FACYL analiza cómo aumentar la productividad a través del Big Data

El clúster de automoción de Castilla y León, FACYL, ha celebrado recientemente una reunión con 60 expertos del sector pertenecientes a las áreas de fabricación, mantenimiento, calidad, ingeniería y mejora de procesos para analizar diversas soluciones tecnológicas desarrolladas a partir de modelos matemáticos predictivos.

Pedro Díez, director de I+D+i de Lingotes Especiales, explicó el desarrollo del proyecto de transformación digital de su empresa desde el “cero papel” hasta la introducción de sensores en fábrica para la monitorización del proceso productivo en tiempo real y autocorrección de las máquinas. Anibal Reñones, del Departamento Industria 4.0 de la Fundación CARTIF detalló las claves para empezar a implantar un sistema de mantenimiento predictivo en las máquinas, cuando la planta no cuenta con sensores.

Roberto Martín, de la empresa Big Data Engineering STA Services expuso ejemplos de mejora de rendimiento de instalaciones, empleando plataformas que combinan aplicaciones basadas en Big Data, IOT e Inteligencia Artificial. Javier Manuel Aguiar, del Departamento de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la Universidad de Valladolid, profundizó acerca de cómo la inteligencia artificial está cambiando los procesos industriales,. Por su parte,
Juan Jesús Muñoz y Carlos de Álvaro (Safran Engineering Services Spain) detallaron casos de éxito en la aplicación de redes neuronales de datos y simulación matemática con reprogramación mediante machine learning o aprendizaje artificial.

José Antonio Martín, Director de Desarrollo de Negocio de Renault-Nissansugirió evaluar todos los factores que influyen en la eficiencia del proceso antes de digitalizar el mismo. Un análisis Six Sigma del proceso, donde ya sea posible reducir la variabilidad del mismo y minimizar los defectos es la estrategia más recomendable como paso previo a la decisión implantar soluciones Big Data. El cuentro, moderada por Ana Núñez, directora de FACYL se enmarca dentro de un proyecto apoyado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea (UE), Está enfocado a generar modelos predictivos a partir de soluciones Big Data, previendo su grado de aplicabilidad en las PYMEs del sector de automoción.