El Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo de la Comisión Europea (CORDIS en su acrónimo inglés) ha publicado los resultados de 13 proyectos en curso, o concluidos recientemente, en el ámbito de la IA en la industria. A continuación, presentamos una breve reseña de cada uno de ellos.
Estas son las características y objetivos de los 13 proyectos publicados por CORDIS:
Personas y robots
Los investigadores del proyecto MANUWORK han desarrollado sistemas para impulsar la operatividad en entornos de fabricación que ayude a la colaboración de las personas entre sí y con las máquinas.
En el contexto de este proyecto, se han diseñado diferentes soluciones: un método computacional para optimizar los niveles de intervención humana y automatización a fin de equilibrar la carga de trabajo; un marco para evaluar la salud, seguridad y satisfacción de los trabajadores; una red social industrial y un sistema para fomentar el uso de la realidad aumentada (RA) en entornos productivos.
Por ejemplo, un objeto virtual se puede usar para indicar al operario el mejor lugar para colocar una pieza determinada. De este modo la RA adapta su función al perfil del operario y su nivel de especialización.
Contra el amianto
El amianto ha sido calificado de “asesino silencioso”. Se estima que solo en Europa se han producido más de 100.000 muertes por exposición a esta sustancia.
Partiendo de esta realidad, el proyecto Bots2ReC ha desarrollado un sistema robótico capaz de gestionar la eliminación del amianto en los inmuebles. El sistema puede abordar el trabajo de manera integral y no solo pieza por pieza. También se adapta automáticamente a los planos disponibles de un edificio.
Esta iniciativa tiene un gran potencial porque, algunos procesos o los materiales empleados en la extracción del amianto provocan riesgos para la salud en forma de polvo, vibraciones, ruido o sustancias tóxicas. El proyecto ha despertado el interés del sector de la construcción.
Edificios más sostenibles
Los edificios más sostenibles no solo son los más saludables, sino también aquellos con mayor eficiencia energética. El proyecto HIT2GAP ha creado una nueva plataforma de gestión energética en la edificación.
Esta plataforma, que incluye módulos basados en algoritmos de IA y extracción de datos, se centra en la fase de uso del edificio. Los módulos pueden identificar fallos o configuraciones inapropiadas de distintos equipamientos del edificio o incluso alertar sobre comportamientos de los usuarios que no sean eficientes en materia de energía. El sistema es de código abierto de manera que puede ser mejorado por desarrolladores externos en función de las condiciones cambiantes del edificio.
Aprovechar el talento humano
El proyecto Factory2Fit se ha diseñado con el objetivo de que los trabajadores tengan una mayor influencia sobre su trabajo y un mayor nivel de control sobre su capacitación y sus habilidades. Las pruebas piloto realizadas en entornos industriales han demostrado el impacto positivo que la IA puede tener en la productividad y el bienestar del trabajador.
Esta iniciativa surgió para integrar las tecnologías con los conocimientos específicos humanos en un contexto de creciente automatización. Esta integración se traduce en resultados concretos como la mejora de los flujos de trabajo y el aumento de la implicación de los trabajadores.
Una de las herramientas más eficaces desarrolladas en el proyecto consiste en una solución para que los supervisores puedan distribuir tareas de forma inteligente. La herramienta emplea un algoritmo que tiene en cuenta las capacidades, pero también las preferencias personales de los operarios
Fabricar sin defectos
El proyecto GO0D MAN se planteó recoger grandes cantidades de datos de producción durante un largo periodo de tiempo en tres escenarios industriales: Volkswagen Autoeuropa, Zannini y Electrolux.
La recopilación de datos en tiempo real se llevó a cabo en cada una de las fases de cada proceso industrial, así como en las relaciones entre procesos. El objetivo era crear modelos para poner en práctica estrategias de control basadas en IA para prevenir defectos de fabricación.
La metodología del proyecto puede entenderse como un nuevo método de control de calidad que ya ha recibido solicitudes de patente por parte de los socios industriales participantes.
Más productividad, menos costes
Poder prever los fallos en una cadena de producción es uno de las preocupaciones más importantes para la industria. El proyecto SERENA se ha ocupado precisamente de la analítica predictiva, tanto distribuida como centralizada. De este modo, se pueden programar las actividades de mantenimiento en un plazo determinado. Ello evita tener que interrumpir el proceso global de producción en la fábrica.
En el marco de este proyecto se ha creado una plataforma especialmente diseñada para el mundo de la fabricación basada en cuatro tecnologías: el control y la determinación del estado de funcionamiento a distancia; el mantenimiento basado en IA; herramientas de realidad aumentada (RA) para la asistencia remota y la ayuda a operarios humanos y, por último, una plataforma en la nube para el diagnóstico remoto versátil.
Robots autónomos y colaborativos
El proyecto COROMA se ha centrado en el desarrollo de un robot cognitivamente mejorado dedicado específicamente a la producción de piezas metálicas y de materiales compuestos. Se trata de un robot, capaz de comprender y aprender del entorno que lo rodea, y que hace uso de sus capacidades integradas de razonamiento y detección para funcionar de forma autónoma.
De este modo, el robot puede mejorar su rendimiento y obtener una mayor productividad y una mejor calidad de las piezas.
Para probar el robot en acción, el equipo del proyecto llevó a cabo demostraciones de prototipos en entornos operativos y talleres que reproducían plantas de fábricas. Gracias a la IA y a la mecatrónica integradas, el tiempo total de fabricación se redujo hasta en un 60 %, mientras que el tiempo necesario para configurar la fabricación de nuevas piezas se redujo hasta en un 85 %.
Eficiencia en recursos y energía
Las industrias de procesos, que fabrican y transforman materiales en grandes cantidades, se basan en el uso intensivo de energía y materias primas. Por lo tanto, cualquier mejora de la eficiencia, por pequeña que sea, puede suponer un gran ahorro económico y una mejora ambiental.
El proyecto MONSOON utiliza métodos predictivos basados en IA para optimizar los procesos de producción en la planta . Se han puesto a prueba en dos centros piloto, y se ha logrado demostrar una predicción eficaz. MONSOON podría contribuir a la adopción, por parte de las industrias de transformación europeas, de nuevos sistemas de control y supervisión más precisos.
Fábricas adaptables
Durante décadas, la industria ha reproducido modelo de fabricación en serie o de las líneas de montaje para poder producir bienes. Sin embargo, hoy está cada vez más centrada en el cliente, lo que aumenta la necesidad de disponer de métodos más flexibles para fabricar piezas y productos de manera cambiante.
El Proyecto THOMAS se ha planteado el objetivo de crear fábricas reconfigurables gracias al uso de operarios robóticos móviles autónomos con capacidad para moverse con libertad por una planta industrial. Además, estos robots pueden realizar una gran variedad de tareas avanzadas.
Esta versatilidad es posible gracias a la tecnología innovadora conocida como bibliotecas de percepción robótica, basada en IA. Las bibliotecas de datos permiten que el robot pueda desplazarse salvando los obstáculos, acoplarse a las estaciones de trabajo, identificar las herramientas y ayudar a los operarios en las tareas.
Reducir la huella de carbono
El proyecto CritCat propone un camino hacia una reducción de la huella de carbono y un abaratamiento de los costes de producción de la industria química.
Por una parte, se plantea el objetivo de reemplazar los metales raros –empleados, por ejemplo, en la fabricación de teléfonos móviles- por materiales abundantes en la corteza terrestre.
La innovación del proyecto no radica únicamente en la identificación de nuevos materiales más baratos. El equipo ha optado por la inteligencia artificial y las simulaciones por ordenador, en forma de una plataforma de modelización de materiales para el diseño de catalizadores con menor consumo energético.
Drones contra la corrosión
Para las grandes refinerías que gestionan decenas de miles de kilómetros de tuberías, los drones representan cada vez más una tecnología única para prevenir la corrosión y los accidentes. El proyecto AEROARMS ha querido dar respuesta a esta necesidad con drones equipados con IA.
La innovación principal de estos drones radica en que son los primeros manipuladores robóticos aéreos inteligentes del mundo, que incluyen brazos y plataformas de empuje que pueden ejercer fuerzas en cualquier dirección (Foro: CORDIS/Thinkhubstudio).
Gracias a la IA incorporada son capaces, por ejemplo, de sujetar un objeto con un brazo mientras lo inspeccionan con otro. Sus prestaciones se demostraron satisfactoriamente en condiciones reales, que incluyeron mediciones del grosor de pared de tuberías y depósitos.
Mapeando lo oculto
El mantenimiento de las infraestructuras es crucial para numerosos servicios básicos. Así, por ejemplo, los fallos estructurales o pérdidas en las tuberías afectan al suministro de agua potable. A veces este mantenimiento plantea problemas de accesibilidad y lo mismo ocurre en otros casos como la apertura de canales subterráneos para la extracción de gas natural.
El proyecto Phoenix se ha planteado solventar estos problemas integrando elementos de software, hardware e inteligencia artificial para crear enjambres de pequeñas esferas robóticas de entre 6 y 1 cm de diámetro que pueden desplazarse a zonas desconocidas para explorar, recoger datos y mapear áreas. Una de las particularidades de la tecnología de estos robots diminutos son su capacidad adaptarse a nuevos entornos y, en muchos casos, dividir las tareas entre ellos de manera autónoma.
Robots resilientes
A pesar de los grandes avances en robótica, los robots actuales siguen siendo mucho menos resilientes que cualquier animal pequeño. Básicamente, esto significa que dejan de funcionar cuando encuentran condiciones difíciles en el ambiente o sufren alguna caída inesperada.
Si estas máquinas deben estar más integradas en la sociedad humana y ser útiles en distintos entornos no pueden ser tan frágiles. Ese es el campo de actuación y el reto del proyecto ResiBots que se ha centrado en desarrollar nuevos algoritmos para lograr que los robots puedan recuperarse rápidamente y de manera autónoma ante cualquier contratiempo, de modo que puedan improvisar en el curso de una misión difícil. El proyecto quiere abrir camino para que este tipo de resiliencia en los robots pueda llegar en menos de 15 años.