Proyecto INDUSTR-IA

El proyecto INDUSTR-IA consiste en desarrollar nuevas soluciones basadas en Inteligencia Artificial para la eficiencia y la flexibilidad de la producción industrial.

OBJETIVOS

El proyecto INDUSTR-IA marcará un hito en la resolución de los retos que influyen en la competitividad de la industria, incluyendo el vector energético y los mercados de flexibilidad energética, con el fin de optimizar el coste y la eficiencia productiva. Para ello, se explorarán nuevos modelos de Inteligencia Artificial que pretenden ser modelos genéricos para soluciones globales, como marcos tecnológicos IT. A su vez, se apuesta por la obtención de máxima aceptación mediante Inteligencia Artificial explicable y sencilla, junto con el valor añadido de herramientas de simulación accesibles como son los gemelos digitales.

INDUSTR-IA tiene como objetivo general investigar en el área de la organización de sistemas productivos para desarrollar una serie de soluciones digitales innovadoras basadas en tecnologías de Inteligencia Artificial para predicción, concretamente mediante la investigación y desarrollo de una solución de soporte para la toma de decisiones operativas que use información en tiempo real e IA para mejorar la eficiencia productiva, en concreto la integración IoT holístico-tecnológica, en casos de uso industriales, mediante nuevas investigaciones IA de re-secuenciación dinámica en tiempo real, mantenimiento predictivo, fabricación cero defectos, gemelos digitales y gestión energética eficiente.

Ecointegral-Grupo IDP participa en el proyecto liderando al paquete de trabajo 2 sobre el Diseño del software de gemelos digitales, para desarrollar y proporcionar una plataforma web de gemelo digital inteligente adaptada a la industria manufacturera que permita una representación virtual de los sistemas de producción, simulaciones basadas en algoritmos desarrollados por la UPC y la integración con sistemas de gestión energética y de ejecución de manufactura (OE2).

CONSORCIO

OTROS RECURSOS

Este proyecto ha sido financiado por la Comisión Europea en virtud del Acuerdo de subvención Ref. MIG-20232016

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