El proyecto persigue avanzar en el desarrollo tecnológico del concepto de Swarm Manufacturing en el marco de la Industria 4.0, aportando nuevos conocimientos y tecnologías para derribar las barreras existentes, demostrando los beneficios de su uso en procesos de manufactura, y desarrollando nuevas aplicaciones y servicios que lo exploten.
5GLOGIC está orientado a impulsar la digitalización y automatización de la logística intra-parque del parque industrial de Almussafes centrándose en una aplicación piloto que da respuesta a la problemática actual entre dos segmentos de la cadena de valor del sector, Ford Almussafes y Grupo Segura. Permitiendo una logística automatizada, transporte incluido, mediante la explotación de los datos.
AI-PRISM proporcionará al sector industrial soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) centradas en el ser humano para crear una industria manufacturera europea más eficiente, resistente, digital, sostenible y de alta calidad.
AI4ES es una red de excelencia en tecnologías habilitadoras basadas en el dato, que nace con la visión de convertirse en el referente español en investigación, desarrollo y transferencia de aquellas tecnologías digitales que permitan el procesamiento y análisis inteligente de datos.
AIDEAS desarrollará tecnologías de IA para respaldar todo el ciclo de vida de los equipos industriales (diseño, fabricación, uso y reparación/reutilización/reciclado) como instrumento estratégico para mejorar la sostenibilidad, la agilidad y la resiliencia de las empresas europeas de fabricación de maquinaria.
AIDOaRt creará un framework que incorpore métodos y herramientas para el desarrollo de software continuo y sistemas de ingeniería y validación, mediante técnicas IA (ML) que aumente la productividad, la calidad y la previsibilidad de los sistemas ciber-físicos (CPS).
Cada día, existen más modelos de IA puestos en producción proporcionando predicciones de toda índole, estos modelos son desarrollados con una serie de muestras (datos), normalmente del entorno real y algunas veces sintéticos (generados para simular el entorno real), que intentan recoger un conjunto representativo y suficiente del problema a modelar. Los modelos aprenden las características de dichos conjuntos de modelos, que, aun siendo representativos, a la hora de poner en producción, las características de los datos en producción pueden variar, sea porque los datos de entrenamiento se han quedado obsoletos, o por cambios de los mismos debido a factores externos como pueden ser cambios en los comportamientos de los usuarios, modificaciones en las fuentes de generación de los datos (cambio de una maquina o dispositivo IoT), etc. Estos cambios hacen que los modelos desarrollados dejen de ser válidos y operativos proporcionando predicciones incorrectas. Esto supone en la realidad grandes perdidas en las empresas diariamente, desde malas ventas, incorrectas predicciones de mantenimiento o incluso diagnósticos médicos incorrectos. Es por ello que el proyecto Aitana-MoMo persigue subsanar dichos problemas controlando la calidad de los modelos diseñados, realizando una monitorización detallada de los mismos permitiendo detectar desviaciones y fallos eliminando futuros problemas de inferencias.
La Agrupación CEL.IA “Consorcio cErvera para el Liderazgo de la I+D+I en Inteligencia Artificial Aplicada” reúne a 5 Centros Tecnológicos españoles de referencia en el ámbito de la IA, con demostradas capacidades de transferencia de tecnología a las empresas y gran capilaridad en base a una amplia cobertura geográfica.
Las industrias de la automoción y la aeronáutica son dos de las más relevantes dentro del sector manufacturero en España, llegando a aportar entre ambas el 11% del PIB del país.
La competitividad de estos 2 sectores y, en general, del sector manufacturero español depende, cada vez más, de su capacidad para producir productos de alto valor añadido y diferenciados de una manera eficiente y sostenible, en base a unos costes de producción contenidos, garantizando su calidad y minimizando el tiempo a mercado. Todo ello hace necesario un cambio en el paradigma de fabricación mediante la introducción de nuevas tecnologías de fabricación inteligente que permitan asegurar tanto la eficiencia en la producción (a través de sistemas de producción flexibles y reconfigurables), como la calidad del producto fabricado, garantizando un modelo de fabricación eficiente, especialmente en el caso de la fabricación cada vez más frecuente y necesaria de lotes cortos, derivada de la customización masiva de los productos, cuyos ciclos de vida son cada vez más cortos
Los sistemas cíber físicos (CPS en inglés) son una nueva generación de sistemas que combinan una alta conectividad de sistemas embebidos e inteligencia artificial, un enlace entre el mundo físico y el digital.