PLEC2023-010218
Financiado
Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
En la mayoría de los procesos de producción de productos más o menos complejos, la manipulación y el montaje de los mismos es uno de los procesos centrales en toda la cadena de producción. Las estrategias de automatización clásica...
En la mayoría de los procesos de producción de productos más o menos complejos, la manipulación y el montaje de los mismos es uno de los procesos centrales en toda la cadena de producción. Las estrategias de automatización clásicas, como las que se utilizan en la industria de automoción o de bienes de consumo, con altos volúmenes de inversión y largos tiempos de recuperación no son factibles en el caso de ciclos de vida de producto cada vez más cortos y/o productos que evolucionan rápidamente.En términos generales, la adopción de una estrategia de automatización es un factor clave para aumentar la productividad en este tipo de producción. Sin embargo, en muchos casos es difícil compatibilizar la automatización con la flexibilidad requerida. La respuesta pasa por adoptar modelos de producción basados en conceptos de automatización-robótica con altos niveles de flexibilidad, que sea modular y que pueda evolucionar con los cambios de producto.El objetivo principal de ADAPTA es el desarrollo de un conjunto de tecnologías y estrategias que den respuesta a las necesidades de manipulación, intra-logística y definición de procesos productivos de las empresas manufactureras. Ese objetivo general se sustenta sobre soluciones robóticas flexibles que incorporan los avances de la inteligencia artificial y el uso de infraestructuras digitales y se materializa en 5 objetivos parciales: Mejorar las capacidades de percepción de los sistemas robóticos, tanto por medio de imágenes como por la monitorización del contacto en procesos de manipulación Desarrollar sistemas de manipulación que permitan adaptarse a situaciones desconocidas o cambiantes con mínima intervención humana Acelerar el proceso de definición de tareas de ensamblado y manipulación mediante técnicas de aprendizaje por demostración Contribuir al desarrollo de sistemas de producción basados en arquitecturas de control abiertas, que consideren la presencia de seres humanos y la interacción con los mismos Habilitar infraestructuras digitales para la interoperabilidad, la compartición segura y soberana de datos y la gestión del ciclo de vida de modelos MLLos objetivos de investigación que se proponen son: O1: Investigación y desarrollo tecnológico que posibilite el proceso de ingeniería virtual en todo el ciclo de vida desde los productos con un foco especial en las técnicas de planificación dinámicas. O2: Investigación de sistemas perceptivos en procesos de fabricación colaborativa y flexible, con retos específicos de: (1) reducción tiempo de desarrollo de soluciones de visión aplicando técnicas de IA (40%), (2) mejora precisión de determinación de pose de objeto (30%), (3) Embeber sensores en la garra. O3: Investigación en tecnologías robóticas para manipulación de cargas en operaciones de montaje y logística, en especial (1) el concepto de garras robóticas flexibles, modulares y seguras, (2) simulación realista, aplicando técnicas de aprendizaje profundo por refuerzo para identificación de puntos de agarre, (3) plataforma móvil capaz de mover, de forma autónoma, pallets en entornos poco estructurados. O4: Estudio y diseño de un concepto de línea de montaje colaborativa persona-robot flexible, reconfigurable y segura, basado en (1) interacción natural persona-robot combinando diferentes canales de comunicación (gestos y voz), así como el uso de la realidad mixta, (2) diseño de línea o puesto de trabajo que permita la colaboración segura y eficiente de personas y robots en tareas de montaje. O5: Hilo digital reconfigurable, compartido y seguro que cubra todo el ciclo de desarrollo del producto. Hilo digital fácilmente adaptable a los cambios que se produzcan en la planta de producción. Se investiga en (1) infraestructura para la compartición segura de datos considerando aspectos de Identidades Autosoberanas (SSI), (2) infraestructura MLOps para implementar y mantener modelos de aprendizaje automático de manera confiable y eficiente.
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Línea de financiación: concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
740K€
Líder del proyecto
FUNDACION TEKNIKER
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Perfil tecnológico
TRL
2-3
21M
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TRL
2-3
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