PLASMATIC: Mantenimiento Predictivo Avanzado para el sector industrial valenciano del plástico

INDUSTRIA 4.0
Fecha de inicio: 03/04/2017
Fecha de finalización: 30/06/2019

Este proyecto, realizado en colaboración con AIMPLAS, nace ante la necesidad y dificultad que encuentran las empresas del sector del plástico en incorporar procesos más eficientes y ser más competitivos, producido en gran medida por la evolución hacia la Industria 4.0.

Esta situación plantea retos asociados a la búsqueda de soluciones innovadoras, que permita a las empresas ser más competitivas y les ofrezca nuevas oportunidades de negocio.

Dichas soluciones pasan por la creación de procesos de fabricación más eficientes, de más calidad, con tiempos de entrega menor, que reduzcan costes, y que incorporen soluciones para detectar, o incluso predecir errores.

PLASMATIC, una solución de Mantenimiento Predictivo Avanzado en el sector del plástico que responderá a los retos de competitividad, enriquecimiento y sostenibilidad del tejido industrial manufacturero.

Ser capaces de apoyar a las empresas valencianas en su proceso de transformación hacia la Industria 4.0 va a requerir, no sólo conocer los procesos de fabricación y su problemática, sino proveerlos de mecanismos y herramientas necesarias.

Como resultado se construirá un Sistema de Mantenimiento Predictivo Avanzado (SMPa), mediante la aplicación de nuevas técnicas y tecnologías en el dominio de Big Data, Machine Learning y Business Intelligence, para su posterior validación en una experiencia piloto, que permita producir resultados transferibles al sector industrial manufacturero del plástico en la Comunidad Valenciana, facilitando así su incorporación a la Industria 4.0.

Objetivos

Durante 2017, se han abordaron los siguientes objetivos específicos:

  1. Realizar un Análisis Exploratorio de la Problemática que ha permitido la conceptualización, caracterización, exploración e identificación de variables y factores para confeccionar soluciones en el área del Mantenimiento Predictivo Avanzado.

El estado del arte ha avanzado en la detección de parámetros para el diagnóstico (detección de anomalías), pronóstico (predicción de desgaste de las piezas) y el contraste entre las técnicas de fabricación supervisadas y no supervisadas.

En la metodología para el análisis exploratorio de datos se ha establecido un workflow del proceso de ciencia de datos experimentando sobre benchmarks significativos para la industria del plástico.

Se han analizado las diferentes plataformas visuales de ciencia de datos como Knime, Orange o RapidMiner y su integración con los cluster de Big Data.

  1. Identificar y desplegar un Ecosistema de Sensorización para digitalizar y comunicar el funcionamiento de los diferentes componentes estructurales y herramientas de una inyectora de plástico con el objetivo generar información de valor para el SMPa.

Para configurar este ecosistema de Sensorización que permita la capturar el comportamiento de inyectoras de plástico y transmitir grandes volúmenes de información para su posterior filtrado y análisis se ha trabajado con una máquina de moldeo de inyección Krauss-Maffei Serie EX-MC5, aplicando los casos de estudio a turbinas, rotor y rodamientos.

Cabe destacar los siguientes resultados finales del proyecto:

  1. Implementación de un  Sistema de Mantenimiento Predictivo Avanzado (SMPa) incorporando técnicas para analizar datos de funcionamiento de inyectoras de plástico con el objetivo de alertar ante situaciones anómalas,  predecir el desgaste de los componentes y  recomendar acciones que potencien la capacidad del proceso productivo.
  2. Ejecución de un Proyecto Piloto en la empresa colaboradora Faperin que ha demostrado la validez y efectividad del SMPa, conviertiéndolo en un caso de éxito que empodera las acciones  de transferencia al resto de empresas del sector.

 

 

Entidades financiadoras

Entidad: IVACE y FEDER

Nº Expediente 2017: IMDEEA/2017/114
Financiación: 87.210,96 €

Nº Expediente 2018: IMDEEA/2018/88
Financiación 2018: 157.381 €

Resultados obtenidos

Puedes descargar el folleto del proyecto aquí.

 

Los resultados obtenidos en el proyecto se encuentran aquí.

Enlaces externos

Web proyecto


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