AIMEN y GKN Driveline Vigo completan con éxito la última anualidad de la Unidad Mixta de Investigación F4ctorIA

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O Porriño, 22 de mayo de 2023. La Unidad Mixta de Investigación (UMI) “F4ctorIA”, en la que han colaborado estrechamente GKN Driveline Vigo y AIMEN, ha permitido el desarrollo de nuevas tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) con aplicación directa en la fabricación avanzada de componentes de transmisión para el sector de automoción.

El objetivo principal de F4ctorIA ha sido desarrollar y desplegar tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial como soporte al operario para la optimización de los procesos de fabricación, el aseguramiento de la calidad de los productos y la detección temprana del deterioro de máquinas.

F4ctorIA ha generado una base tecnológica sólida, repercutiendo directamente sobre la calidad de los productos manufacturados e incrementando la competitividad de GKN Driveline Vigo dentro del sector. Además, ha permitido consolidar el concepto de fábrica universal e inteligente, maximizando al mismo tiempo la aplicabilidad de las tecnologías desarrolladas en otras industrias y sectores de actividad como el aeronáutico, metal-mecánico, naval y madera, entre otros.

Los principales resultados de esta UMI están orientados a:

• La digitalización de la factoría, implantando una “cultura del dato” en la planta que permite a la empresa tratar los datos como un activo más y tomar decisiones en base a ellos y a los procesos de IA.
• Dotar de mayores capacidades a las celdas robotizadas aumentando su autonomía a la hora de realizar nuevas tareas y trabajar con nuevas referencias.
• El desarrollo de un sistema de calidad integral centrado en el usuario donde se analizan todos los datos que se generan durante el proceso de fabricación de los productos y se proporciona un feedback a los operarios para que puedan tomar acciones orientadas a la mejora de la calidad de los productos fabricados.
• La optimización de los procesos, realizando un mantenimiento avanzado de los equipos y máquinas apoyado en nuevos algoritmos específicos para la seguridad, optimización y diagnóstico de la planta.

Esta UMI ha consolidado la alianza establecida hace varios años entre GKN Driveline Vigo y AIMEN para el desarrollo de nuevas tecnologías de fabricación sostenible para el sector de automoción permitiendo a la planta viguesa posicionarse como uno de los suministradores de juntas homocinéticas de transmisión de automóvil de referencia a nivel mundial.

Áreas de investigación

Dentro de la UMI, se han abordado 4 Áreas de investigación específicas orientadas a:

1. El desarrollo de una arquitectura de comunicaciones específica, la optimización de los flujos de información y la integración de interfaces inteligentes.
2. El desarrollo e integración de sistemas de percepción en robots, la capacidad de adaptarse a nuevas tareas sin programación explícita y la optimización de la interacción hombre-máquina.
3. El desarrollo de sistemas de visión soportados mediante IA, sistemas de identidad digital del producto, Data Analytics y herramientas de soporte al operario.
4. La sensorización de máquinas, el mantenimiento prescriptivo de las mismas y el desarrollo de sistemas autoadaptativos y de soporte a la decisión del operario.

Hitos tecnológicos alcanzados en la última anualidad

En cuanto a los principales avances e hitos tecnológicos alcanzados durante la última anualidad, destacan entre otros:

1. Recogida, distribución, almacenamiento y gestión de los datos y de los modelos de inteligencia artificial desplegados en la planta según los protocolos establecidos que aseguran la interoperabilidad con otros sistemas y entornos operativos siguiendo estándares de referencia de la Industria 4.0
2. Integración de interfaces inteligentes que permitan explotar y visualizar al personal la relación entre los distintos parámetros del dataset.
3. Despliegue en la planta de pilotos de visión artificial basados en redes neuronales y alimentados en su caso con datos sintéticos, validando dichas tecnologías.
4. Integración de sensores específicos y toma de datos continua en equipos representativos de diferentes procesos de la planta (temple, mecanizado y montaje), generando datasets de las variables monitorizadas y de las características de los productos fabricados.
5. Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial que permiten relacionar las variables de proceso monitorizadas con la calidad final de la pieza y con fenómenos asociados a la degradación de los procesos.

                           

OT1. “Promover o desenvolvemento tecnolóxico, a innovación e unha investigaciónde calidade”. Esta iniciativa está cofinanciada con cargo a Fondos FEDER.Subvencionado pola Axencia Galega de Innovación, e conta co apoio da Consellería de Economía, Industria e Innovación (IN853A-2020/02).