PRODUCTIO (PROductivity InDUstrial EnhanCement through enabling TechnlOgies) es un proyecto en el que participan un Consorcio Nacional de I+D multisectorial y multidisciplinar, con el objetivo de “investigar sobre diversas tecnologías, técnicas, herramientas, metodologías y conocimientos dirigidos a aumentar la capacidad operativa de los procesos industriales (Overall Equipment Efficiency – OEE) en el marco de la industria conectada”, según palabras de Miguel Hormigo, responsable de los proyectos de Industria 4.0 de GMV. El proyecto permitirá la adopción de soluciones productivas y de mantenimiento en la industria conectada y facilitará la confianza digital mediante nuevos enfoques de seguridad.
La reunión de arranque, que tuvo lugar recientemente fue inaugurada por Luis Fernando Álvarez-Gascón, Director General de GMV Secure e- Solutions y conducida por Miguel Hormigo, Director de la Región Sur de GMV Secure e-Solutions, contó con la presencia de los directores generales y directores de innovación de las empresas participantes: Gonvarri, Fagor Arrasate, Hiperbaric, Zener, Industria PuigJaner, Tecnomatrix y de algunas de las entidades y compañías colaboradoras como Instituto Tecnológico de Castilla y León, Tecnalia, Eurecat e Ikerlan.
GMV lidera dicho Consorcio que se centra en investigar sobre nuevas tecnologías que mejoren los procesos de mantenimiento industrial, que ayuden a predecir las anomalías y fallos, reduciendo los tiempos de parada y aumentando la disponibilidad de las máquinas. Tecnologías como técnicas de inteligencia artificial en mantenimiento predictivo de las instalaciones de línea blanking; mantenimiento predictivo y asistido para poder monitorizar y mantener máquinas distribuidas por el mundo; tecnologías novedosas de fabricación relacionadas con la industria conectada que apoyen a la toma de decisiones en la fase de producción y mantenimiento; predicción de fallos en sistemas y fórmulas para mejorar el nivel de eficiencia global del proceso industrial utilizando herramientas analíticas Big Data; en definitiva, obtener conocimiento para convertir máquinas/herramientas en sistemas ciberfísicos que permitan mejorar aspectos de fiabilidad, rendimiento, disponibilidad, productividad y calidad; y en tecnologías que permitan asegurar la integridad de los datos de sensores y evitar el uso fraudulento por parte de los usuarios.
Noticia enviada por GMV
