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La cuestión de la eficiencia energética en la industria manufacturera ha supuesto un impulso hacia un nuevo paradigma a través de nuevos sistemas eficientes e inteligentes. Debido a la creciente preocupación por el cambio climático y la transformación hacia sistemas sostenibles, han surgido nuevas tendencias en la investigación desde diferentes puntos de vista para intentar resolver estos retos.
De esta forma, se han abordado diferentes enfoques, considerando desde las fuentes de energía y su distribución a las industrias, hasta el aprovechamiento energético en los procesos de fabricación realizados por las industrias. En este sentido, algunas investigaciones se centran en encontrar una forma más eficiente de suministrar energía a las industrias minimizando las pérdidas de distribución y maximizando la producción de energía a partir de fuentes de energía renovables.
Facilitar la trazabilidad y mejora de los procesos en la industria 4.0
TOFMAN tiene como objetivo proponer metodologías y estrategias para plantas reales y así implementar, en tiempo real, estas mejoras en el consumo energético, en la gestión de la fabricación y en la planificación de la producción, con el objetivo final de integrar este enfoque de manufactura inteligente dentro de los marcos de Internet de las cosas y de la industria 4.0.
En este contexto, TOFMAN se ha centrado principalmente en la monitorización online basada en técnicas avanzadas de machine learning desarrolladas por los socios para mejorar la eficiencia en el mantenimiento (coste-disponibilidad) y el consumo. El principal tema de aplicación ha sido el seguimiento del estado de dispositivos industriales mediante el uso de medidas energéticas.
Esta información permite conocer convenientemente el estado de los dispositivos de manipulación y su degradación, lo que a su vez permite programar el mantenimiento, evita paradas inesperadas y facilita una mayor trazabilidad y mejora del proceso de mantenimiento. Además, el análisis de estas señales de energía en múltiples bandas a la vez reduce el número de sensores (es decir, costes y averías), proporciona una visión global del estado de una línea de transporte de equipajes, y alerta de anomalías en grupos de bandas.
Actualmente, los principales ejemplos de aplicación de TOFMAN cubren la fabricación general (análisis y monitorización de los principales dispositivos) e infraestructuras como puentes y sistemas de inspección de equipajes de aeropuertos.
TOFMAN, proyecto de transferencia de tecnología entre la UPC y Aingura IIoT
Este proyecto, llevado a cabo en colaboración entre el Instituto de Robótica e Informática Industrial (IRI), CSIC-UPC, y Aingura IIoT, se inició en septiembre de 2020 y finalizará en diciembre de 2022. Cuenta con un presupuesto total de 123.762 €.
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