RETOS TECNOLÓGICOS

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Puedes participar en la resolución de los retos o simplemente, acudir al evento de presentación de los mismos

ANÁLISIS AVANZADO DE DATOS Y EXCELENCIA OPERACIONAL EN LOGÍSTICA PORTUARIA

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El reto está enfocado a identificar nuevas formas de crear valor a los usuarios/clientes del puerto, así como a la propia mercancía a través del uso y aprovechamiento de los datos (inteligencia y analítica avanzada), en sus diversos formatos y fuentes.

La propuesta de ideas debe ir orientada a minimizar los tiempos de inactividad o espera en las instalaciones portuarias, agilizar el paso de la mercancía por el puerto, sincronizar la actividad portuaria y, en definitiva, alcanzar la excelencia operativa.

APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING EN LOS PROCESOS DE FABRICACIÓN DE ÁCIDOS CARBOXÍLICOS, POLIÉSTER Y AUXILIARES

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Determinar las variables de mayor influencia en la eficiencia de los procesos de fabricación de ácidos carboxílicos, PET y sistema de auxiliares asociados.

El reto debe conducir a un estudio detallado de los factores y combinación de factores que conducen a las mejores condiciones de proceso para obtención de producto en calidad y con minimización de coste de materia prima, químicos y energía.

Se pretende usar técnicas y metodologías actualizadas de Machine Learning, que implicarán la preparación de un volumen importante de datos (Dataset), filtración, depuración y clasificación, para ejecutar posteriormente un modelo matemático de optimización que permita predecir los valores óptimos de ajuste.

Los modelos obtenidos requerirán un ejercicio de evaluación y contraste con respecto a los resultados reales del proceso previo a su conclusión.

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GEOLOCALIZACIÓN DE CONTENEDORES MEDIANTE REALIDAD AUMENTADA

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En el entorno de la industria 4.0, se pretende mejorar la geolocalización de los contenedores dentro de la factoría de Indorama y por parte de los distintos sistemas de cada operador donde se puedan recoger eventos relevantes que permitan la trazabilidad de todo el proceso. APBA tiene ya un proyecto en el que Indorama participó en su fase piloto.

La realidad aumentada permitiría la localización local dentro de las áreas de almacenamiento. Facilitando indicaciones precisas y visuales a los operadores y evitando así los problemas derivados de los sistemas de señalización horizontales.

Se propone generar un grupo de trabajo que analice las operaciones asociadas, optimización bajo filosofía Lean y programación mediante nuevas técnicas digitales.

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DIAGNÓSTICO INTELIGENTE DE MODOS DE FALLOS A PARTIR DE LA MEDIDA DE VIBRACIONES EN EQUIPOS ROTATIVOS

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Determinar los valores de frecuencia en el espectro de vibraciones que permiten diagnosticar el modo de fallo previsible en los equipos.

Interpretación y realimentación de valores experimentales para el continuo aprendizaje del sistema.

El estudio matemático debe de permitir el diagnóstico del estado de la máquina a partir de una toma de vibraciones y su historial de medidas. Los modelos deben ser personalizables para cada tipo de modo de fallo independientemente de la naturaleza del equipo rotativo.

La base de datos así como la configuración del sistema de vibraciones será aportado por IVQ (Pruftechnik).

Se exige al equipo de trabajo conocimientos en matemáticas avanzadas (Dominio de la frecuencia), tratamiento de datos y en mecánica dinámica (Vibraciones).

Los modelos obtenidos requerirán un ejercicio de evaluación y contraste con respecto a los resultados reales del proceso previo a su conclusión.

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DESARROLLO DE NUEVAS ALEACIONES METÁLICAS AVANZADAS PARA CONDICIONES EXTREMAS

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La evolución de la sociedad actual lleva a someter a los materiales a condiciones de trabajo cada vez más exigentes de temperaturas, atmósferas, con formas cada vez más complejas, etc.

En la actualidad existe una gran presión para lograr, adicionalmente, que estos materiales sean cada vez más ligeros y, además, más seguros. Tradicionalmente estos conceptos han sido contrapuestos (habitualmente, para ganar seguridad, se añade espesor de material, lo que directamente resulta en mayor peso), por tanto, es necesario abordar el diseño de los materiales tecnológicos desde un nuevo paradigma de funcionalidad que supere las soluciones tradicionales. Igualmente, se están introduciendo nuevas formas de fabricación cuya viabilidad debe ser validada respecto de una amplia variedad de condiciones y aplicaciones exigentes.

DESARROLLO SOSTENIBLE Y ECONOMÍA CIRCULAR: REDUCCIÓN DEL USO DE MATERIAS PRIMAS NATURALES Y LA GENERACIÓN DE RESIDUOS

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Toda actividad humana lleva implícita el empleo de unos recursos naturales, cada vez más escasos y valiosos y, al mismo tiempo, la emisión de unos residuos que son devueltos al medio ambiente en condiciones degradadas.

Esta aseveración anterior es, en el caso de la actividad industrial, un problema de primera magnitud y, en ocasiones, causa de la falta de viabilidad de las empresas. Hay ocasiones en las que el propio medio natural es capaz de asimilar los residuos y transformarlos en nuevos productos; la naturaleza, intrínsecamente sostenible, nos da numerosos ejemplos de esta transformación.

En el sector industrial también existen notables ejemplos de este comportamiento, como la fabricación de acero en España, que se realiza casi exclusivamente a partir de chatarra. Es necesario profundizar en este comportamiento y lograr una mayor sostenibilidad para poder incrementar las cuotas de seguridad y de calidad de vida.

LABORATORIO: SOLUCIONES ROBOTIZADAS

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Sistemas de robots colaborativos (Cobots) para tareas rutinarias como por ejemplo: Recepción de muestras, vaciado de recipientes, realización de promedios, toma de alícuotas, llenado y encapsulado de viales, eliminación de viales, pesajes, etc. Aplicación en laboratorios con un gran volumen de ensayos (>1.000 ensayos al día).

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INSPECCIONES

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Algoritmo para la detección de fugas de líquidos en nuestras instalaciones. Usando visión artificial o cámaras termográficas – con Edge o Cloud Computing, con el actual sistema CCTV o con otras cámaras, fijas o incorporadas en drones.

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SEGURIDAD

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Algoritmo para la detección de (ausencia) de EPI (ropa, calzado, casco, gafas, guantes, cubrenucas, protectores auditivos, etc.) en nuestras instalaciones, con edge o cloud computing, con el actual sistema CCTV o con otras cámaras, fijas o incorporadas en drones.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Desarrollo de motores de inferencias para aplicación de analizadores virtuales basados en IA). Predicción en tiempo real de variables sustituyendo sensores físicos.

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