La aplicación de las tecnologías de la información y la comunicación en las pymes industriales manufactureras todavía presenta mucho margen de mejora. Las plantas de fabricación están introduciendo tímidamente los desarrollos y la Industria 4.0 en su estructura productiva, pero siguen sin extraer el máximo rendimiento de estas soluciones.
El centro tecnológico IDEKO, miembro de la alianza Basque Research and Technology Alliance (BRTA), participa en el proyecto europeo M-AID, una iniciativa dirigida a desarrollar e implementar sistemas integrados y ciberfísicos (CPES) impulsados por inteligencia artificial con la misión de apoyar a las pymes manufactureras para que mejoren su actividad desde el punto de vista del proceso, mantenimiento y producción en planta.
El proyecto, que arrancó a finales de 2020 y concluirá en abril de 2022, aplicará sistemas basados en inteligencia artificial (IA) híbrida que proporcione información que actualmente no es accesible para los diferentes actores del proceso de producción como los planificadores, los operarios de máquinas, el control de calidad o el mantenimiento.
“Los CPES desarrollados en el marco del proyecto permitirán la optimización cognitiva de las plantas de fabricación mediante la optimización de los parámetros del proceso, la programación del mantenimiento para maximizar la disponibilidad de la máquina y la organización de la producción de la planta”, asegura Alex Iglesias, coordinador del proyecto en IDEKO.
El centro tecnológico especializado en Fabricación Avanzada participa en el proyecto como representante del Basque Digital Innovation Hub (BDIH), una red que busca proporcionar a las pymes vascas las capacidades tecnológicas para afrontar los retos de la industria 4.0.
La principal actividad del BDIH en la iniciativa será habilitar las instalaciones necesarias para ejecutar el proyecto, además de compartir los desarrollos de M-AID con pymes externas, plataformas tecnológicas y grupos interesados.
Las tecnologías desarrolladas durante el proyecto estarán disponibles en el BDIH en al menos dos años desde el final del proyecto, lo que implicará una extensa y duradera difusión y explotación de los resultados del proyecto.
“IDEKO, como miembro de esta red, tiene como objetivo orientar la digitalización de las pymes hacia una fabricación más intensiva en conocimiento y en actividades de mayor valor añadido”, agrega Iglesias.
En concreto, el grupo de investigación TICs y Automatización de la entidad aportará su experiencia en el desarrollo de tecnologías para la fabricación avanzada, la monitorización de máquinas y el análisis Big-Data. Además, el departamento de Dinámica y Control ofrecerá su conocimiento en la dinámica de los procesos de fabricación para la definición de los algoritmos de inteligencia artificial que regirán los CPES integrados en las máquinas de producción. Por último, el grupo de Procesos de Fabricación contribuirá a la optimización de la gestión de producción de la planta y definición de cuadros de mando.
En el consorcio del proyecto también participan la empresa especializada en el mecanizado de componentes para el sector aeronáutico Aeromec y la compañía especializada en soluciones Big Data para la fabricación industrial Savvy.
Un paso más en la IA
Para el procesamiento de datos, la iniciativa M-AID integrará las últimas tecnologías TIC para la captura de gran cantidad de datos ofrecidos por las máquinas y los sistemas integrados, donde se utilizará IA híbrida en lugar de la IA tradicional, combinando soluciones de análisis predictivo y prescriptivo.
Para conseguirlo se incluirán algoritmos de procesamiento de datos basados en un seguimiento periódico, con la intención de obtener la huella digital de la máquina y del proceso, así como la monitorización continua para detectar posibles escenarios problemáticos durante los procesos de mecanizado.
Estos procedimientos de seguimiento estarán respaldados por CPES que brindarán diferentes opciones para una extracción de información detallada. Los datos del análisis del sistema de IA implementados analizarán la gran cantidad de datos entrantes del proceso de producción, extraerán la información más relevante utilizando métodos como la reducción dimensional y aplicarán algoritmos de aprendizaje para predecir el comportamiento de la máquina y optimizar el proceso.
“Este sistema no sólo proporcionará información útil sobre la calidad del proceso, sino también ofrecerá otras variables no disponibles hasta ahora, como el nivel de desgaste de las herramientas de corte en los procesos de mecanizado o el indicador de riesgo para una próxima parada o problema de la máquina. De esta forma, el sistema desarrollado ofrecerá soporte en la toma de decisiones para la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo y la planificación de la producción”, añade Iglesias.
Con el foco en el sector aeronáutico
El caso de uso del proyecto M-AID se centrará en la industria aeronáutica, ya que ha sido uno de los sectores más afectados por la pandemia de covid. La difícil situación que atraviesa en la actualidad presenta una buena oportunidad para un relanzamiento basado en la integración de CPES digitalizados. Concretamente, el proyecto estudiará el proceso de fresado de un compresor aeroespacial.
El sector aeronáutico es una industria de alto valor añadido, con una gran importancia en la industria manufacturera europea. Emplea a 561.000 personas y alcanzó una facturación de 171.700 millones de euros en 2018. El sector sigue unas reglas muy estrictas para garantizar la calidad y evitar el desperdicio, que a menudo conducen a procesos de fabricación ineficientes.
Aunque el uso de CPES en aeronaves es una tendencia común, su proceso de fabricación todavía está digitalmente poco desarrollado y basado en tecnologías tradicionales. Por tanto, la adaptación de la cadena de suministro tradicional adoptando los últimos avances en fabricación digital y prototipado tiene un enorme potencial para mejorar el proceso productivo sin comprometer la calidad y la seguridad.
“De este modo, el proceso de producción podrá ser acelerado y cristalizado en un aumento en la eficiencia y mayores ahorros de costos”, concluye Iglesias.