OBJETIVO DEL PROYECTO
Tres retos clave de la industria
El proyecto FANDANGO se enfocó en mejorar la eficiencia operativa en el sector de componentes de automoción a través de la resolución de tres desafíos clave: la visibilidad de la información en toda la cadena de suministro, la maximización de la calidad del producto final y la optimización de procesos que no aportan valor directo, como el mantenimiento.
El sector presentaba dificultades en el diseño de sistemas de control de calidad en línea debido a la alta cadencia de los procesos de fabricación, la diversidad de referencias y defectos, así como las particulares condiciones de la línea de producción, como la presencia de lubricantes, suciedad, calor e iluminación.
Estampaciones Mayo, un fabricante de componentes para la industria automotriz, lideró el proyecto FANDANGO en consorcio con otras empresas españolas como Álava Ingenieros, Grupo Antolín, Fersa Bearings, Segula, Tecnalia, IKERLAN, ITCL, Fagor y Eurohelp Consulting. El proyecto recibió financiamiento de 5,5 millones de euros a través del Programa de Consorcios de Investigación Empresarial Nacional (CIEN) del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) de España, destinado a proyectos de investigación industrial y experimental en áreas estratégicas con potencial proyección internacional.
Fecha de ejecución:
Octubre 2018 – Diciembre 2021
Lugar:
España
Sector:
Automoción
Cliente:
Cómo lo hicimos realidad
Mantenimiento predictivo y sensórica
Álava Ingenieros fue un actor clave en el proyecto FANDANGO, participando en todas las fases de desarrollo. Desde la definición de casos de uso y soluciones tecnológicas, pasando por el desarrollo de modelos híbridos y gemelos digitales, hasta la validación y evaluación tecnológica. En concreto, la empresa se centró en garantizar las condiciones adecuadas para la optimización de la inspección en línea, implementar el mantenimiento basado en la condición y el control óptimo de procesos de calidad, sensorizar y capturar datos en tiempo real de los activos físicos, y desarrollar modelos de CAD matching para disponer de nuevas soluciones de control de calidad.
Gracias a la participación de Álava Ingenieros, el proyecto FANDANGO pudo abordar los principales retos de la industria de componentes de automoción, como la falta de soluciones tecnológicas adaptadas a sus necesidades particulares. En este sentido, la empresa contribuyó a la definición de soluciones tecnológicas para garantizar la visibilidad de la información a lo largo de toda la cadena de suministro, maximizar la calidad del producto final y optimizar procesos que no aportan valor directo, como el mantenimiento.
RESULTADO Y LOGROS
Inspección superficial y control dimensional
Para paliar esta problemática, el proyecto introduce soluciones de instrumentación avanzada en la línea de producción basadas en sistemas de instrumentación y metrología para el control de calidad, y la introducción de sistemas de visión artificial con fotónica para la inspección superficial y el control dimensional 3D de las piezas adaptados a las necesidades específicas de la línea. Estas tecnologías permiten avanzar en los estándares de calidad en las líneas de fabricación y la implementación de algoritmos de deep learning para la detección de múltiples defectos y la mejora continua, algo novedoso en este sector.
Además, para conseguir los tres retos iniciales, el proyecto FANDANGO empleará la tecnología basada en el Gemelo Digital, que consiste en la construcción de una simulación virtual de un activo, proceso o producto, a partir de sus características físicas y las capturas de datos y parámetros generados. De esta manera, a través de esta simulación virtual o hibridación de modelos, se pueden detectar con anterioridad la aparición de problemas o fallas en estos activos, así como predecir los resultados de los procesos con una mayor precisión que con los modelos de simulación puros.
La utilización de la tecnología del Gemelo Digital en entornos industriales supone una auténtica revolución a la hora de desarrollar planes de mantenimiento industrial y de gestionar el mantenimiento predictivo de los activos más críticos, además de la posibilidad de adelantarse en el tiempo a los posibles incidentes o eventos que se puedan producir en planta.
NUESTRA EXPERIENCIA