Ecosistema industrial de innovación para la fabricación del Vehículo Eléctrico y Conectado en España

PERTE del Vehículo Eléctrico y Conectado

Razón social del beneficiario: Técnicas Predictivas e Instrumentación S.L.

Nº de expediente: VEC-010000-2022-223

Título del proyecto primario: Plataforma de datos orientada al mantenimiento predictivo de activos industriales para el sector automoción

Período de implementación: 01 Junio 2022 – 31 Diciembre 2024

Objetivo general:

El proyecto Plataforma de datos orientada al mantenimiento predictivo de activos industriales para el sector automoción, tiene como objetivo la creación de una plataforma de datos y un gemelo digital destinado a la industria automotriz. Esta iniciativa representa un esfuerzo significativo para proporcionar una herramienta avanzada que simplifique la gestión del ciclo de vida de activos industriales, permitiendo a los usuarios una toma de decisiones más informada y ágil.

El proyecto se enmarca en la visión de PREDITEC de ser un referente en la transformación digital del sector industrial, utilizando tecnologías de última generación para aportar valor y competitividad a sus clientes.

Objetivos específicos:

• Arquitectura básica del sistema
• Demostración de gemelo digital y sus interfaces de explotación de datos
  • Ampliación de las capacidades del gemelo digital desde los activos de producción a los activos producidos, pudiendo hacer un seguimiento más exhaustivo de cada pieza o lote.
  • Implementación en la plataforma de visualizaciones para modelos de negocio de producto conectado y producto en fabricación
  • Implementación de sistema de visualización basado en roles
  • Implementación de sistema de visualización para activos producidos
• Demostración de la herramienta de etiquetado de datos y reportabilidad
• Demostración del modelo de inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo
• Elaboración de pruebas y validación de la plataforma

Este proyecto se alinea con el bloque de Fabricación de equipos originales y ensamblaje (OEM) ya que sus innovaciones en materia de procesos serán de aplicabilidad directa para todos los actores industriales del ecosistema de fabricación del vehículo eléctrico.

Además, el proyecto se encuadra dentro del bloque transversal de Plan de digitalización ya que el resultado del proyecto permitirá el envío en tiempo real de toda la información generada por los activos de la fábrica y/o cadena de producción y/o producto en fabricación y producto terminado, así como actuar sobre los mismos en caso de anomalías de calidad o mantenimiento.

Descripción de las actividades:

1. 1. Definición de requisitos funcionales: Análisis de requerimientos del proyecto a varios niveles:
   1. Definición de elementos clave de inventario e indicadores de interés.
   2. Especificación de casos de estudio y casos de uso.
   3. Estudio y especificación de implementación de tecnología de cartografiado móvil de bajo coste.
   4. Estudio y especificación de la arquitectura de procesamiento de nubes de puntos e imágenes.
   5. Estudio y especificación de la arquitectura de procesamiento de nubes de puntos e imágenes.
2. Arquitectura básica del sistema: Representación del sistema y determinación de la correlación de funciones con los componentes de hardware y software, la correlación de la arquitectura de software con la arquitectura de hardware, e interacción humana con estos componentes.
3. Interfaces visuales en nuevos modelos de negocio: implementación en la plataforma de visualizaciones para modelos de negocio de producto conectado y producto en fabricación.
4. Gemelo digital integrado y holístico en la industria: Dotar la plataforma de la capacidad para compartir activos entre organizaciones.
5. Etiquetado de información y reportabilidad: Desarrollo de un sistema de etiquetado de datos es indispensable para que, tanto expertos de dominio como operadores plasmen en los datos la realidad lo sucedido. Este acto es necesario para que, en los sucesivo, puedan identificarse de forma automática situaciones similares y emitir recomendaciones.
6. Modelos de inteligencia artificial escalables en el mantenimiento prescriptivo: Automatización de los diagnósticos y recomendaciones de aquellos modos de fallo más frecuentes en cada activo.
7. Pruebas y validación de la plataforma bajo los modelos de producto conectado y producto en fabricación: Aplicación de los desarrollos a un caso real validando junto con el cliente la funcionalidad propuesta y desarrollada. Validación de la eficacia del gemelo digital como la adecuación de las nuevas interfaces los nuevos modelos de negocio.
8. Pruebas y validación del sistema de etiquetado y reportabilidad: Pruebas funcionales como validaciones de usabilidad con clientes finales y analistas de dominio.
9. Pruebas y validación de los modelos de inteligencia artificial aplicados a mantenimiento predictivo: Validación de los algoritmos propuestos poniendo especial atención a la precisión y la exhaustividad.
10. Análisis de impacto cualitativo y cuantitativo de las innovaciones aplicadas en la organización o en los procesos.

Conclusiones de la implementación del proyecto

Las innovaciones implementadas han demostrado un impacto significativo en la eficiencia, los costos operativos y la motivación del personal, logrando un cambio organizacional hacia la digitalización y el mantenimiento predictivo de las organizaciones piloto gracias a la plataforma de datos orientada al mantenimiento predictivo de activos industriales. Sin embargo, áreas como la usabilidad, la formación y el soporte deben fortalecerse para maximizar el impacto y garantizar la sostenibilidad de los resultados obtenidos.

Para PREDITEC, la implementación del proyecto ha supuesto un posicionamiento estratégico como referente en soluciones de mantenimiento predictivo en un sector tan competitivo como el de la automoción. La capacidad de adaptar la plataforma a las necesidades específicas del sector automotriz abre nuevas oportunidades comerciales con fabricantes y proveedores tier 1 y tier 2.

Además, la incorporación de tecnologías avanzadas, como IoT y analítica predictiva, posiciona a PREDITEC como un proveedor innovador, alineado con la transformación digital del sector y creando capacidades exportables a otros sectores industriales. La experiencia adquirida fomenta una cultura de innovación y mejora continua dentro de la organización, adaptando procesos a las demandas de la Industria 4.0.

Por último, ha supuesto la creación de un nuevo modelo de negocio ya que la plataforma abre la puerta a modelos basados en servicios predictivos recurrentes, ampliando las fuentes de ingresos y estableciendo relaciones más duraderas con los clientes.