Investigación en IA para el desarrollo de las fábricas inteligentes del vehículo eléctrico y conectado (PERTE SEAT- PP108)

El proyecto "Investigación en Inteligencia Artificial para el desarrollo de ls fábricas inteligentes del vehículo eléctrico y conectado (PERTE SEAT-PP108)" ha tenido como finalidad generar nuevas metodologías basadas en inteligencia artificial (IA) que permiten incrementar la competitividad y eficiencia de las fábricas inteligentes de los OEMs y Tiers que conforman la cadena de valor del vehículo eléctrico del futuro. 

Para alcanzar este próposito, el consorcio formado por ZYLK.NET, Fundación Vicomtech, Fundación Azterlan, WIP Proyectos Industriales, Kaptura Intelligence, Kapture y Gestamp Abrera ha desarrollado un conjunto coordinado de investigaciones orientadas a transformar los procesos industriales mediante tecnologías digitales avanzadas.  El trabajo conjunto ha permitido abordar diferentes ámbitos de la IA y su aplicación industrial, siguiendo un enfoque integral que abarca desde la generación del dato hasta la automatización inteligente y el control de procesos. 

Entre los objetivos específico perseguidos se encuentran: 

• Aplicar técnicas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para desarrollar modelos interpretables que aporten conocimiento útil al negocio industrial, favoreciendo la confianza y la toma de decisiones basdas en datos. 
• Entrenar modelos de manera descentralizada, empleando métodos de transferencia de conocimiento y aprendizaje semi-superivisado, con el fin de reducir la dependencia de datos etiquetados y mejorar la adaptabilidad de los sistemas.
• Desarrollar nuevos métodos de predicción capaces de integrar señales o fuentes de información con un alto componente estcástico-como demanda, precios o condiciones de operación- y complementarlas con datos externos para aumentar la fiabilidad de los modelos. 
• Diseñar sistemas de aprendizaje por refuerzo que permitan la optimización flexible y adaptativa de los procesos productivos en planta, ajustándose dinámicamente a cambios de contexto o demanda. 
• Generar soluciones inteligentes de máxima fiabilidad y precisión, basadas en nuevos de Deep Learning y algoritmos de análisis volumétrico, orientadas a la detección en tiempo real de entidades y eventos en entornos industriales complejos. 
• Investigar nuevas arquitecturas de IA para entornos de seguridad industrial, combinando la captura y el tratamiento de datos 2D y 3D con modelos de aprendizaje profundo y técnicas de análisis volmétrico, con el objetivo de crear entornos de trabajo más seguros y automatizados. 
• Desarrollar un nuevo concepto de superficie porosa, pionero en la gestión inteligente del vacío en moldes de inyección de aluminio a alta presión, que permita obtener componentes metálicos de alta calidad y soldabilidad. 
• Incrementar la capacidad de proceso hacia el paradigma "cero defectos" especialmente en operaciones posteriores de soldadura, mediante la digitalización y monitorización avanzada de los parámetros de producción. 
• Investigar en sistemas 4.0 para la optimización de flujo de piezas y conjuntos, incorporando la analítica avanzada y la automatización de procesos dentro de la cadena de aprovisionamiento y distribución. 
• Automatizar los procesos de carga y descarga mediante un nuevo método de adquisición de datos integrado en un sistema de simulación digital, que permita el control inteligente y trazabilidad total de las operaciones.

El desarrollo del proyecto ha permitido alcanzar con éxito los objetivos propuestos, generando nuevo conocimiento científico y tecnológico en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a la industria manufacturera. Se ha logrado avanzar desde un nivel de madurez tecnológica TRL 3 hasta TRL 4, validando las soluciones en entornos de laboratorio y demostrando su viabilidad ténica y su potencial de transfarencia a las líneas de producción del vehículo eléctrico. 

El proyecto "Investigación en Inteligencia Artificial para el desarrollo de las fábricas inteligentes del vehículo eléctrico y conectado (PERTE SEAT-PP108)" se ha estructurado en cinco paquetes de trabajo que agrupan las actividades de I+D  de los seis socios participantes, abarcando desde la generación de conocimiento en inteligencia artificial hasta su validación en entornos industriales reales. 

1. IA distribuida y explicabilidad de modelos (PT1)

2. Prediccción y optimización flexible de procesos (PT2) 

3. Sistemas de detección y seguridad industrial basados en Deep Learning (PT3) 

4. Digitalización de procesos de fabricación y control de vacío en inyección de aluminio (PT4) 

5. Validación y prueba de concepto integrada (PT5) 

El proyecto ha alcanzado la totalidad de los objetivos científicos y técnicos definidos en la fase de solicitud, confirmando la viabilidad técnica de las soluciones desarrolladas y su potencial de escalado industrial. 

Las tecnologías de IA explicable, aprendizaje distribuido, optimización por refuerzo, digitalización del vacío y control predictivo de procesos industriales han sido validadas en entorno de laboratorio (TRL4), cumpliendo los hitos previstos y sin desviaciones significativas respecto a la planificación inicial. 

El consorcio ha consolidado una base tecnológica sólida que permitirá avanzar hacia fases de desarrollo experimental orientadas a la implantación de fábricas inteligentes, sostenibles y competitivas en la cadena de valor de vehículo eléctrico y conectado.