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.
