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Proyecto I+D+i

Fase 2. SMART SAF: Reducción de la contaminación medioambiental mediante el uso inteligente de combustible sostenible en aerorreactores

Con el fin de seguir apoyando a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) para la mejora de la competitividad de las PYMES y apostando por la transformación digital, continuamos con el proyecto SMART SAF. En colaboración con Smart City Cluster y CiTD Engineering & Technologies, con el plan de reducir la formación de estelas de condensación mediante el uso de nuevos combustibles sostenibles de aviación (del inglés, SAF), responsables de la mayor contribución al calentamiento climático por parte de la aviación.

Datos del proyecto

Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2023

  • Duración: 12 meses: del 16/5/2023 al 17/4/2024
  • Presupuesto del proyecto: 326.812,00
  • Presupuesto Elliot: 135.062,00
  • Subvención concedida total: 250.891,00
  • Subvención concedida a Elliot: 108.049,00

Objetivo del proyecto SMART SAF Fase 2

En determinadas situaciones meteorológicas, el paso de un avión genera una nubosidad artificial contribuyendo al calentamiento global. Aunque en un primer momento las estelas provocan un enfriamiento de la Tierra durante el día, un estudio reciente publicado por la revista Atmospheric Environment sugiere que el efecto total combinado podría ser de 2 a 3 veces superior a las emisiones totales de CO2 de los aviones.


Desde Elliot Cloud, continuamos consolidando nuestra herramienta de análisis mediante Inteligencia Artificial, solución clave para la predicción de formación de estelas de condensación.
La segunda fase del proyecto SMART SAF, se enfoca en el diseño de una interfaz adecuada para su uso por parte del personal de las aerolíneas, y en la mejora de la robustez del algoritmo de predicción de contrails.

  1. Diseño de Frontend:
    A través de Elliot Cloud, se han diseñado los wireframes para el frontend del proyecto, fundamentales para definir la arquitectura de la interfaz y asegurar que sea intuitiva y funcional para los usuarios.
  2. Mejora de la Fiabilidad del Algoritmo de Predicción de Contrails:
    Para mejorar el algoritmo de predicción de contrails, se ha realizado el etiquetado de más de 3.000 imágenes, utilizando técnicas avanzadas de visión artificial basadas en aprendizaje profundo, específicamente redes convolucionales. El proceso de etiquetado ha sido crucial para crear un conjunto de entrenamiento homogéneo, lo cual es fundamental para mejorar la precisión y la fiabilidad del algoritmo. Estas actividades están alineadas con la obtención y etiquetado de datos y del entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial en la detección de contrails.

Resultados del proyecto

La contribución de Elliot a estas tareas refleja una sinergia entre el diseño de interfaces y la ciencia de datos, clave para la obtención de una herramienta robusta para la detección de contrails. Mientras que los wireframes del frontend facilitan la interacción del usuario con la herramienta, la mejora del algoritmo a través de un entrenamiento detallado y preciso garantiza resultados fiables y precisos en la detección de contrails. Juntas, estas tareas subrayan la importancia de una colaboración interdisciplinaria y detallada en proyectos tecnológicos avanzados.
Los resultados del proyectos SMART SAF permitirán a las aerolíneas acceder a datos experimentales contrastados que evalúen la actuación medioambiental de sus modelos y parámetros de operación más allá de las emisiones de CO2.

SMART SAF

El proyecto SMART SAF, está siendo ejecutado y desarrollado por las empresas CiTD y ELLIOT CLOUD con el apoyo del SMART CITY CLUSTER, y ha sido aprobado dentro de la línea de Proyectos de Tecnologías Digitales de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2022b (AEI) concedida a Smart City Cluster por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio del Gobierno de España.

 

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Fase 2. GEDIAV-H20: Desarrollo de gemelos digitales avanzados y su aplicación mediante el uso de IA a la gestión de recursos hídricos

Desde Elliot Cloud seguimos apostando por la colaboración con empresas y comunidad investigadora para la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas que mejoren la competitividad de las PYMES. Coordinados por Smart City Cluster (Asociación Empresarial Innovadora), junto con Manteniment Sostenible Integral SL y la colaboración de la Universidad de Sevilla y el Consorci Besòs Tordera, continuamos la línea de investigación comenzada en la primera fase del proyecto GEDIAV-H20, en la que se realizó un gemelo digital de una estación depuradora de aguas residuales para la identificación y detección predictiva de anomalías de funcionamiento.

Datos del proyecto

Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) 2023, del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.

  • Duración: 12 meses (mayo 2023 – abril 2024).
  • Presupuesto del proyecto: 437.025,00 euros.
  • Presupuesto a ejecutar por Elliot Cloud: 169.952,00 euros
  • Subvención concedida a Elliot Cloud: 135.961,00 euros.

Objetivo del proyecto GEDIAV-H20 Fase 2

Al gemelo digital predictivo desarrollado en fase 1, se pretende incorporar nuevas fuentes de datos hasta llegar al nivel de cuenca, que permitirán mejorar las técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en el primer modelo para detectar con mayor precisión y escala las posibles anomalías de funcionamiento. El potencial de esta nueva fase de GEDIAV-H20 es poder realizar hipótesis predictivas desde cualquier tipo de escenario o ámbito de gestión: desde la predicción de cuando un equipo podría sufrir un fallo crítico hasta qué beneficio energético puede aportar una reposición de un equipo.

Gracias a la plataforma interoperable y Open Source de Elliot Cloud, se podrán integrar en una única plataforma el Gemelo Digital de cada una de las estaciones depuradoras con sus cuadros de mando y predicciones individuales, así como otros activos como estaciones de bombeo, pero también la integración con el sistema GIS (desde donde está la información de los colectores) y otras fuentes de información a nivel cuenca.

La solución dispondrá a su vez de cuadros de mando, gráficas y KPi con información a nivel cuenca, comparativas entre las distintas EDARs y predicciones más completas, permitiendo así una verdadera gestión inteligente que se traduce en una mejora directa en la gestión, mantenimiento y toma de decisiones de un operador de aguas residuales su gestión de forma virtual y en tiempo real.

Esta plataforma de gemelo digital estudiada conjuntamente va a permitir a MSI Digital Builders y Elliot Cloud explorar conjuntamente nuevas oportunidades de negocio en otros sectores. Aunque el desarrollo de la plataforma colaborativa de gemelo digital se habrá diseñada para el sector de las aguas residuales, la concepción escalable de la misma la hacen muy atractiva en otros sectores como la edificación, la obra civil, el sector deportivo (estadios de fútbol), las Smart Cities, el sector hospitalario y farmacéutico o sectores de la industria manufacturera, por citar solo algunos donde ambas empresas están presentes.

GEDIAV-H20

Convocatoria ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas y se procede a la convocatoria correspondiente al año, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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Proyecto GEDIAV-H20: Desarrollo de gemelos digitales avanzados y su aplicación mediante el uso de IA a la gestión de recursos hídricos

Desde Elliot Cloud, a través del proyecto GEDIAV-H20, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para colaborar con el impulso y apoyar a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) para la mejora de la competitividad de las PYMES. En colaboración con Manteniment Sostenible Integral SL hemos realizado un proyecto para desarrollar un gemelo digital predictivo de una estación depuradora de aguas residuales.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022b.
  • Duración: 9 meses (agosto 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto: 360.962,36 euros.
  • Subvención concedida: 288.769,89 euros.

Objetivo del proyecto GEDIAV-H20

Este gemelo digital predictivo consiste en una plataforma colaborativa que incluye una representación en 3D del activo y de todas sus partes y que incorpora la información necesaria para la gestión operativa y estratégica (Modelo BIM). Esta plataforma deberá  de mostrar datos en tiempo real para los distintos usuarios / roles que existen en una depuradora y debe permitir operar de forma virtual la instalación en condiciones que rara vez se observan de forma segura en la realidad.  

El gemelo digital incorporará una capa de inteligencia artificial (IA) que permita encontrar patrones de comportamiento, correlaciones desconocidas hasta el momento, poder establecer hipótesis de futuro des de el punto de vista de la gestión del propio activo (operaciones y mantenimiento) pero también en el ámbito del ahorro energético y de la minimización del  impacto ambiental. 

En base al trabajo realizado se desarrollará un cuadro de mando que incorporará información y KPI y que ofrecerá información tratada al operador y que le permitirá una mejor gestión del activo. 

Convocatoria ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas y se procede a la convocatoria correspondiente al año 2022, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. 

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Proyecto SMART SAF: Reducción de la contaminación medioambiental mediante el uso inteligente de combustible sostenible en aerorreactores

Desde Elliot Cloud, a través del proyecto SMART SAF, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para colaborar con el impulso y apoyar a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) para la mejora de la competitividad de las PYMES. En colaboración con Smart City Cluster y CiTD Engineering & Technologies hemos realizado un proyecto de investigación sobre el análisis de una aplicación que sea capaz de predecir, en tiempo real, la aparición de estelas de condensación persistentes al paso de una aeronave, en unas determinadas condiciones meteorológicas.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022b.
  • Duración: 9 meses (agosto 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto: 312.891 euros.
  • Subvención concedida: 242.157 euros.

Objetivo del proyecto SMART SAF

Este sistema, que podrá además evaluar del impacto medioambiental asociado a las estelas y la nubosidad inducida para cada vuelo en particular, supondrá un paso fundamental hacia la mitigación de la principal contribución de la aviación al calentamiento global. Para ello será necesario la explotación de datos relativos a información meteorológica e información sobre el vuelo, y utilizar la inteligencia artificial con el fin de generar predicciones para la detección y localización de zonas con condiciones de alta humedad relativa y temperatura específicas en la trayectoria de vuelo del avión.

Este sistema tendría una repercusión económica significativa para las aerolíneas al posibilitar la compensación voluntaria de emisiones por este tipo de efectos según certificaciones ya existentes, además de reducir las posibles sanciones económicas por contaminación impuestas por los organismos aeronáuticos internacionales. La finalidad última de estas actividades de investigación industrial es la creación de productos más competitivos e innovadores, mediante el análisis de datos y la simulación, y que permitan avanzar hacia una aviación sostenible.

Convocatoria ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas y se procede a la convocatoria correspondiente al año 2022, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. 

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Deep DTI: Deep Learning para obtener insights sobre datos de destinos turísticos inteligentes

Desde Elliot Cloud, a través del proyecto Deep DTI, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para colaborar con el impulso y apoyar a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) para la mejora de la competitividad de las PYMES. En colaboración con Smart City Cluster y Galgus, hemos realizado un proyecto de investigación, desarrollo y despliegue de un prototipo de sistema de analítica de localización, seguimiento, recuento y segmentación de visitantes y turistas en un Destino Turístico Inteligentes (DTI), utilizando las señales que emiten los smartphones de los mismos, con todas las garantías de privacidad y anonimidad de los datos.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022b.
  • Duración: 9 meses (agosto 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto: 350.278 euros.
  • Subvención concedida: 280.222 euros.

Objetivo del proyecto Deep DTI

El principal objetivo de este proyecto es investigar, desarrollar y desplegar un prototipo de un sistema de analítica de localización, seguimiento, recuento y segmentación de visitantes y turistas en un Destino Turístico Inteligentes (DTI), utilizando las señales que emiten los smartphones de los mismos, con todas las garantías de privacidad y anonimidad de los datos.

El sistema es totalmente pasivo, lo cual evita que los turistas tengan que instalarse aplicaciones, conceder permisos, activar su GPS, así como encender su Bluetooth o WiFi.

Basta con que pasen cerca de los nodos sensores (APs – puntos de acceso) para contribuir a las analíticas, y los datos se proporcionan totalmente agregados y anonimizados, sin posibilidad de ser cruzados con datos personales o sensibles de los individuos. Estos sensores serán proporcionados por Galgus, que dispone de ellos. El valor diferencial de este proyecto está por tanto en los algoritmos de tratamiento de datos que se investiguen, implementen y validen en campo.
Este proyecto beneficiará enormemente tanto a las empresas innovadoras participantes, como a los destinatarios de la tecnología a desarrollar (Ayuntamientos, Administraciones Públicas, gestores de Destinos Turísticos Inteligentes, cadenas hoteleras, resorts de lujo, centros de convenciones, etc).

Convocatoria ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas y se procede a la convocatoria correspondiente al año 2022, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. 

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eMAPA 4.0: Plataforma avanzada automatización de pentesting orientada a empresas manufactureras en el ámbito de la industria 4.0

Desde Elliot Cloud, a través del proyecto eMAPA 4.0, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para colaborar con el impulso y apoyar a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) y OnTech (Cluster tecnológico y biotecnológico del sur de Europa) para la mejora de la competitividad de las PYMES. En colaboración con , la Universidad de Málaga, MNEMO y San Mobile, hemos realizado un proyecto en el que hemos desarrollado el prototipo de una plataforma para la automatización de tareas de pentesting con el que disminuir el ciberriesgo de las empresas manufacturares en avanzado estado de digitalización.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022b.
  • Duración: 9 meses (agosto 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto: 561.960,42 euros.

Objetivo del proyecto eMAPA 4.0

Partiendo de un enfoque desde el punto de vista del defensor – propietario de la infraestructura – lo que ahora se persigue es desarrollar una plataforma tecnológica, basada en el tratamiento masivo de datos, que incorpore el know-how previo relativo a las actividades de pentesting , y proceda a automatizarlo de una forma eficaz y eficiente, cumpliendo con las especificidades de las empresas manufactureras encuadradas en la Industria 4.0. 

La finalidad de esta plataforma es el descubrimiento y confirmación de vulnerabilidades en la infraestructura que puedan ser explotadas por agentes internos y/o externos hostiles con diferentes finalidades. El conocimiento detallado de las vulnerabilidades ayudará a implementar las actividades de securización que minimicen los riesgos.  

Teniendo en cuenta que las actuales arquitecturas IT empresariales organizan sus activos en distintos ámbitos (cloud, on-premise, edge) la plataforma propuesta se centrará en el ámbito de dispositivos cloud (dispositivos en la nube) y dispositivos edge (aquellos dispositivos más cercanos a donde se genera o desde donde se recibe la información) pues estos tienen una especial importancia en la industria manufacturera al tratarse de todo aquel hardware y software necesario para controlar el equipamiento industrial: sistemas de control (ICS) como controladores lógicos programables (PLC), sistemas de control distribuido (DCS) y sistemas de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA). Estos dispositivos constituirían el núcleo productivo de una industria manufacturera. 

Desde el punto de vista técnico, el proyecto eMAPA 4.0, plantea el desarrollo de una plataforma que permita la automatización de las tareas de pentesting sobre un ámbito específico de la infraestructura de una organización (centrados en cloud, edge). Previa a la ejecución del pentesting existirá un conjunto de actividades igualmente automatizadas para el descubrimiento de activos y las posibles brechas de seguridad que pueden existir sobre los mismos. La información obtenida a partir del pentesting puede ser explotada de manera individual por una organización o agrupado para un conjunto de organizaciones con algún tipo de relación como puede ser la pertenencia a la misma cadena de valor. 

Para poder lograrlo se precisa la incorporación de tecnologías de tratamiento masivo de datos (Big Data) y la aplicación de algoritmos avanzados de machine learning y/o inteligencia artificial. Para conseguir poner en valor los resultados obtenidos se aplicarán tecnologías de visualización avanzada de datos. 

El sistema a implementar se basará en la búsqueda de métodos y planteamientos tecnológicos que permitan la construcción de una arquitectura escalable y distribuida y la construcción de un software que proporcionen las siguientes capacidades tecnológicas:

  • Descubrimiento: conexión y explotación de fuentes de información internas y/o externas de carácter heterogéneo en cuanto a su contenido y estructura. Podemos hablar desde ficheros de log, APIs externas o resultados de procesos. 
  • Procesamiento y análisis intensivo de la información recolectada a través del proyecto eMAPA 4.0, para su adecuada integración y homogeneización de cara a facilitar el posterior uso de la misma. Generación de nueva información mediante la aplicación de reglas de deducción. 
  • Integración del framework CALDERA basado en MITRE que permite incorporar diferentes  herramientas tipo Red Team para ejecutar diferentes tipologías y actividades de pentesting. 
  • Configuración de las actividades de descubrimiento – ámbito de actuación – y de las actividades de pentesting – tipología de tests -. 
  • Monitorización del estado de las diferentes tareas en curso o finalizadas. 
  • Sistema de visualización de los datos obtenidos bien por los procesos de descubrimiento bien por los procesos de pentesting. Mecanismos de agrupación, comparación en el tiempo y entre organizaciones, evolución en el tiempo de la información recopilada, generada y obtenida.  
  • Sistema de generación de reportes con evidencias de los activos y brechas identificadas. 
  • Definición de distintos perfiles de usuario en base a los cuales puedan establecerse diferentes políticas de ejecución de procesos y/o de acceso a la información. 
  • Establecer soluciones de seguridad robustas para el acceso y la transferencia de información entre componentes y organizaciones (tanto en sus diferentes módulos como entre sus sistemas de explotación y los servidores corporativos). Seguridad horizontal y vertical de la información en base a perfiles. 

Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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Proyecto OPTENERGY2: Optimización de los consumos energéticos basados en herramienta integral y predictiva orientada a clientes industriales y comunidades energéticas

Desde Elliot Cloud, a través del Proyecto OPTENERGY2, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para impulsar y apoyar a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) para la mejora de la competitividad de las PYMES. En colaboración con Clúster de energía de Aragón (CLENAR), AEI Smart City Cluster y Switching Consulting, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración, a través de un proyecto experimental, que tiene como objetivo modelizar el consumo de los centros o comunidades (eléctrica y térmica) de cada uno de los prosumers de la red en el que se incluirá un aplicativo de plataforma que tendrá en cuenta las producciones de energía renovable, los consumos de sus integrantes, la monitorización de estos, etc.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022b.
  • Duración: 9 meses (julio 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto: 245.501 euros.
  • Subvención concedida: 147.300 euros.

Objetivos del Proyecto OPTENERGY2

El proyecto pretende realizar un desarrollo experimental de una solución integral para la captura de datos de generación energética distribuida (eléctrica y térmica) de cada uno de los prosumers de la red, modelizando tanto el consumo esperado de cada una de los centros o comunidades, así como haciendo previsión de la generación en cada una de ellas, y monitorizando en tiempo real la instalación. 

Dentro del desarrollo se incluirá un aplicativo de plataforma para el impulso y la gestión de comunidades energéticas, que tendrá en cuenta las producciones de energía renovable, los consumos de sus integrantes, la monitorización de ambos, cálculo de huella de carbono, cálculo de ahorros obtenidos, etc. 

Esta solución dispondrá asimismo de un módulo de captura de datos de indicadores del mercado energético para la construcción de los precios de la energía. Teniendo en cuenta inputs de datos como cotización TTF, MIBGAS, HenryHUB, MEFF, paridad reservas hidráulicas, eolicidad, nuclear, CORES, producción mediante ciclos combinados, BRENT, TEXAS, etc permitirá establecer criterios de compra a nivel predictivo. 

A su vez, la plataforma también integrará una calculadora de emisiones de CO2 emitidas y ahorradas. 

Proyecto SCALDATAIniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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Proyecto AMBITELL: Digitalización de plantas fotovoltaicas de autoconsumo industrial

A través del proyecto AMBITELL, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para mejorar la competitividad de las PYMES. En colaboración con CITD Engineering and Technologies, Clúster de energía de Aragón (CLENAR), AEI Smart City Cluster, ITAINNOVA y AMB Greenpower, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración a través de una plataforma interactiva, que permita visualizar y facilitar la gestión de instalaciones de autoconsumo, generando una mayor automatización y optimización de procesos.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a AEI para la mejora de la competitividad de las PYMES – 2022.
  • Duración: 9 meses (julio 2022 – abril 2023).
  • Presupuesto del proyecto:128.774 euros.
  • Subvención concedida: 67.663 euros.

Objetivo del Proyecto AMBITELL

Actualmente existen en el mercado gran variedad de programas SCAD, como herramienta de gestión digital en la monitorización de procesos industriales a distancia. 

En el sector de las energías renovables y más concretamente en las instalaciones fotovoltaicas, existen diferentes tipos de SCADA en función de la tecnología y las características propias de la instalación. Esto genera una situación de cierta complejidad a la hora de gestionar diferentes plantas solares fotovoltaicas de autoconsumo, ya que puede ser que las instalaciones tengan diferentes SCADAs, con su tecnología particular.  

El proyecto AMBITELL pretende realizar un desarrollo experimental en forma de plataforma interactiva que permita visualizar y facilitar la gestión de instalaciones de autoconsumo, facilitando el tratamiento masivo de datos y sacando más rendimiento a toda la información que se dispone. 

La plataforma AMBITELL resultará así en una mayor automatización y optimización de procesos, ahorros de tiempos de trabajo, mejora en la toma de decisiones de la empresa y ausencia de errores humanos. 

Proyecto SCALDATA

Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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Proyecto SCALDATA: Nuevas tecnologías digitales para el control del proceso de fabricación aditiva mediante análisis de datos

Desde Elliot Cloud, a través del Proyecto SCALDATA, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para mejorar la competitividad de las PYMES. En colaboración con el CITD Engineering and Technologies, Andalucía Smart City Cluster y AEI Smart City Cluster, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración con el que impulsar a través del cual generar predicciones en la defectología de piezas fabricadas a través de técnicas de inteligencia artificial aplicadas sobre los parámetros de fabricación.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales e Innovadoras (AEI) 2022.
  • Duración: 9 meses (21/03/2022 – 21/12/2022).
  • Presupuesto del proyecto: 267.590 euros.
  • Subvención concedida: 205.491 euros.

Objetivo del Proyecto SCALDATA

Los procesos de fabricación aditiva son eficientes en el uso de materiales y energía y contribuyen a dotar de flexibilidad a los procesos productivos. Por tanto, en un escenario de escasez de recursos, con plazos y costes cada vez más estrechos, es imperativo sustituir y complementar los procesos tradicionales de arranque de material por otros más eficientes como son los procesos aditivos. No obstante, aún son muchos los factores que impiden la adopción de dicha tecnología, especialmente la aparición de defectos en las piezas fabricadas, de manera imprevisible, aleatoria y difícilmente detectables.

El objetivo fundamental del proyecto será la explotación de datos relativos a los procesos de fabricación aditiva de cama de polvo metálico y utilizar la inteligencia artificial con el fin de generar predicciones para la tipología, localización y efecto de defectos en las piezas producidas. El conocimiento de esta defectología, tanto en localización como en tamaño es de vital importancia para la validación de la pieza, sobre todo para aplicaciones con requerimientos a fatiga.

Actualmente la distribución de defectos en una pieza impresa se obtiene gracias a métodos de inspección no destructivos como la tomografía o radiografía, siendo necesario alcanzar resoluciones mínimas para ser capaz de detectar defectos que podrían ser críticos para el correcto funcionamiento de la pieza. Este proceso es ineficiente en coste y en plazo y muchas veces lleva a descartar piezas después los costosos procesos de fabricación, mecanizado u otros post-procesos e inspección.

Proyecto SCALDATA

Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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Proyecto I+D+i

Proyecto OPITRADE: Optimización en procesos industriales mediante la aplicación de trazabilidad descentralizada

A través del Proyecto OPITRADE, apostamos por la digitalización y la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas para mejorar la competitividad de las PYMES. En colaboración con el CITD Engineering and Technologies, Andalucía Smart City Cluster y AEI Smart City Cluster, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración con el cual integrar tecnologías IoT y Blockchain para monitorizar y gestionar la economía circular del plástico a nivel de equipos y proceso de producción.

Datos del proyecto

  • Convocatoria: Programa de apoyo a AEI para la mejora de la competitividad de las PYMES – 2022.
  • Duración: 9 meses (21/03/2022 – 21/12/2022).
  • Presupuesto del proyecto: 226.901 euros.
  • Subvención concedida: 175.864 euros.

Objetivo del Proyecto OPITRADE

El plástico es un material empleado de manera intensiva en la industria cuyo uso se ha convertido en un problema medioambiental en el que inciden muchas políticas nacionales e internacionales. La optimización de su gestión es, por tanto, fundamental a la hora disminuir su desperdicio y la cantidad de este que acaba teniendo que ser reciclado por errores y malfuncionamientos en los procesos industriales.

En este sentido, el proyecto OPITRADE tiene como objetivo integrar tecnologías IoT y Blockchain para monitorizar y gestionar la economía circular del plástico a nivel de equipos y proceso de producción, permitiendo analizar los procesos relacionados, optimizarlos e, incluso, en futuras aplicaciones favorecer el mantenimiento predictivo y preventivo de la cadena de producción.

Mientras que, en los procesos de reciclaje de plástico, los sistemas basados en conocimiento están normalmente basados en sistemas expertos, sistemas de recomendación o case-based Reasoning, en los estudios realizados en este proyecto, el objetivo de la simulación no ha sido el control del proceso industrial, sino la simulación de éste para desarrollar posibles mejoras inteligentes, tanto en el proceso en sí como en los marcos energéticos y económicos que puedan producir un beneficio desde cualquier perspectiva relativa al proceso de producción. Gracias a esto se ha obtenido un procedimiento generalizado que ha permitido definir una metodología aplicable a otros procesos productivos del sector industrial.

Proyecto SCALDATA

Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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El desarrollo de plataformas tecnológicas y sistemas de inteligencia aplicados al turismo, son una pieza fundamental para la mejora en la gestión de destinos y en la experiencia de los visitantes. Además, de esta forma, se logra alinear las estrategias de las diferentes regiones turísticas.