AE8 - Aeronáutica

37 INNOVACIÓN Basque Digital Innovation Hub (BDIH), una red que busca proporcionar a las pymes vascas las capacidades tecno- lógicas 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, platafor- mas 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 explo- tación de los resultados del proyecto. “Ideko, como miembro de esta red, tiene como objetivo orientar la digi- talización de las pymes hacia una fabricación más intensiva en cono- cimiento 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 desarro- llo de tecnologías para la fabricación avanzada, la monitorización de máqui- nas y el análisis Big-Data. Además, el departamento de Dinámica y Control ofrecerá su conocimiento en la diná- mica 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 contri- buirá a la optimización de la gestión de producción de la planta y defini- ción 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 solu- ciones Big Data para la fabricación industrial Savvy. UN PASO MÁS EN LA IA Para el procesamiento de datos, la iniciativa M-AID integrará las últi- mas tecnologías TIC para la captura de gran cantidad de datos ofrecidos por las máquinas y los sistemas inte- grados, donde se utilizará IA híbrida en lugar de la IA tradicional, combi- nando soluciones de análisis predictivo y prescriptivo. Para conseguirlo se incluirán algo- ritmos 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 pro- blemáticos durante los procesos de mecanizado. Estos procedimientos de seguimiento estarán respaldados por CPES que brindarán diferentes opciones para una extracción de información deta- llada. 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 utili- zando métodos como la reducción dimensional y aplicarán algoritmos de aprendizaje para predecir el compor- tamiento 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 herra- mientas 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 sis- tema desarrollado ofrecerá soporte en la toma de decisiones para la optimi- zación de procesos, el mantenimiento predictivo y la planificación de la pro- ducción”, 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 digi- talizados. 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 manu- facturera 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 digital- mente poco desarrollado y basado en tecnologías tradicionales. Por tanto, la adaptación de la cadena de suminis- tro tradicional adoptando los últimos avances en fabricación digital y pro- totipado tiene un enorme potencial para mejorar el proceso productivo sin comprometer la calidad y la segu- ridad. “De este modo, el proceso de producción podrá ser acelerado y cristalizado en un aumento en la efi- ciencia y mayores ahorros de costos”, concluye Iglesias. 