La UPV lidera esta iniciativa, que se ha desarrollado en colaboraci\u00f3n con las empresas Nunsys, Robotnik, Laboratorios RNB y Sinfiny<\/li><\/ul>
La Conselleria de Industria, Turismo, Innovaci\u00f3n y Comercio, que dirige Mari\u00e1n Cano, ha financiado a trav\u00e9s de Ivace+i Innovaci\u00f3n el desarrollo de una infraestructura digital basada en Inteligencia Artificial (IA) y Big Data que es capaz de recopilar datos generados por diferentes tipolog\u00edas de robots industriales, con independencia del fabricante o modelo.<\/p>
La plataforma permite superar as\u00ed la ausencia de un est\u00e1ndar tecnol\u00f3gico, una de las principales barreras de la industria 4.0, mejorando la eficiencia, sostenibilidad y toma de decisiones en la producci\u00f3n.<\/p>
La Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) ha coordinado este proyecto estrat\u00e9gico, denominado \u2018RoDat (Robot Data)\u2019, en el que tambi\u00e9n han participado Nunsys, Laboratorios RNB, Robotnik Automation y Sinfiny Smart Technologies. La iniciativa ha contado, adem\u00e1s, con financiaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea en el marco del programa FEDER Comunitat Valenciana para el periodo 2021-2027.<\/p>
A trav\u00e9s de este proyecto se ha dado respuesta a las necesidades de las empresas que han automatizado sus procesos y que requieren de una plataforma interoperable que optimice su funcionamiento mediante la recolecci\u00f3n y an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n recopilada por las m\u00e1quinas.<\/p>
La plataforma ha conseguido reducir los per\u00edodos en los que los robots cesan sus funciones de manera no planificada a trav\u00e9s de modelos de mantenimiento predictivo que permiten anticiparse a posibles aver\u00edas. Asimismo, se ha optimizado el gasto energ\u00e9tico mediante el an\u00e1lisis del historial de movimientos y consumo de los robots, lo que ha reducido la factura el\u00e9ctrica en hasta un 40 %.<\/p>
Para optimizar la coordinaci\u00f3n de las flotas de robots en determinados sectores se ha mejorado tambi\u00e9n la planificaci\u00f3n y asignaci\u00f3n de tareas de los robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos (AMR), incrementando as\u00ed su eficiencia operativa en entornos industriales.<\/p>
Valor diferencial del proyecto<\/strong><\/p>
El valor diferencial de \u2018RoDat\u2019 radica en su enfoque abierto y estandarizado, que ha permitido integrar datos de robots de distintos fabricantes en una \u00fanica plataforma, un proceso que no era posible hasta ahora por la fragmentaci\u00f3n de los sistemas propietarios. Adem\u00e1s, esta soluci\u00f3n interoperable posibilita tambi\u00e9n el funcionamiento conjunto entre robots de diferentes fabricantes al basarse en protocolos abiertos, capaz de comunicarse con una gran variedad de dispositivos.<\/p>
Otra ventaja de esta aplicaci\u00f3n es que no se limita a un \u00fanico sector, sino que puede implementarse en cualquier entorno industrial que utilice robots, desde la automoci\u00f3n hasta la log\u00edstica o la fabricaci\u00f3n avanzada.<\/p>
Finalmente, la plataforma ha incorporado capacidades avanzadas de Gemelo Digital (Digital Twin), un tipo de tecnolog\u00eda que crea r\u00e9plicas virtuales de los robots industriales. Estos duplicados permiten simular y predecir el comportamiento de los robots antes de que ejecuten sus tareas en el entorno real con el fin de optimizarlas.<\/p>
Este desarrollo tecnol\u00f3gico todav\u00eda no ha comenzado a comercializarse, pero ya se ha validado en un entorno industrial. El equipo t\u00e9cnico no solo ha optimizado el software para garantizar su compatibilidad con los distintos tipos de robots y entornos de producci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n ha verificado el correcto funcionamiento de los algoritmos de IA y Machine Learning. Este proceso ha asegurado la precisi\u00f3n y fiabilidad del software en la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y en la predicci\u00f3n de fallos.<\/p>
Colaboraci\u00f3n p\u00fablico-privada<\/strong><\/p>
El desarrollo del proyecto \u2018RoDat\u2019 ha sido posible gracias a la colaboraci\u00f3n de un consorcio multidisciplinar que re\u00fane a actores clave del \u00e1mbito acad\u00e9mico, tecnol\u00f3gico e industrial.<\/p>
La Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) se erige en el principal socio, que ha actuado como entidad coordinadora del proyecto a trav\u00e9s de dos grupos de investigaci\u00f3n, el Instituto de Autom\u00e1tica e Inform\u00e1tica Industrial (ai2) y el Centro de Investigaci\u00f3n en Gesti\u00f3n e Ingenier\u00eda de Producci\u00f3n (CIGIP).<\/p>
\u2018RoDat\u2019 tambi\u00e9n ha contado con la participaci\u00f3n de Nunsys, compa\u00f1\u00eda valenciana especializada en la transformaci\u00f3n digital de las empresas, que ha desempe\u00f1ado un papel clave en el desarrollo de la infraestructura tecnol\u00f3gica de la plataforma.<\/p>
Robotnik por su parte, ha hecho valer su experiencia en el desarrollo de robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos y soluciones de automatizaci\u00f3n para garantizar la compatibilidad de la plataforma y definir los est\u00e1ndares de recolecci\u00f3n de datos en tiempo real.<\/p>
La validaci\u00f3n y testeo del sistema en escenarios industriales ha correspondido a Sinfiny, empresa tecnol\u00f3gica especializada en la implantaci\u00f3n de soluciones avanzadas de digitalizaci\u00f3n y en la integraci\u00f3n de sistemas inteligentes en la industria. Por \u00faltimo, la firma del sector cosm\u00e9tico RNB ha proporcionado un entorno real donde se han probado y optimizado las soluciones desarrolladas.<\/p>
\u2018RoDat\u2019 se alinea con las conclusiones del Comit\u00e9 Estrat\u00e9gico de Innovaci\u00f3n Especializado (CEIE) en Tecnolog\u00edas Habilitadoras, que aboga por la incorporaci\u00f3n acelerada de las tecnolog\u00edas de digitalizaci\u00f3n para optimizar las operaciones en las empresas de la Comunitat Valenciana. Asimismo, la soluci\u00f3n se encuadra en los ejes principales de la Estrategia Especializaci\u00f3n Inteligente de la Comunitat Valenciana, S3, que coordina la Conselleria de Industria, Turismo, Innovaci\u00f3n y Comercio.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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