Categoría: Proyecto I+D+i

Desde Elliot Cloud, a través del Proyecto EXTRUBOT, 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 Cluster de Automoción (AEI Rioja), Standard profil y Umibots Robotic Solutions, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración que garantice el correcto almacenado en la operación final (corte y recogida en los contenedores) en el proceso de extrusión de un vehículo, desarrollando y validando un prototipo de sistema automático para dicha operación.

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: 327.161 euros.
• Subvención concedida: 255.838 euros.

Objetivo del proyecto EXTRUBOT

En el proceso de extrusión la operación final es el corte y recogida del perfil en curso en los contenedores adecuados que garanticen el correcto almacenado sin deteriorar la superficie del perfil (principalmente la superficie que posteriormente y tras el montaje en el vehículo, será vista desde el exterior).  

En la actualidad esta operación se realiza de manera manual dada la complejidad que tiene el almacenamiento de manera ordenada en los contenedores y la posterior inclusión de los elementos separadores que evitan el exceso de presión entre capas de perfiles, con el correspondiente riesgo de marcas. Esta situación de recogida manual implica, además, una limitación de velocidad de extrusión como consecuencia del límite de carga del operario. 

 El proyecto EXTRUBOT desarrollará y validará un prototipo de sistema automático para la recogida en línea de extrusión de perfiles rígidos que garantice su correcto apilamiento en los contenedores. El proyecto se centrará en la construcción de un prototipo funcional y con posibilidades de ser utilizado en producción y finalmente la validación de esta tecnología para su aplicación de forma sistemática en líneas similares.  

Se espera que el prototipo consista en una solución de robótica avanzada que contendrá un vehículo de guiado automático (AGV), integrado con un robot industrial (araña, de 6 ejes, o colaborativo), acompañados de una solución de visión artificial. Este sistema completamente automatizado permitirá aumentar la productividad, reducir costes como consecuencia del aumento de velocidad de producción, y mejorar la reputación por la reducción del número de lotes rechazados en cliente. 

A través del Proyecto COOLBOT, 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 Clúster Food I+i y Umibots Robotic Solutions, hemos realizado un proyecto de nueve meses de duración que plantea la investigación y desarrollo de un robot autónomo, capaz de transportar y apilar palés de producto en el interior de una cámara congeladora (a temperatura de -30ºC), facilitando y automatizando los procesos logísticos de las industrias alimentarias que operan con productos congelados.

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: 202.685 euros.
• Subvención concedida: 162.146 euros.

Objetivo del proyecto COOLBOT

Las industrias alimentarias que operan con productos congelados tienen dificultades para conseguir automatizar sus procesos logísticos. Actualmente, no existen vehículos de guiado automático (AGVs) que puedan operar de forma robusta en las cámaras de congelado.  

El proyecto COOLBOT plantea la investigación y desarrollo de un robot autónomo, capaz de transportar y apilar palés de producto en el interior de una cámara congeladora (a temperatura de -30ºC). Se investigará, igualmente, la integración en el sistema robótico, de una aplicación de software para la gestión del almacén congelador, que utilizará un sistema de visión artificial para la correcta identificación y ubicación de los materiales en las ubicaciones óptimas, que garanticen la mayor eficiencia en sus movimientos. 

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. 

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. 

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.

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.