12. Ago 2021
Proyecto de investigación de XITASO para la puesta en servicio automatizada en el ámbito de la ingeniería mecánica y la construcción de plantas
XITASO está trabajando con la Universidad de Augsburgo en un proyecto de investigación denominado AIPE (acrónimo alemán de «puesta en servicio automatizada a través de la perpetuación de los conocimientos especializados»), cuyo objetivo consiste en reducir el tiempo y los costes relacionados con la puesta en servicio de máquinas y plantas.
Incluso en los tiempos de la digitalización y de la Industria 4.0, en los sectores de la ingeniería mecánica y la construcción de plantas, se sigue necesitando mucho tiempo a la hora de preparar, reajustar o adaptar una planta de producción. De hecho, la puesta en servicio de las máquinas puede suponer hasta un 25 % de la duración total del proyecto. Bien es verdad que el concepto de puesta en servicio virtual permite reducir básicamente la parte estática de la puesta en servicio real a la instalación mecánica y eléctrica. Sin embargo, los trabajos de modelado de la puesta en servicio virtual suelen implicar una inversión demasiado grande, sobre todo para la fabricación de máquinas individuales o especiales. Especialmente en estos casos, la automatización de la puesta en servicio dinámica, es decir, el ajuste preciso de los parámetros de la máquina y la puesta a prueba del producto final creado, pueden ayudar a reducir la duración de la puesta en servicio global.
Así, con el fin de desarrollar un método que reduzca la duración de la puesta en servicio, XITASO y la Cátedra de Informática Orgánica de la Facultad de Informática Aplicada de la Universidad de Augsburgo están trabajando conjuntamente en el proyecto de investigación y desarrollo AIPE. AIPE es el acrónimo alemán de «puesta en servicio automatizada a través de la perpetuación de los conocimientos especializados» y comprende dos áreas. Por un lado, se está investigando la forma en la que es posible automatizar las tareas de ajuste preciso de los parámetros de la máquina. Para optimizar los parámetros de puesta en servicio, se utilizan los conocimientos adquiridos mediante el aprendizaje automático, lo que incluye analizar los efectos que tienen los factores ambientales y los modelos de máquina en la calidad de la pieza de trabajo. Por otro lado, es necesario perpetuar los conocimientos especializados, también de forma automática, para poder mantenerlos a pesar del cambio demográfico. Para este propósito, se creará una base de datos de conocimientos que se desarrollará con la ayuda de expertos. Así, la combinación de estas dos áreas permitirá modificar los procesos de aprendizaje automático de forma proactiva con la ayuda de los conocimientos especializados y, en su caso, incluso acelerarlos. Además, gracias a la integración de ambos campos, surgirá un nuevo potencial para descubrir y explotar interacciones que se desconocían hasta la fecha.
Con el fin simular los parámetros de puesta en marcha que dependen de las influencias del entorno, pero también de las piezas de trabajo que deben producirse en cada momento, el proyecto AIPE utiliza impresoras 3D como ejemplo de proceso para máquinas complejas. Las influencias meteorológicas y ambientales también pueden simularse con impresoras 3D, que son muy sensibles gracias a su diseño abierto.
Encontrará más información sobre el proyecto AIPE en la Feria de Hannover
Richard Nordsieck, desarrollador de software y uno de los integrantes del proyecto AIPE en XITASO, presentará el concepto y los objetivos del proyecto en la Feria de Hannover. Aproveche la oportunidad y conozca más sobre el proyecto de investigación AIPE en la «Additive4Industrie Innovation Session», que se celebrará el 3 de abril de 2019 a las 15.00 horas en el Dutch Industrial Supply Pavillon, situado en el stand D42 del pabellón 4 del recinto ferial de Hannover.
Richard Nordsieck
Desarrollador de software y Data Scientist en XITASO
Doctorado en la Universidad de Augsburgo con el Prof. Dr. Jörg Hähner
A lo largo de sus dos años de duración, este proyecto de I+D contará con el apoyo financiero del Ministerio Federal de Economía y Energía (BMWi) a través del Programa Central de Innovación para pymes (ZIM, por sus siglas en alemán).