Descripción del proyecto
Este proyecto tiene como finalidad la modelización y desarrollo de Digital Twin con funciones prescriptivas, detección de anomalías y optimización de parámetros para productos basados en la madera.En el desarrollo del proyecto participa tanto el equipo de Sonae Arauco como un equipo de investigadores pertenecientes al Grupo de Investigación en Supervisión y Control de Procesos (http://csp.blogs.uva.es/) y al Departamento de Ingeniería de Sistemas y Control Automático, así como al Instituto de Investigación de Procesos Sostenibles y el Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes (GSI https://www.infor.uva.es/gsi-intelligent-systems-group/) y el Departamento de Ingeniería Informática, de la Universidad de Valladolid, los cuales cuentan con una base tecnológica y conocimientos específicos en técnicas y tecnologías relacionadas con el objetivo del proyecto, además de participar en anteriores proyectos exitosos en la materia, brindándoles la capacidad técnica para el desarrollo de este proyecto.La combinación de IA con Digital Twin dará como resultado una productividad, seguridad, confiabilidad, calidad y protección significativamente mejoradas. Esta interrupción basada en IA (descripción detallada en 2.3 y 3.1) ayudará en muchos aspectos del proceso industrial, desde el diseño y la ingeniería hasta las operaciones y el mantenimiento.En este sentido, este proyecto consiste por un lado en la modelización de las líneas de producción de Tableros de Fibra de Densidad Media (MDF), Tableros de Partículas (PB) y Tableros de Fibras Orientadas (OBS) así como de la planta de energía y su conexión en línea con las variables de proceso. . Por otro lado, la incorporación de equipos de medida en tiempo real proporcionará la información de entrada necesaria para el nuevo Gemelo Digital.Finalmente, se procederá al desarrollo de los módulos que operan sobre el modelo de línea, y que permitirán transmitir a los técnicos la mejor manera de proceder según la situación. Los módulos a desarrollar incluyen: un módulo de detección de anomalías, un módulo de predicción de calidad, un módulo de optimización de variables y finalmente un módulo analítico prescriptivo.Las tecnologías a aplicar en este proyecto se basarán en: Resolución de sistemas complejos de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales en tiempo real. Utilización de Deep Learning aplicado a la Visión Artificial para la detección online de defectos en la superficie de los paneles Detección de Anomalías utilizando Deep Learning y Autoencoders. Utilización de Analítica Prescriptiva para la salida del módulo de recomendación de programa de fabricación óptimo.Este proyecto representa una línea de innovación de gran importancia tanto para la compañía, con la que Sonae Arauco se posicionará como líder en desarrollos de digitalización de procesos productivos en el sector, a través de la fabricación con métodos analíticos prescriptivos y seguimiento, como para la Universidad de Valladolid, que podrá aplicar los conocimientos adquiridos en otras industrias (descripción detallada en 2.4 y 5.1)