IDEKO PONE BAJO LA LUPA AL MECANIZADO

El centro tecnológico Ideko participará hasta 2026 en el desarrollo de un nuevo ecosistema computacional autónomo colaborativo, impulsado por el proyecto europeo ‘Empyrean’ para el procesamiento seguro y eficiente de datos generados por dispositivos IoT en distintos entorno industriales. Según explica Javier Martín, investigador de TICs y Automatización de Ideko, ‘Empyrean’ será fundamental para abordar el desafío de procesar datos industriales directamente en el borde (Edge computing), lo que requiere de una orquestación eficaz de los recursos disponibles en planta, asegurando que el procesamiento de datos se efectúa en tiempo casi real para evitar irregularidades en el mecanizado.

Enmarcada en el programa Horizon Europe, la iniciativa demostrará sus capacidades avanzadas e innovadoras a través de tres casos de uso que involucran a diferentes aplicaciones dentro de la fabricación avanzada, la agricultura inteligente y la automatización de almacenes, implicando la extracción de valor impulsada por Inteligencia Artificial de datos IoT de alto volumen y dinámicos, generados por múltiples fuentes en el borde.

Computación avanzada

Ideko aportará todo su know how en la integración de las tecnologías de IA en industria, centrándose en la aplicación de los desarrollos de computación avanzada en un caso de uso en manufacturing, basado en la detección de anomalías en células robóticas durante procesos de mecanizado. A través del uso de datos de alta frecuencia, la solución buscará identificar y responder rápidamente a cualquier anomalía en las operaciones de mecanizado. De este modo, se asegurará la calidad de la producción al evitar la fabricación de piezas defectuosas, como avanza Martín. La implementación de la tecnología a desarrollar en el marco del proyecto ‘Empyrean’, y en particular el caso de uso desarrollado por Ideko, demostrará capacidades avanzadas en la detección y notificación temprana de fallos de proceso, relevantes en contextos en los que las demandas de precisión y rapidez son críticas, y los métodos tradicionales de monitorización no logran captar la complejidad de las operaciones.

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