{"id":40441,"date":"2017-10-30T15:24:57","date_gmt":"2017-10-30T14:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=40441"},"modified":"2021-10-06T13:43:31","modified_gmt":"2021-10-06T12:43:31","slug":"los-sistemas-predictivos-llegan-a-la-industria-de-la-inyeccion-de-plasticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/los-sistemas-predictivos-llegan-a-la-industria-de-la-inyeccion-de-plasticos\/","title":{"rendered":"Los sistemas predictivos llegan a la industria de la inyecci\u00f3n de pl\u00e1sticos"},"content":{"rendered":"<p>\u00bfCu\u00e1les son los procesos industriales que pueden integrarse con tecnolog\u00edas digitales para mejorar la competitividad? Muchas empresas del \u00e1mbito industrial y digital se encuentran ante el reto de la industria 4.0, pero no tienen a su disposici\u00f3n los conocimientos necesarios para integrar de forma global este tipo de procesos.<\/p>\n<p>La participaci\u00f3n en proyectos de investigaci\u00f3n aplicada en industria 4.0 supone una oportunidad para investigar de forma conjunta y orientada por sectores. Tambi\u00e9n para conseguir la financiaci\u00f3n necesaria para llevar a cabo este proceso de innovaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Un caso pr\u00e1ctico de industria 4.0 proyecto Preview\u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Los sistemas predictivos son una de las soluciones digitales con mayor potencial de implantaci\u00f3n en el sector industrial, ya que permiten la monitorizaci\u00f3n en tiempo real de los procesos de fabricaci\u00f3n a niveles superiores a los que se disponen actualmente.<\/p>\n<p>Dise\u00f1ar una tecnolog\u00eda que permita la mejora de los procesos de inyecci\u00f3n de pl\u00e1sticos es el reto de <a href=\"http:\/\/www.preview-project.eu\/\"><strong>PREVIEW<\/strong><\/a>, un proyecto de investigaci\u00f3n financiado por el programa Horizon 2020 de la Comisi\u00f3n Europa que cuenta con la participaci\u00f3n de varias empresas privadas de Europa del sector industrial y digital (hardware y software) y de centros de investigaci\u00f3n aplicada como Eurecat. Desde el centro se han valorizado los contactos con empresas que ya hab\u00edan participado en otros proyectos de investigaci\u00f3n para sumarse a la convocatoria.<\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/2_WJjJTizwQ\" width=\"460\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>El sistema de predicci\u00f3n de datos en que se trabaja permite monitorizar el proceso de inyecci\u00f3n de los pl\u00e1sticos mediante el uso de sensores instalados en los los moldes y la monitorizaci\u00f3n de par\u00e1metros de m\u00e1quina. El posterior an\u00e1lisis de los datos supone un paso adelante en cuanto al seguimiento de la evoluci\u00f3n de este proceso productivo y de la calidad de las piezas fabricadas, ya que proporciona informaci\u00f3n en tiempo real a los operarios.<\/p>\n<p><strong>Retos de la investigaci\u00f3n\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Los principales retos de la investigaci\u00f3n se han centrado en el desarrollo de un sistema adaptable a los diferentes fabricantes de sensores que permite conectarse y recibir datos desde diferentes m\u00e1quinas. Tambi\u00e9n en conseguir la transmisi\u00f3n de estos datos de forma inal\u00e1mbrica mediante un sistema de algoritmos de compresi\u00f3n de alto rendimiento \u00f3ptimo para entornos industriales desarrollado por la Universidad de Humboldt.<\/p>\n<p>En cuanto a Eurecat, el centro ha aportado la experiencia de las Unidades de investigaci\u00f3n de Smart Management Systems y de Materiales Pl\u00e1sticos, as\u00ed como conocimiento espec\u00edfico en posicionamiento indoor y el acceso a pruebas piloto en entornos industriales en los laboratorios propios del centro.<\/p>\n<p>La colaboraci\u00f3n entre los socios y la aportaci\u00f3n 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 <a href=\"http:\/\/www.beincpps.eu\">BEINCPPS<\/a>, co-financiado en el marco de la iniciativa I4MS (ICT for Manufacturing SMEs).<\/p>\n<p>Mo3Dlling, liderado por plastia (una spin-off de Eurecat), es un proyecto en el que se desarrolla un modelo de representaci\u00f3n en 3D de los datos de procesos de producci\u00f3n. Por otra parte, PrezzNozz tiene el objetivo de sensorizar el sistema de inyecci\u00f3n de las m\u00e1quinas de producci\u00f3n como alternativa a la mecanizaci\u00f3n del molde para obtener informaci\u00f3n del proceso.<\/p>\n<p>Este proyecto est\u00e1 liderado por la pyme Promolding, miembro del consorcio de PREVIEW.<\/p>\n<blockquote><p><strong>\u00bfEst\u00e1s interesado en el uso de los sistemas predictivos en la industria? Cont\u00e1ctanos al correo info@eurecat.org<\/strong><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfCu\u00e1les son los procesos industriales que pueden integrarse con tecnolog\u00edas digitales para mejorar la competitividad? Muchas empresas del \u00e1mbito industrial y digital se encuentran ante el reto de la industria 4.0, pero no tienen a su disposici\u00f3n los conocimientos necesarios para integrar de forma global este tipo de procesos. 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