Estaldura funtzionalen bidez sentsorizatutako ebaketa-erreminta adimendunak.

Industrian, eta horrekin batera, mekanizazio-prozesuetan, gero eta premia handiagoa dago tresnak denbora errealean duen higadura-egoera ezagutzeko; izan ere, kritikoa da, eta horrek kostuak murrizten eta txatarraren ekoizpena murrizten lagun dezake, eta horrek lehiakortasuna hobetuko luke eta ingurumen-inpaktua murriztuko luke. Ebaketa-tresnaren egoera aurreikusteko, mekanizazio-prozesuaren parametro batzuk neurtu behar dira, hala nola ebaketa-eremuko tenperaturak eta tartean dauden indarrak. Gaur egun, elementuak edo sentsoreak gehien interesatzen den eremutik urrun jartzen dira, irisgarritasun mugatua dutelako edo aztergai dugun eremuaren etsaitasunagatik, eta, ondorioz, lortutako batez bestekoa ez da hain sentikorra, eta inguruneak aldatu egiten du.

Proiektuaren helburua da estaldura funtzionalak dituen sentsore bat garatzea, mekanizazio-prozesuaren egoera errealari buruzko informazio zehatzagoa eta sendoagoa lortzeko: indarrak, tenperaturak, tresnaren higadura-maila, etab. Sentsore horri buruzko informazioa erabilgarri dauden beste batzuen informazioarekin integratuta dago, eta behar bezala tratatuta, Machine Learningen tekniken bidez tresnaren higaduraren iragarpen zehatza garatzea ahalbidetuko du. Eredu horiek hutseko eta 4.0 industriako inguruneetan lan egiten lagunduko dute, non osagaien mekanizazioaren emaitzen ziurgabetasuna modu jarraituan murrizten baita osagaien ekoizpenak aurrera egin ahala.

Vicomtech adimen artifizialean oinarritutako tresnak garatzeaz arduratzen da, proiektuan garatutako sentsore berrien seinale konplexuak informazio prozesatu eta erabilgarri bihurtu ahal izateko, enpresaren negozio-adimena hobetzen laguntzeko. Horretarako, seinalea prozesatzeko lan aurreratuak egingo ditu, tresna higatzeko ereduak garatuko ditu eta Machine Learningen oinarritutako ebaketa-karakterizazioa egingo du, eta bisual analytics tresnak garatuko ditu, prozesu konplexu horren guztiaren emaitzak modu intuitiboan eta errazean aurkezteko, ondoren erabakiak errazago hartzeko helburuarekin.

Mondragon Unibertsitateak ere parte hartzen du proiektuan, koordinatzaile gisa, eta BCMaterials, Ikergune eta Sidenor I+G bazkideen zerrenda osatzen dute.