Reto Smart Factory: Industria 4.0 vinculada a GRI
El concepto de Industria 4.0 comprende la integración de diferentes tecnologías tanto maduras como emergentes que, apoyándose en su estudio e implementación, brindan soluciones digitales para el desarrollo y la mejora de la industria. El proyecto se centra en la investigación y desarrollo de nuevas soluciones avanzadas de Industria 4.0 globales para Smart Factory basadas en tecnologías de Big Data, machine learning, simulación y, sistemas integrados y ciber físicos de control de nave industrial del futuro.
Investigador principal
Investigador
Sede
Tecnología
Industria 4.0:
- Cyber-physical systems
- IoT – IIoT
- Big Data
- Digital Twin
- Cloud computing, Fog computing, Edge computing
- Machine learning
Agentes agregados
Resumen de la propuesta
La investigación dentro de la propuesta doctoral en Industria 4.0 se estructura en 4 bloques que se distribuyen en 4 años, a su vez cada bloque se compondrá de sus respectivas subtareas o aplicaciones tecnológicas derivadas.
Bloque 1 – Estudio de problemas y tecnologías. Este bloque está compuesto de tareas basadas por un lado, en el estudio del marco en el que se encuentras actualmente la industria 4.0 así como el estudio de arquitecturas software y hardware y sistemas de sensorización asociados a esta tecnología; y por otro, el proceso de fabricación de torres eólicas que se lleva a cabo en la planta con todos los subprocesos.
Bloque 2 – Diseño del sistema. se llevará a cabo la automatización previa de los subprocesos de fabricación de la fábrica junto con el estudio y el diseño de los sistemas de captación de datos para la posterior implementación de un sistema de almacenamiento y análisis de big data. Dicho sistema tendrá conexión con el MES de la empresa.
Bloque 3 – Desarrollo del sistema e implementación. En base a lo estudiado y diseñado en bloques previos se llevará a cabo la implementación de sensores en las máquinas y la arquitectura de gestión de datos y análisis de big data. En paralelo la empresa definirá y obtendrá los KPIs que servirán para el posterior estudio de los resultados, para ello se desarrollará e integrará un sistema MES que permita el análisis de estos datos e indicadores y su posterior optimización.
Bloque 4 – Conclusiones. Se definirán los entregables de la tesis así como las conclusiones del sistema diseñado. Se propondrán nuevas líneas de investigación futuras basadas en las limitaciones del sistema.
Objetivo del proyecto
El objetivo principal de la propuesta doctoral se basa en la investigación y generación de conocimiento que permita en un futuro el desarrollo de sistemas ciberfísicos específicos para la optimización del proceso de producción de una planta de producción de torre eólicas que des lugar a un MES específico de control de producción y optimización Esto se conseguirá mediante la recogida, clasificación y análisis de datos, mediante el uso de big data y otras tecnologías, con el fin de crear una planta interconectada y autogestionada basada en los avances de la Industria 4.0.
- Investigación en Cyber Physical Systems (CPS) para crear entornos Smart Factory óptimos para la fabricación de torres eólicas offshore.
- Diseño de sistemas de percepción de defectos en el proceso de fabricación de torres eólicas offshore.
- Investigación en sistemas sensoriales y de realidad aumentada disruptivos que mejoren la productividad y la precisión del proceso de fabricación de torres eólicas offshore
Resultados esperados e indicadores
Dentro de los resultados esperados debemos mencionar los grandes retos tecnológicos que plantea el proyecto y lo que se espera obtener de cada uno de ellos en su primera parte son:
Diseño y desarrollo de arquitecturas CPS - IIoT
La puesta en marcha de este tipo de arquitecturas supone un reto debido a los numerosos desafíos tecnológicos que encierran, además de la complejidad al tener que ser adaptadas a los subprocesos de fabricación llevados a cabo en la planta.
Esto último ha de ser tenido en cuenta ya que uno de los principales desafíos que hay que tener en cuenta es la magnitud e importancia de cada una de las piezas. Mientras que otros procesos productivos están caracterizados por la fabricación de muchos elementos en serie de menor tamaño y coste; el sistema de producción de la planta se caracteriza por fabricar menos piezas de gran tamaño en las que el coste unitario es muy elevado y cada uno de los subprocesos de fabricación son críticos. Esto hace que cualquier error a la hora de desarrollar y poner en marcha este tipo de arquitecturas, sea fatal en cuanto a tiempo y costes incurridos, por lo que su implantación necesita ser precisa y segura. Sin embargo, a pesar del gran desafío que supone la inclusión de estas arquitecturas por lo previamente comentado, su correcto desarrollo genera enormes ventajas.
Los resultados esperados se basan en la automatización de los subprocesos de producción frente a cambios en las condiciones. Esto se consigue gracias a la información enviada y recibida constantemente por las máquinas, permitiéndolas adaptarse por sí solas dependiendo del entorno. Con esto se persiguen diversos resultados que van en varias direcciones:
- Disminución de las averías.
- Aumento de la productividad de la máquina.
- Reducción del coste asociado a la pieza (ahorro de personal, tiempos muertos…)
- Interconexión de las máquinas que permitan adaptar su funcionamiento según las condiciones.
- Machine learning que permita a la máquina adaptarse por sí sola a las condiciones cambiantes.
En definitiva, se espera una mayor robustez en el sistema productivo, haciéndolo más resiliente pudiendo adaptarse de manera rápida a los problemas que puedan tener lugar.
Como indicadores académicos, hasta el 31 de diciembre de 2021, se espera contar:
- 1 Congreso
- 1 Artículo científico indexado
Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto (TRL)
Actualmente las empresas industriales en España se enfrentan a grandes desafíos, para alcanzar a posicionarse y en su permanencia en el mercado mundial, debido a la volatilidad y rápido movimiento del mercado, el constante avance tecnológico, competencia global, productos más complejos, producción más desafiante. Esto presiona fuertemente a las industrias a elevar a gran escala su nivel de digitalización, para poder adaptarse a líneas de producción con nuevas tecnologías, redefiniendo el papel que desempeñas los humanos y las máquinas en los nuevos procesos.
Todo desarrollo del sector industrial y productivo no puede estar ajeno al avance tecnológico, en un mundo globalizado y tan competitivo, una industria que no esté dispuesta a la innovación, mejora constante de sus procesos y el uso de tecnologías emergentes puede estar condenándose a su desaparición. Es por eso por lo que el concepto de Industria 4.0 se ha convertido en el pilar fundamental, tanto en investigaciones actuales, así como su aplicación en sector industrial.
