{"id":133761,"date":"2021-07-05T11:08:32","date_gmt":"2021-07-05T09:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=133761"},"modified":"2025-02-28T12:03:48","modified_gmt":"2025-02-28T11:03:48","slug":"premio-para-ford-valencia-y-la-ceu-uch-en-los-factories-of-the-future-awards-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/premio-para-ford-valencia-y-la-ceu-uch-en-los-factories-of-the-future-awards-2021\/","title":{"rendered":"Premio para Ford Valencia y la CEU UCH en los \u2018Factories of the Future Awards 2021\u2019"},"content":{"rendered":"\n

El proyecto premiado forma parte de la tesis doctoral de Iv\u00e1n Peinado<\/a> en el \u00e1rea de estampaci\u00f3n de la planta de Almussafes, financiada por la Fundaci\u00f3n para el Desarrollo y la Innovaci\u00f3n (FDI), bajo la direcci\u00f3n de Nicol\u00e1s Montes<\/a> (CEU UCH) y Eduardo Garc\u00eda Magraner (Ford)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Eduardo
Eduardo Garc\u00eda Magraner (Ford Valencia), Nicol\u00e1s Montes (CEU UCH) y el doctorando Iv\u00e1n Peinado, en la entrega de los premios Factories of the Future Awards 2021, en Barcelona.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

El modelo de predicci\u00f3n de aver\u00edas en el \u00e1rea de estampaci\u00f3n para carrocer\u00edas<\/strong> dise\u00f1ado por investigadores de Ford Valencia y la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH) ha obtenido el premio \u2018Factories of the Future Awards 2021<\/a>\u2019<\/strong>, en la categor\u00eda de \u201cLiderazgo en la transformaci\u00f3n digital de la planta industrial\u201d. Estos premios son concedidos anualmente en el congreso internacional Advanced Factories<\/strong>, que se ha celebrado en Barcelona. En este foro, dedicado a la innovaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n e industria 4.0, se premian las mejores aplicaciones de la inteligencia artificial al \u00e1mbito de la producci\u00f3n industrial a nivel mundial.<\/p>\n\n\n\n

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El modelo predictivo de Ford y la CEU UCH premiado en esta edici\u00f3n forma parte de la tesis doctoral de Iv\u00e1n Peinado<\/a><\/strong> sobre el \u00e1rea de estampaci\u00f3n de Ford en la planta de Almussafes, que est\u00e1 desarrollando bajo la direcci\u00f3n del profesor Nicol\u00e1s Montes<\/a><\/strong>, investigador principal del Grupo en Automatizaci\u00f3n Industrial y Rob\u00f3tica (AIR) de la CEU UCH<\/a>, y Eduardo Garc\u00eda Magraner<\/strong>, gerente del \u00e1rea de Ingenier\u00eda de Carrocer\u00edas y Prensas de Ford Valencia y doctor por esta Universidad. Esta tesis est\u00e1 financiada por la Fundaci\u00f3n para el Desarrollo y la Innovaci\u00f3n (FDI) de la Generalitat Valenciana y Ford.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan explica Iv\u00e1n Peinado<\/strong>, \u201cen la planta de estampaci\u00f3n de carrocer\u00edas, las aver\u00edas que pueden aparecer en los equipos producen en algunos casos paradas inesperadas en la producci\u00f3n, con la repercusi\u00f3n econ\u00f3mica que ello implica. Por eso es tan importante dise\u00f1ar sistemas que nos permitan predecir la aparici\u00f3n de aver\u00edas que causan paradas imprevistas y evitar sus costes\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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Internet de las cosas, a escala industrial<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para abordar esta mejora, el equipo de ingenieros de Ford y la CEU UCH <\/strong>se plante\u00f3 como objetivo obtener la mayor informaci\u00f3n posible en tiempo real del proceso de estampaci\u00f3n. El tratamiento adecuado de estos datos, aplicando herramientas relacionadas con la industria 4.0. y el uso de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, ha permitido establecer indicadores de predicci\u00f3n de posibles aver\u00edas, evitando que sucedan.<\/p>\n\n\n\n

Peinado explica que, en la propuesta premiada en el Factories of the Future Awards 2021<\/a><\/strong>, \u201chemos empleado t\u00e9cnicas IIoT, que es el \u201cinternet de las cosas\u201d para el \u00e1mbito industrial o Industrial Internet of Things. As\u00ed hemos conseguido tener totalmente conectados todos los componentes del proceso de estampaci\u00f3n y recibir toda la informaci\u00f3n de los sensores instalados en la maquinaria y sus equipos aut\u00f3matas. Un servidor conecta la red OT con la IT para enviar todos los datos desde los equipos a nuestra base de datos en la nube\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Su modelo para predecir aver\u00edas y evitar paradas en la planta de estampaci\u00f3n ha sido la mejor innovaci\u00f3n en el foro internacional Advanced Factories, en la categor\u00eda de \u201cLiderazgo en la transformaci\u00f3n digital de la planta industrial\u201d<\/strong><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Gracias a esta facilidad de acceso a todos los indicadores acumulados, el equipo de Ford y la CEU UCH<\/strong> ha desarrollado diferentes \u2018dashboards\u2019 o cuadros de mando para monitorizar las variables m\u00e1s cr\u00edticas del equipo de estampaci\u00f3n y dise\u00f1ar un modelo predictivo de aver\u00edas, a partir del an\u00e1lisis exhaustivo del funcionamiento normal de trabajo. \u201cDe este modo, podemos ahora controlar cualquier posible anomal\u00eda que puede anticipar una aver\u00eda, evitando las paradas de reparaci\u00f3n y sus consecuencias econ\u00f3micas negativas para la producci\u00f3n\u201d, destaca Iv\u00e1n Peinado.<\/p>\n\n\n\n

De finalistas, a premiados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los premios Factories of the Future Awards<\/strong> son concedidos en el foro Advanced Factories para reconocer las mejores iniciativas de la industria 4.0 cada a\u00f1o. El equipo formado por Ford Valencia y la CEU UCH ya fue finalista en la \u00faltima edici\u00f3n de 2020 de estos premios, en la categor\u00eda de Investigaci\u00f3n y desarrollo, con el proyecto \u201cMiniterms 4.0\u201d<\/strong><\/a>, liderado por los investigadores Nicol\u00e1s Montes, de la CEU UCH, y Eduardo Garc\u00eda Magraner, de Ford Valencia. Ambos han dirigido la investigaci\u00f3n de Iv\u00e1n Peinado, premiada en esta edici\u00f3n de 2021, esta vez en la categor\u00eda de Liderazgo en la transformaci\u00f3n digital de la planta industrial.<\/p>\n\n\n\n

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CEU UCH y Ford, finalistas en los Factories of the Future Awards<\/a><\/blockquote>