AIMEN y GKN Driveline Vigo abordan con éxito la tercera anualidad de la Unidad Mixta de Investigación F4ctorIA

O Porriño, 17 de agosto de 2022.- La Unidad Mixta de Investigación (UMI) “F4ctorIA”, desarrollada en colaboración entre GKN Driveline Vigo y AIMEN, tiene por objetivo desarrollar nuevas tecnologías que permitan la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) a la fabricación avanzada de componentes de transmisión para el sector de automoción.

El objetivo principal de F4ctorIA es 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 está permitiendo crear una base tecnológica sólida, repercutiendo directamente sobre la calidad de los productos manufacturados e incrementando la competitividad de GKN DrivelineVigo dentro del sector. Además, está contribuyendo sin duda a la consolidación del 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 retos principales de esta UMI son:

• Digitalizar la factoría, implantando una “cultura del dato” en la planta que permita 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.
• Desarrollar un sistema de calidad integral centrado en el usuario donde se analicen todos los datos que se generan durante el proceso de fabricación de los productos y se proporcione un feedback a los operarios para que puedan tomar acciones orientadas a la mejora de la calidad de los productos fabricados.
• Optimizar los procesos y realizar un mantenimiento avanzado de los equipos y máquinas, desarrollando nuevos algoritmos para la seguridad, optimización y diagnóstico de la planta.

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 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 están abordando 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 tercera anualidad

En cuanto a los principales avances e hitos tecnológicos alcanzados durante la tercera 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.

OT 1. “Promover o desenvolvemento tecnolóxico, a innovación e unha investigación de 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).