Grupo SPYRO lidera un proyecto para la transformación digital de plantas productivas con técnicas avanzadas de analítica predictiva
El proyecto Premiere forma parte del Programa Hazitek del Gobierno Vasco, cuenta con un presupuesto superior a los 5,5 millones de euros y permitirá dar nuevos pasos en el ámbito de la Industria 4.0.
En el proyecto participan socios como Vixion, Ingeteam Power Tecnology, Fagor Arrasate. Fagor Ederlan, Sidenor y RPK además de otros agentes entre los que se encuentran varios centros tecnológicos.
Un consorcio de empresas y centros tecnológicos vascos ha puesto en marcha el Proyecto Premiere que, liderado y coordinado por Grupo SPYRO, tiene como objetivo contribuir a la completa transformación digital de las plantas productivas gracias a la adopción de técnicas avanzadas de analítica predictiva y prescriptiva.
Los impulsores del proyecto destacan que se trata de conseguir unos medios productivos “adaptables, flexibles, eficientes y auto-restaurables, con capacidad de autoaprendizaje”. Gracias a esta gestión optimizada, se logrará disminuir los defectos de fabricación, manteniendo las tasas productivas y minimizando, además, los consumos energéticos.
Con una duración de tres años, el proyecto se enmarca en el Programa de Apoyo a la I+D Empresarial del Departamento de Desarrollo Económico e Infraestructuras del Gobierno Vasco, HAZITEK, en cuya convocatoria 2018 acogió la mejor valoración por parte de la SPRI. El presupuesto del proyecto es superior a los 5,5 millones de euros.
Además de Grupo SPYRO, en el Proyecto Premiere participan como socios Vixion, Ingeteam Power Technology, Fagor Arrasate, Fagor Ederlan, Sidenor y RPK. Asimismo, participan como agentes en el proyecto Ikerlan, Koniker, Tecnalia, Edertek, Azterlan, y las unidades de I+D de SIDENOR y SPYRO.
Según explica el director general de SPYRO, Ricardo González Lafuente, actualmente la mayoría de soluciones 4.0 se centran en recabar información y datos de las máquinas productivas. “El Proyecto Premiere va a permitir que todos esos datos almacenados sean analizados, se extraigan las conclusiones pertinentes y, en base a las mismas, ‘realimentemos’ a la máquina. Es decir, que ya no solo recopilamos la información sino que va a ser posible actuar sobre la misma en base a las conclusiones extraídas”, matiza.
A modo de ejemplo, añade que con la incorporación de analíticas predictivas serán posibles acciones como: determinar el momento óptimo del cambio de herramientas o actuar sobre las máquinas dando determinadas órdenes para, por ejemplo, reducir el consumo eléctrico. “Se trata, en definitiva, de completar el flujo informativo y que éste sea bidireccional, ya no sólo recabando datos e información de las máquinas, sino analizando para actuar sobre las mismas optimizando su uso”, concluye.
