Nos enorgullece anunciar nuestra participación en el programa PID (Programa investigación y Desarrollo) del CDTI (Centro Desarrollo Tecnológico Industrial).
La digitalización de la Industria Española ha sufrido una gran aceleración en los últimos años. En la actualidad, se está avanzando a gran velocidad en la aplicación del mantenimiento prescriptivo (optimizando la programación de las acciones para mejorar la eficiencia global de los medios) que permitan fabricar productos con la mínima tasa de defectos y mejorar los procesos, optimizando su eficiencia y generando un gran impacto en la calidad de la producción.
Este nuevo modelo de industria, si bien bebe del anterior, empieza a denominarse Industria X.0, en el que tiene especial peso la sostenibilidad de los procesos, dando importancia a la inteligencia y el razonamiento basado en los datos, a todos los niveles.
Por su parte, FAYMM comparte estas necesidades, particularizando su aplicación al sector de actividad en el que se encuadra, que es el mecanizado de piezas para la fabricación de componentes de alta precisión. En su apuesta por una mejora continua de la competitividad de la empresa, FAYMM centra sus esfuerzos en un constante cuidado por la calidad de sus productos y de la eficiencia de sus medios productivos que, en el caso de su actividad, también pasa por una óptima gestión del mantenimiento. Su interés por la industria 4.0 tiene un largo recorrido
El objetivo general que plantea el proyecto STEELSEED es contribuir a la mejora de los estándares de producción y el OEE en el entorno de la industria conectada, incidiendo de forma directa en dos aspectos, el control de calidad en etapas tempranas del producto y la mejora del rendimiento de las instalaciones gracias a una adecuada política de mantenimiento basada en sistemas predictivos.
Algunas técnicas aplicadas para el cumplimiento de los objetivos son:
• Tecnologías IIoT para la recogida de información sobre la calidad de los productos y procesos (basadas en técnicas de ensayo no destructivas)
• Edge Computing para el procesado inteligente de la información en el extremo (distributed AI) y la implementación de técnicas transfer learning.
• Tecnologías para la integración de grandes volúmenes de información, que permitan incorporar conocimiento dentro del sistema a partir del almacenamiento masivo de datos generados para el modelado de productos y procesos.
• Técnicas avanzadas de IA (ExAI, HAI, algoritmos híbridos neuro simbólicos, algoritmos evolutivos, optimización multicriterio…) para la detección de anomalías, la optimización de las estrategias de mantenimiento (e.g. implantación de técnicas de mantenimiento prescriptivo) y el aseguramiento de la calidad de la producción.
Además, existe un factor medioambiental, en el que se alcanza una reducción en el consumo de recursos. También hay otro factor de importancia para la huella medioambiental, como es la reducción del consumo de papel en muchos procesos productivos, en especial, aquellos relacionados con la gestión y que una vez implantadas este tipo de soluciones deja de tener sentido.
Este aspecto, además de tener una importante carga medioambiental, por lo contaminante del proceso de fabricación del papel, también nos introduce un último factor de gran importancia, como es la introducción de las nuevas tecnologías y la modernización del sector industrial, mediante la adopción de innovaciones alineadas con la Industria 4.0.
