Ibermática lidera la creación de una plataforma de máquinas y sistemas avanzados para mejorar la competitividad de las empresas que fabrican piezas y componentes mecanizados para el sector aeronáutico. Aprovechando las tecnologías más disruptivas del momento, busca disminuir los tiempos de desarrollo desde el diseño a la fabricación, incrementar la productividad, reducir los costes, afianzar la estrategia cero defectos y proporcionar trazabilidad unitaria a lo largo de toda la cadena de suministro.

Para facilitar estos objetivos, Ibermática ha evolucionado su sistema de captura de datos en planta Olanet IoT, que ahora pasa a denominarse Olanet Proactive MOM. Extiende sus anteriores funcionalidades y dispone de las nuevas capacidades demandadas por las industrias hiperconectadas, y en especial las que requieren de alto valor añadido, como es el caso del sector aeronáutico.

La solución cubre la total sensorización de los procesos productivos, la gestión mediante entornos de Big Data y analítica avanzada de la enorme cantidad de datos recogidos, y el uso de la nube. Además, incorpora funcionalidades de interoperabilidad avanzada ya que, a medio plazo, no bastará con que el MOM (Manufacturing Operational Management) almacene la información que permita una consulta o explotación parcial de la misma mediante Inteligencia Artificial, sino que será necesario que se convierta en la herramienta central de intercambio y gestión de información en la planta, proporcionando una integración multidireccional de los actores y procesos implicados en la fabricación (desde ingeniería, hasta mantenimiento, pasando por producción).

De esta manera, las nuevas funcionalidades avanzadas permitirán una mayor coordinación de la producción, proporcionado servicios de soporte a las decisiones para la optimización de los recursos productivos a nivel global de planta considerando, de manera centralizada, todos los componentes y niveles que la integran. Estos servicios estarán basados en el uso de herramientas de analítica predictiva y prescriptiva y algoritmos que aceleren el proceso de optimización de nuevos procesos de producción, al ofrecer automáticamente prescripciones sobre como optimizar el proceso productivo de una manera global.

Para ello se implementa una capa cognitiva que transforma el conocimiento experto y los datos brutos de fabricación, recogidos por los sensores integrados en los automatismos inteligentes y almacenados en el Data Lake, en datos cognitivos listos para ser utilizados por los modelos de aprendizaje automático.

Así se pueden optimizar los diferentes recursos, determinando automáticamente la calidad de los resultados tanto en entorno real como simulado, para corregir automáticamente tanto las prescripciones como los procesos reales, hasta conseguir un proceso industrial optimizado teniendo en cuenta múltiples variables.

Mantenimiento predictivo

Asimismo se consigue integrar, a nivel de planta de fabricación, servicios de alto valor añadido, como es el caso del servicio de mantenimiento predictivo de una máquina para que desencadene una solicitud de mantenimiento al software central. El sistema de autodiagnóstico del estado funcional de las máquinas está basado en ‘fingerprint’, la solución ideada por Ibermática y Tekniker para chequear el estado de las máquinas de una planta de fabricación para predecir posibles futuras averías y actuar en base a ello, antes de que se produzcan, gracias a Inteligencia Artificial.

Esto reduce las paradas del sistema en las plantas de producción y simplifica el proceso de mantenimiento y reparación de los equipos, al disponer de mayor conocimiento de la evolución del equipo y, sobre todo, al poder realizar tareas preventivas basadas en el mantenimiento predictivo. De este modo, se reduciría también la necesidad de transporte de personal especializado en equipos metrológicos para la solución de las paradas de estos sistemas.

Olanet Proactive MOM también permite una trazabilidad total de las piezas y sus procesos, generando así productos transparentes para el cliente que podrá tener acceso a toda información relevante sobre su fabricación de forma granular, y gracias al uso de blockchain, controlada, ininterrumpida y cibersegura.

Esto permitirá que el concepto de trazabilidad total no choque con la posible pérdida del Know How que la exposición completa y constante de los datos implicaría para el fabricante. También permitirá poner el foco en la calidad total online ya que, en el sector aeronáutico, al ser piezas más grandes y costosas, la calidad debe ser medida durante el propio proceso de fabricación.

Finalmente, permite certificar, mediante el uso de blockchain, smartcontract y criptografía, el flujo de información desde su origen, creando así un ecosistema de control que asegure el origen de las decisiones, y permita la automatización controlada de muchos procesos de intermediación que actualmente exigen interacción humana.

‘Abio II’ forma parte de los proyectos de apoyo a la I+D empresarial HAZITEK 2020 del Gobierno Vasco, y en el consorcio también participan Egile, Fagor Automation, Goialde, GMTK, Ibarmia, Sariki, Segula, SmartPM, Tekniker, Tecnalia, AOTEK, CFAA, Vicomtech y la UPV.