AIMEN y GKN Driveline Vigo trabajan en una nueva UMI que aplicará inteligencia artificial a la fabricación de componentes de automoción
La UMI F4ctorIA tiene como objetivo 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.
Su activación consolida la alianza establecida entre GKN Driveline Vigo y AIMEN para investigar nuevas tecnologías de fabricación sostenible que consoliden a la planta viguesa como referente a nivel mundial.
O Porriño, 21 de diciembre de 2020.- AIMEN Centro Tecnológico y GKN Driveline Vigo han presentado la Unidad Mixta de Investigación (UMI) “F4ctorIA”, que tiene por objetivo desarrollar nuevas tecnologías que permitan la aplicación de la Inteligencia Artificial a la fabricación avanzada de componentes de transmisión para el sector de automoción. Con una duración de tres años y un presupuesto total de 2,5 millones de euros, cofinanciados por la Axencia Galega de Innovación y el apoyo de la Consellería de Economía, Empresa e Innovación, a través de fondos FEDER.
El objetivo de F4ctorIA es desarrollar y desplegar tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) 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.
La puesta en marcha de esta UMI consolida la alianza establecida hace varios años entre GKN Driveline Vigo y AIMEN para desarrollar nuevas tecnologías de fabricación sostenible para el sector de automoción que consoliden a la planta viguesa como suministrador de juntas homocinéticas de transmisión de automóvil de referencia a nivel mundial. En este tiempo, las dos entidades han colaborado en más de 10 iniciativas de I+D+i, como la Unidad Mixta de Investigación JOINTS4.0, su Consolidación y el proyecto 4.0driveline, estos dos últimos en curso actualmente.
F4ctorIA generará un nuevo conocimiento que permitirá crear una base tecnológica sólida que repercutirá directamente sobre la calidad de los productos manufacturados, a la vez que incrementará la competitividad de GKN Driveline Vigo dentro del sector. Además, contribuirá a la consolidación del concepto de fábrica universal e inteligente, maximizando la aplicabilidad de las tecnologías desarrolladas en otras industrias y sectores de actividad como el aeronáutico, metal-mecánico, naval y madera, entre otros.
El despliegue de esta iniciativa pretende dar respuesta a los requerimientos actuales de la industria de automoción que tiende hacia la materialización de conceptos como customización masiva, fabricación inteligente y fabricación con cero defectos. Mediante la aplicación de estas tecnologías se busca mejorar la fiabilidad de los procesos de fabricación, la planificación de la producción, la calidad final del producto, el conocimiento de los propios procesos productivos,la capacitación y eficacia de los operarios y los tiempos y costes de mantenimiento del parque de maquinaria.
En concreto, dentro de F4ctorIA se abordarán cuatros áreas de investigación: digitalización de la factoría para la validación y despliegue de las tecnologías de Inteligencia Artificial; IA aplicada a sistemas robotizados; IA aplicada al control de calidad e IA aplicada a la optimización de procesos y al mantenimiento avanzado.
Dentro de estas áreas de investigación se seguirán líneas de trabajo específicas orientadas al desarrollo de una arquitectura de comunicaciones específica, la optimización de los flujos de información y la integración de interfaces inteligentes; el desenvolvimiento 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; la implementación de sistemas de visión soportados mediante IA, sistemas de identidad digital del producto y herramientas de soporte al operario; y la sensorización de máquinas, el mantenimiento predictivo de las mismas y el desarrollo de sistemas autoadaptativos y de soporte a la decisión del operario.
