Empresa/Proyecto

Entidad habilitadora

Descripción

COLORKER

Trazabilidad de piezas cerámicas. Industria 4.0.

ITC

Piloto del proyecto CEBRA instalado en Colorker. El proyecto CEBRA pretende sentar las bases para llevar a cabo la transformación industrial requerida en el sector cerámico hacia la Industria 4.0. El objetivo principal de CEBRA es desarrollar e implementar una plataforma piloto de integración industrial que garantice el control y la adquisición de información industrial en tiempo real del proceso de fabricación de baldosas cerámicas. La implantación de un sistema de trazabilidad de la producción, que transformará el producto final en un producto inteligente: durante el proceso de fabricación, la plataforma relacionará cada baldosa cerámica con las variables de operación en cada etapa. De este modo, además de poder obtener un producto final de máxima calidad, en cualquier momento y gracias a un código QR que será impreso en la costilla (lado no esmaltado de la baldosa) se podrá identificar cada baldosa cerámica para conocer cómo ha sido fabricada. Para Colorker, el piloto les permite obtener información de todo el proceso productivo y que los datos recogidos permitirán detectar cualquier posible error o deficiencia. Este piloto supone un cambio en el modelo productivo del sector, que se traduce en un control total del proceso productivo con el que reducir costes energéticos y de producción, así como mejorar los índices de producción y la flexibilidad de las instalaciones productivas. Para el proyecto se han utilizado habilitadores como los sistemas de integración horizontal y vertical; Big Data y herramientas de análisis; IoT industrial y Simulación. (>>...)

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SESDERMA

Implantación de un sistema de gestión de fábrica en tiempo real

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Implantación de un sistema MES en Sesderma. Gracias a la implantación, la empresa ha conseguido reducir significativamente los costes directos e indirectos, ha aumentado la productividad y la fiabilidad del sistema de calidad de la producción y además ha conseguido tener una trazabilidad del producto en tiempo real. Desde la implantación, la empresa ha ha logrado aumentar su facturación un 25%. Los sistemas MES están considerados como una de las plataformas principales para la gestión digital de la industria. (>>...)

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Autoridad Portuaria de Valencia

Blockchain aplicado a la cadena de suministro global

IBM

MAERSK

Valenciaport se ha integrado en el proyecto TradeLens, una solución tecnológica desarrollada por IBM y Maersk, para aplicar el blockchain a la cadena de suministro global. Valenciaport se ha integrado como “Early Adopters”, una categoría por lo que las partes se consideran de interés mutuo para que las tecnologías que se desarrollen consideren a Valenciaport como colaborador desde el principio. Según los datos recabados por el propio sistema, el uso de TradeLens permite reducir el tiempo de tránsito de un envío en un 40% lo que supone un importante ahorro económico. A partir de la tecnología de IBM Blockchain, la solución TradeLens permite a múltiples socios comerciales colaborar creando una única vista compartida de una transacción respetando la privacidad y la confidencialidad de los datos. Esta tecnología permite incrementar la eficiencia de la cadena logística ya que todos los agentes involucrados (expedidores, navieras, transitarios, terminales, transportistas y aduanas) pueden acceder en tiempo real a los documentos de envío de datos así como datos de sensores que incluyen desde el control de temperatura en un contenedor frigorífico hasta el peso del contenedor. (>>...)

ROYO SPAIN

Monitorización del proceso de acabado y detección de anomalías

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AIDIMME

En el piloto del proyecto SAIN4 en Royo Spain se centró en validar las tecnologías desarrolladas sobre la línea de barnizado. El proyecto consistió en la instalación de sensores ATEX y diferentes sistemas de medición más un despliegue de una infraestructura Big Data para la validación de un motor de prognosis para la detección de anomalías frente a órdenes de trabajo. El resultado del piloto fue muy satisfactorio al permitir conocer las causas para determinar la no calidad gracias a la sensorización y el análisis exploratorio con modelos de machine learning. (>>...)

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FORD

Mantenimiento predictivo en la planta de motores

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Piloto en la planta de motores de Ford España en el marco del proyecto CARES. El proyecto consiste en la investigación y desarrollo de un Sistema de mantenimiento predictivo y Optimización de la eficiencia de la maquinaria mediante la aplicación de tecnologías de análisis avanzado de datos y generación de modelos predictivos. Investigación en la infraestructura HW/SW de captura, almacén, análisis de datos y presentación de resultados. Análisis estadístico en base a las variables sensorizadas, para la construcción de modelos enfocados al mantenimiento predictivo (prognosis) de alguna de las piezas más críticas de las operaciones monitorizadas. (>>...)

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THU Ceiling Solutions

Digitalización del proceso productivo

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Instalación de sensores para automatizar la recopilación de información de producción que con anterioridad se recopilaba a mano. (>>...)

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Visión artificial para la detección temprana de averías  arcelor

La planta dispone de un tren interior para mover las bobinas desde la factoría hasta el puerto o la playa de vías. Con la simple colocación de una cámara en la locomotora se consigue desde captar datos del estado de la vía y adelantarse a averías que puedan surgir y parar el proceso productivo. Este mismo sistema instalado en los puentes-grúa que permitirá detectar roturas en los carriles. (>>...)

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