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Proyecto I+D+i

Fase 2. SMARTSAF

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 Cloud 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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Proyecto I+D+i

Proyecto DIGIMAP: Fabricación sostenible de piezas aeronáuticas de gran tamaño con cero defectos y bajo impacto ambiental

Desde Elliot Cloud, nos encontramos desarrollando DIGIMAP, un proyecto de Investigación y Desarrollo, dentro del Programa Tecnológico Aeronáutico del año 2023, cuyo objetivo se basa en financiar iniciativas estratégicas intensivas en I+D, realizadas por una agrupación de empresas, contribuyendo al desarrollo de tecnologías relevantes de aplicación en el ámbito aeronáutico.

Una iniciativa desarrollada en colaboración con las empresas: INMAPA, IBARMIA, Open Mind y Sevilla Control, contando, además, con la subcontratación de Tecnalia: Centro de Investigación y CiTD Engineering & Technologies.

Datos del proyecto

    • Expediente: PTAP 20231013
    • Convocatoria: Programa Tecnológico Aeronáutico (PTA) 2023
    • Duración: 24 meses (desde julio 2023)
    • Presupuesto del proyecto: 1.910.822 euros

Este proyecto ha sido subvencionado por el CDTI, cofinanciado con fondos Europeos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia y apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.

Más proyectos I+D

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Proyecto I+D+i

Proyecto ECOCOM: Producción aeronáutica Eco-Competitiva con tecnología innovadora.

ECOCOM: Investigación en nuevas tecnologías orientadas a conseguir una planta de producción aeronáutica Eco-Competitiva

Desde Elliot Cloud, nos encontramos desarrollando ECOCOM, un proyecto de Investigación y Desarrollo, dentro del Programa Tecnológico Aeronáutico del año 2023, cuyo objetivo se basa en financiar iniciativas estratégicas intensivas en I+D, realizadas por una agrupación de empresas, contribuyendo al desarrollo de tecnologías relevantes de aplicación en el ámbito aeronáutico.

Una iniciativa desarrollada que cuenta con la subcontratación de Tecnalia: Centro de Investigación y CATEC, Centro Avanzado de Tecnologías Aeroespaciales.

Datos del proyecto

    • Expediente: PTAP 20231013
    • Convocatoria: Programa Tecnológico Aeronáutico (PTA) 2023.
    • Duración: 24 meses (desde julio 2023)
    • Presupuesto del proyecto: 1.910.822 euros.

Objetivo del proyecto ECOCOM

El proyecto ECOCOM tiene como objetivo general desarrollar soluciones Eco-Competitivas para la producción de piezas aeronáuticas por mecanizado, con el fin de obtener una industria más resiliente y sostenible, reducir su huella de carbono y mejorar su eficiencia y productividad.

En Elliot Cloud, trabajaremos en el desarrollo de actividades I+D y en la aplicación de soluciones tecnológicas y técnicas de Inteligencia Artificial.

El consorcio se ha propuesto ambicioso objetivo de reducir la huella de carbono asociada al proceso de mecanizado de las piezas aeronáuticas en un 45% e incrementar la productividad en un 45%.

Este proyecto ha sido subvencionado por el CDTI, cofinanciado con fondos Europeos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia y apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.

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Fase 2 de DETECTA: Avanzando en mantenimiento predictivo y ciberseguridad para pymes industriales con tecnologías 4.0

La primera fase del proyecto DETECTA, se centró en desarrollar un modelo de Gemelo Digital para sistemas “caja negra”, utilizando monitorización e inteligencia artificial para responder eficientemente a riesgos en entornos IT/OT y cadenas de suministro.

Esta etapa estableció una base de conocimientos y metodologías sólidas, preparando el camino para sistemas avanzados que aseguran la seguridad y disponibilidad de procesos industriales, incluyendo la futura implementación de sistemas de monitorización y detección de anomalías.

Fase 2: Investigación de metodologías no intrusivas apoyadas en tecnologías habilitadoras 4.0 para abordar un mantenimiento predictivo y ciberseguro en pymes industriales e interacciones en su cadena de valor

Mediante la combinación de tecnologías disruptivas, Gemelo Digital y Machine Learning, el proyecto DETECTA Fase 2, va a permitir la generación de ecosistemas de aprendizaje para la detección de anomalías de forma más rápida y ágil, donde:

  • Disponer de la información del ciclo de vida de procesos y sus interacciones.
  • Analizar incidencias sin interferir o paralizar los procesos productivos.
  • Incorporar modelos de aprendizaje a partir de datos distribuidos en diferentes puntos de la cadena de proceso y suministro.

En la segunda fase del proyecto DETECTA, desde Elliot Cloud, realizaremos un diagnóstico de las técnicas SADT (Técnicas de Diseño y Análisis Estructurado), que le permitirá desarrollar un gemelo digital para la generación de una visión unificada y no intrusiva acerca del comportamiento de una instalación industrial ante diversas situaciones de mantenibilidad y ciberseguridad con modelos analizados para la toma de decisiones anticipadas.

Esta investigación permitirá incorporar futuras funcionalidades a nuestra plataforma Elliot Industry dotándola de una mayor robustez y seguridad.

Además de nuestra empresa, Elliot Cloud, el consorcio está formado por otra pyme del sector de la industria como es Industrias MAXI, el centro tecnológico FUNDITEC, el clúster AEI FACYL, y coordinados por el clúster AEI Ciberseguridad

Proyecto cofinanciado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo a través de la línea de ayudas de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras, en su convocatoria del 2023 en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

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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 Cloud 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 I+D+i

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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Proyecto I+D+i

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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Proyecto I+D+i

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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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.