¿Cuáles son los procesos industriales que pueden integrarse con tecnologías digitales para mejorar la competitividad? Muchas empresas del ámbito industrial y digital se encuentran ante el reto de la industria 4.0, pero no tienen a su disposición los conocimientos necesarios para integrar de forma global este tipo de procesos.

La participación en proyectos de investigación aplicada en industria 4.0 supone una oportunidad para investigar de forma conjunta y orientada por sectores. También para conseguir la financiación necesaria para llevar a cabo este proceso de innovación.

Un caso práctico de industria 4.0 proyecto Preview  

Los sistemas predictivos son una de las soluciones digitales con mayor potencial de implantación en el sector industrial, ya que permiten la monitorización en tiempo real de los procesos de fabricación a niveles superiores a los que se disponen actualmente.

Diseñar una tecnología que permita la mejora de los procesos de inyección de plásticos es el reto de PREVIEW, un proyecto de investigación financiado por el programa Horizon 2020 de la Comisión Europa que cuenta con la participación de varias empresas privadas de Europa del sector industrial y digital (hardware y software) y de centros de investigación aplicada como Eurecat. Desde el centro se han valorizado los contactos con empresas que ya habían participado en otros proyectos de investigación para sumarse a la convocatoria.

El sistema de predicción de datos en que se trabaja permite monitorizar el proceso de inyección de los plásticos mediante el uso de sensores instalados en los los moldes y la monitorización de parámetros de máquina. El posterior análisis de los datos supone un paso adelante en cuanto al seguimiento de la evolución de este proceso productivo y de la calidad de las piezas fabricadas, ya que proporciona información en tiempo real a los operarios.

Retos de la investigación 

Los principales retos de la investigación se han centrado en el desarrollo de un sistema adaptable a los diferentes fabricantes de sensores que permite conectarse y recibir datos desde diferentes máquinas. También en conseguir la transmisión de estos datos de forma inalámbrica mediante un sistema de algoritmos de compresión de alto rendimiento óptimo para entornos industriales desarrollado por la Universidad de Humboldt.

En cuanto a Eurecat, el centro ha aportado la experiencia de las Unidades de investigación de Smart Management Systems y de Materiales Plásticos, así como conocimiento específico en posicionamiento indoor y el acceso a pruebas piloto en entornos industriales en los laboratorios propios del centro.

La colaboración entre los socios y la aportación de las pymes del consorcio ha propiciado nuevas ideas relacionadas con el trabajo realizado en PREVIEW que han dado lugar a Mo3Dlling y PrezzNoss, dos nuevos experimentos financiados por el proyecto BEINCPPS, co-financiado en el marco de la iniciativa I4MS (ICT for Manufacturing SMEs).

Mo3Dlling, liderado por plastia (una spin-off de Eurecat), es un proyecto en el que se desarrolla un modelo de representación en 3D de los datos de procesos de producción. Por otra parte, PrezzNozz tiene el objetivo de sensorizar el sistema de inyección de las máquinas de producción como alternativa a la mecanización del molde para obtener información del proceso.

Este proyecto está liderado por la pyme Promolding, miembro del consorcio de PREVIEW.

¿Estás interesado en el uso de los sistemas predictivos en la industria? Contáctanos al correo info@eurecat.org