ESPAÑA | MÚLTIPLES INDUSTRIAS
SMART-EASY
Plataforma digital de fabricación avanzada
OBJETIVO DEL PROYECTO
Máquina-Herramienta sensorizada
El proyecto SMART-EASY tenía como objetivo el desarrollo de una nueva generación de máquinas herramientas sensorizadas con tecnologías de visión artificial para generar entornos operativos digitales que simplificaran y agilizaran los procesos de fabricación y de mantenimiento predictivo con el fin de asegurar una fabricación optimizada en términos de eficiencia, calidad, fiabilidad y productividad.
A partir de los datos extraídos de los sensores conectados a cada máquina y gracias a la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y gestión del conocimiento, se desarrolló un gemelo digital para cada máquina capaz de analizar los resultados respecto a los patrones definidos de normalidad de funcionamiento y calidad de las piezas. Esto tenía como objetivo dotar a los usuarios de herramientas de asistencia que sugieren nuevos procesos y estrategias de fabricación, detectan el estado de salud de los componentes más críticos y sugieren las mejores actuaciones de mantenimiento predictivo y corrección de errores.
Este proyecto de Plataforma Digital de Fabricación Avanzada fue desarrollado por un consorcio español de ocho empresas líderes en las diferentes etapas de la cadena de valor de la fabricación, que decidieron aunar sus esfuerzos. El consorcio fue liderado por la empresa Nicolás Correa, una empresa radicada en Burgos fabricante de fresadoras de gran volumen. A ella se unieron las empresas Álava Ingenieros, MonoM, Ibarmia, GNC Hypatia, Shuton, MYL e Inmapa-Aeronáutica. Además, contaron con la colaboración de Tecnalia, la Universidad de Burgos y la Universidad del País Vasco.
Fecha de ejecución:
Febrero 2019 – Febrero 2023
Lugar:
España
Sector:
Industria de proceso, máquina herramienta
Cliente:
Cómo lo hicimos realidad
Adquisición y tratamiento de datos
MonoM, empresa del Grupo Álava, participó en la definición del modelo o gemelo digital de la máquina herramienta, así como en la definición del mantenimiento predictivo utilizando algoritmos de aprendizaje automático aplicados a las señales de la máquina herramienta registradas en su CNC y otras adicionales.
De esta manera, se pudo definir el desgaste de la máquina dependiendo del proceso que esta tuviera en cada momento para crear patrones de comportamiento y adelantarse a los fallos. Por su parte, Álava Ingenieros participó en este proyecto definiendo las necesidades de sensorización masiva de las máquinas y en la definición de la solución tecnológica de detección de anomalías durante el proceso de fabricación de las piezas.
Además, Álava Ingenieros se encargó de la adquisición y tratamiento de los datos extraídos de todos los sensores instalados en las máquinas para contribuir a la actualización y generación de los gemelos digitales. También se encargó del desarrollo y programación de los parámetros de control, supervisión y análisis de desviaciones del proceso de mecanizado.
NUESTRA APORTACIÓN
Algunos de nuestros productos y servicios aplicados a este proyecto
RESULTADO Y LOGROS
Mejora de eficiencia en procesos
Este nuevo proceso de fabricación permitió a los usuarios reducir el 60% de los tiempos y costes asociados al lanzamiento de nuevas operaciones de fabricación, así como reducir el consumo energético y de material en un 20%. También permitió una operación de mecanizado sin supervisión y mejoró todos los niveles de calidad.
A través de todo este sistema, por primera vez en la historia, los responsables del proceso de fabricación pudieron disponer en cada instante de una radiografía completa no solo de cada máquina herramienta instalada en la planta, sino también de cualquiera de sus componentes y del conjunto del proceso de fabricación. Además, estas radiografías pudieron almacenarse en el tiempo para formar un histórico que ayudará a la gestión y supervisión del proceso.
60%
de reducción en los tiempos y costes asociados
20%
de reducción en consumo energético y material
NUESTRA EXPERIENCIA
