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Un trabajo liderado por Smartech Cluster y con la participación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Cadtech PLM Catalunya y Kivnon Logística

IA, Digital Twin y AGVs aplicadas a la mejora de la eficiencia productiva en el proyecto ‘AI 4 BOTS’

Redacción Interempresas10/05/2022

‘AI 4 BOTS. Nuevas aplicaciones sostenibles de inteligencia artificial en robótica móvil’ es un proyecto liderado por Smartech Cluster que propone el desarrollo de una solución tecnológica que mediante IA, Digital Twin y AGVs, permitirá mejorar la eficiencia productiva y energética en plantas de producción. Financiado mediante la línea de ayudas de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, cuenta con la participación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Cadtech PLM Catalunya y Kivnon Logística.

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Ejemplo de gemelo digital de una instalación tipo.

El objetivo del proyecto ‘AI 4 BOTS’ es desarrollar un sistema basado en técnicas de análisis de datos avanzadas e inteligencia artificial que, integrado con los Robots Móviles (AGV /AMRs) y un Gemelo Digital de una determinada planta de producción, pueda guiar la toma de decisiones en tiempo real en las plantas de producción y reducir riesgos generados por eventos inesperados. Esto, a su vez, permitirá maximizar la eficiencia (favoreciendo la sostenibilidad consecuentemente) y reducir los costes de producción.

Por lo tanto, este proyecto dará solución a los sistemas actuales que no cuentan con un procesamiento automatizado de los datos recopilados por los sensores de la planta y de los robots móviles, y que crean una dependencia del personal de la planta de producción; generando a su vez dificultades de reacción ante eventos inesperados y en la eficiencia de la cadena de producción.

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En esta imagen se muestra la colocación de los diferentes destinos del AGV.

El esquema de solución que se propone se basa en:

  • La integración de la capa inferior de la robótica móvil con un sistema inteligente capaz de almacenar, gestionar y procesar datos relacionados con el posicionamiento geográfico, el estado de las rutas y el consumo energético de los mismos.
  • El desarrollo de un Gemelo Digital que represente con exactitud el sistema real y su actuación en un escenario simulado con el fin de prepararse ante situaciones reales, pudiendo así, anticiparse a las actuaciones futuras.

Además, este servirá también como interfaz de comunicación entre el equipo de control de la planta de producción: alertando a los supervisores de posibles fallos en la línea de producción para aplicar medidas correctivas y anticiparse a posibles fallos.

  • El desarrollo del sistema superior basado en técnicas de big data, análisis de datos avanzadas e inteligencia artificial (machine y deep learning), para aprovechar al máximo el uso de los datos, en conjunto con el Gemelo Digital creado, y la generación de algoritmos multiobjetivo que maximicen la tasa de éxito de la misión asignada a los AGVs y minimicen el consumo energético de los mismos.
  • El proyecto incluye la realización de una prueba piloto en un sistema productivo real y utilizando AGVs reales, en la cual se valide la concordancia y funcionalidad de los sistemas tecnológicos inteligentes anteriormente mencionados.
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Representación esquemática de la solución propuesta.

La instalación se realizará mediante un único AGV (un K11 S420) que realizará el movimiento de carros de producción de la empresa Kivnon desde la zona de montaje inicial hasta un pulmón intermedio, desde este hasta la línea de montaje, y finalmente recogiendo los carros vacíos y devolviéndolos a la zona de montaje inicial. El AGV tendrá que convivir con los demás que se encuentren circulando por el circuito de pruebas.

En resumen, los resultados que se pretenden obtener con este proyecto tienen que ver con: la maximización de la eficiencia en la planta de producción, la gestión óptima y automatizada del transporte de material, la minimización del consumo energético por parte de la flota de AGVs y la capacidad de anticiparse a eventos futuros para evitar situaciones no deseadas mediante un motor algorítmico basado en técnicas de inteligencia artificial y métodos de machine learning.

Estos, usarán los datos de un entorno real que, a su vez, estará representado de manera virtual mediante la realización de un Gemelo Digital.

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