Defensa, Proyectos I+D+I 
El proyecto, financiado por el CDTI dentro de los Programas Estratégicos Cervera, arrancó en enero de 2026 con un presupuesto de casi 6 millones de euros y una duració...
ZDZW aborda los defectos y la reducción de residuos en tres áreas clave que abarcan todo el proceso de fabricación y el ciclo de vida del producto:
Los servicios de inspección propuestos en el proyecto están diseñados para satisfacer los requisitos de los exigentes procesos industriales para mejorar la calidad del producto y proporcionar una recompensa crucial: la extensión del ciclo de vida de los componentes. El ecosistema digital de ZDZW permitirá una comunicación continua y en tiempo real entre los distintos puntos de supervisión y control del sistema de producción. El ecosistema digital se apoyará en tecnologías de IA para crear soluciones integrales basadas en aprendizaje automático y gemelos digitales que permitirán minimizar los defectos de los productos, mejorar los procedimientos de reprocesamiento y maximizar la sostenibilidad de los procesos.
Para facilitar un despliegue amplio y ágil en forma de Suites, ZDZW adopta un enfoque modular basado en microservicios, lo que permite que las soluciones individuales se adapten e integren en diferentes escenarios de fabricación, para diversas empresas y en diferentes niveles de madurez asegurando su rentabilidad y calidad de servicio.
El proyecto demostrará las herramientas desarrolladas en seis casos de uso, con el objetivo de reducir significativamente los residuos generados en los procesos de fabricación objetivo.
El desarrollo de los servicios de inspección de ZDZW combina el uso de equipos de sensores específicos de la tecnología para el análisis de datos y el despliegue de servicios haciendo uso de: (i) gemelos digitales dinámicos donde los modelos de proceso se fusionan con datos y señales de proceso para obtener sensores virtuales específicos de proceso que abordan variables de calidad necesarias para la garantía de calidad del proceso y la reducción de residuos; (ii) uso predominante de técnicas de aprendizaje automático como ANN, Deep Learning para analizar grandes cantidades de datos incorporando conocimiento experto previo; (iii) el despliegue de servicios de inspección para la fabricación ZD y ZW mediante el uso de la computación en cloud, fog y/o edge para mejorar los tiempos de respuesta y equilibrar el rendimiento computacional de los diferentes dispositivos y el uso del ancho de banda; (iv) una plataforma de interoperabilidad que despliegue servicios, interconectada con los mercados existentes y los servicios de monetización para desplegar diferentes modelos de suscripción.
Los 3 Servicios de Inspección No Destructiva propuestos en ZDZW:
La meta deseada de lograr una fabricación con cero defectos y cero residuos, mediante la mejora de los servicios de supervisión y control de calidad del proceso de fabricación, se alcanzará a través de los siguientes objetivos técnicos:
