número de pruebas de concepto en sistemas productivos de series cortas”, puntualiza Lizarralde.

"El dato y la IA configuran la estrategia en industria inteligente"

Algunas de las técnicas más novedosas de IA las están testando en pruebas piloto para, por ejemplo, mejorar la detección de defectos en inspección de calidad mediante técnicas de Deep Learning o mediante técnicas para la optimización de procesos de mecanizado como las basadas en Physics-Informed Machine Learning. Todas las investigaciones descritas se orientan, fundamentalmente, a optimizar el comportamiento de las máquinas y los procesos que ejecutan. En el caso de las máquinas, se mejorarán la anticipación de fallos y averías, incrementando su disponibilidad y su desempeño en términos de precisión, productividad y calidad. Mientras que en el ámbito de los procesos, se optimizarán los resultados según las necesidades del usuario.

IA en aeronáutica

Ideko colabora directamente con empresas del sector aeronáutico, con fabricantes de piezas tanto de la estructura como del motor del avión. Como desvela Lizarralde, en la actualidad aplican tecnologías IA para la optimización de complejos procesos de mecanizado. Es decir, procesos multitecnología (torneado, fresado, taladrado, rectificado, corte por chorro de agua) de larga duración por pieza, en las que un error en cualquiera de las operaciones supone un coste elevadísimo por retrabajo o achatarramiento de la pieza. A través de la monitorización y procesamiento de los datos asociados a los parámetros clave y de la aplicación de algoritmos IA para el análisis de esos datos, están pudiendo identificar y trazar los errores de calidad con los parámetros medidos para posteriormente establecer estrategias que anticipan la aparición de esos errores. De esa manera, “se evita el error catastrófico y se proponen condiciones de trabajo alternativas, asegurando simultáneamente la productividad y la calidad”. Las tecnologías principales que completan la estrategia de

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