{"id":139079,"date":"2022-01-18T10:46:01","date_gmt":"2022-01-18T09:46:01","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=139079"},"modified":"2023-05-30T12:56:46","modified_gmt":"2023-05-30T10:56:46","slug":"gemelos-digitales-avances-made-in-valencia-para-la-industria-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/gemelos-digitales-avances-made-in-valencia-para-la-industria-4-0\/","title":{"rendered":"Gemelos digitales: avances ‘made in Valencia’ para la industria 4.0"},"content":{"rendered":"\n

El profesor de la CEU UCH Juan Pardo Albiach<\/a><\/strong> desarrolla con la empresa valenciana Ceteck un \u201cgemelo digital\u201d para la predicci\u00f3n de aver\u00edas en maquinaria mediante algoritmos de inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH)<\/a><\/strong> de Valencia y la empresa valenciana Ceteck Tecnol\u00f3gica S.L.<\/strong>, ubicada en Rafelbunyol, han iniciado un proyecto de colaboraci\u00f3n para incorporar nuevas t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/strong> al modelo de gemelo digital para la industria 4.0 <\/strong>que desarrolla Ceteck, pyme fundada en 2004 por Ernesto Bedrina y Juan Vicente Sales. A trav\u00e9s de la colaboraci\u00f3n con esta empresa del investigador principal del grupo ESAI de la CEU UCH<\/a>, el profesor Juan Pardo Albiach<\/a><\/strong><\/strong>, trabajan en el desarrollo de algoritmos de Machine Learning y t\u00e9cnicas de Big Data para la predicci\u00f3n de fallos y el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial que permita evitar paradas en la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto ha obtenido una de las subvenciones para la realizaci\u00f3n de estancias de personal investigador doctor en empresas <\/strong>de la Comunitat Valenciana (AEST\/2021) de la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital <\/a>de la Generalitat Valenciana. Dentro de la Estrategia de Inteligencia Artificial (IA) de la Comunitat Valenciana<\/a>, este proyecto se enmarca en la aplicaci\u00f3n de la IA al tejido productivo de la Comunidad Valenciana, para favorecer el incremento de la productividad, la competitividad y la sostenibilidad de las empresas valencianas.<\/p>\n\n\n\n

\"El
El profesor de la CEU UCH Juan Pardo Albiach, investigador principal del grupo ESAI, y Ernesto Bedrina, fundador de Ceteck Tecnol\u00f3gica, colaboran en el dise\u00f1o de gemelos digitales para la predicci\u00f3n de aver\u00edas en maquinaria industrial mediante inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Modelos predictivos para evitar paradas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan explican Bedrina y Pardo, la maquinaria industrial cuenta normalmente con sistemas de alerta que avisan de las aver\u00edas en los equipos para evitar un da\u00f1o grave, como alg\u00fan peligro importante para el operario o el resto del equipamiento. Estas alertas normalmente finalizan con una parada segura del sistema. Con este proyecto conjunto, Ceteck<\/strong> y la CEU UCH<\/a><\/strong> pretenden ir un paso m\u00e1s all\u00e1 para dise\u00f1ar un modelo basado en inteligencia artificial que permita predecir cu\u00e1ndo se puede producir una aver\u00eda antes de que se active la alarma de parada de un equipo industrial.<\/p>\n\n\n\n

Para el desarrollo de este tipo de modelos predictivos para el mantenimiento de maquinaria <\/strong>es necesario monitorizar en tiempo real valores como temperaturas, vibraciones, tensiones, intensidades o valores de consumo, entre otras variables. Tratar estos grandes vol\u00famenes de datos, tambi\u00e9n en tiempo real, requiere la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas avanzadas de estad\u00edstica para el Big data<\/strong>. El dise\u00f1o de sistemas de inteligencia artificial permite identificar cu\u00e1les son las variables que m\u00e1s influyen en la aver\u00eda de una m\u00e1quina. Esta metodolog\u00eda permitir\u00e1 planificar un mantenimiento predictivo de la maquinaria que evite las paradas en la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En concreto, Ceteck<\/strong> y la CEU UCH<\/a><\/strong> trabajan ya en un modelo predictivo de fallos basados en vibraciones<\/strong> que pueda ser aplicado a diferentes tipos de m\u00e1quinas. Esta metodolog\u00eda predictiva basada en inteligencia artificial se podr\u00e1 integrar en el desarrollo de \u201cgemelos digitales\u201d por parte de Ceteck.<\/p>\n\n\n\n

Este proyecto de colaboraci\u00f3n Universidad-Empresa para la transferencia de resultados de investigaci\u00f3n ha obtenido una de las AYUDAS para estancias de personal investigador en empresas AEST\/2021 de la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Salto tecnol\u00f3gico sustancial<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para Ernesto Bedrina<\/strong>, \u201cla principal ventaja que este proyecto con la Universidad puede traer a Ceteck en su desarrollo de gemelos digitales para la industria es el dise\u00f1o de un sistema inteligente de predicci\u00f3n de aver\u00edas, antes de que estas se produzcan. La colaboraci\u00f3n con la CEU UCH va a suponer un salto tecnol\u00f3gico sustancial para el producto que desarrollamos, gracias a la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial de vanguardia que permiten la incorporaci\u00f3n de modelos basados en datos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, Juan Pardo Albiach<\/a><\/strong>, investigador de la CEU UCH, se\u00f1ala que \u201cel proyecto busca la transferencia a la empresa del conocimiento adquirido en nuestra investigaci\u00f3n estos \u00faltimos a\u00f1os en el \u00e1rea del aprendizaje autom\u00e1tico entorno a los sistemas predictivos. Adem\u00e1s, aportar a Ceteck una metodolog\u00eda basada en la investigaci\u00f3n les permitir\u00e1 en el futuro dedicar m\u00e1s esfuerzos a investigar en el \u00e1rea relacionada con la industria 4.0, e incorporar a sus equipos perfiles m\u00e1s investigadores, como los doctorandos que salen de la Universidad\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Este modelo de gemelo digital para la predicci\u00f3n de fallos en diferentes tipos de maquinaria est\u00e1 basado en el an\u00e1lisis de vibraciones, para realizar un mantenimiento predictivo y evitar las paradas de emergencia que detienen la producci\u00f3n<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ceteck Tecnol\u00f3gica S.L.<\/strong> se dedica al desarrollo de gemelos digitales para la industria, que faciliten operaciones como la monitorizaci\u00f3n en tiempo real o la detecci\u00f3n temprana de fallos en procesos de producci\u00f3n, as\u00ed como mejoras en su eficacia y calidad. Situada en Rafelbunyol y fundada en 2004, Ceteck cuenta con amplia experiencia en la realizaci\u00f3n de proyectos complejos en el \u00e1mbito de la monitorizaci\u00f3n industrial en tiempo real, a nivel internacional y en trece sectores diferentes, como renovables, energ\u00eda, minas, acero, Oil&Gas, farmacia o food&beverage, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

El Grupo de<\/strong> Sistemas Empotrados e Inteligencia Artificial (ESAI)<\/strong><\/a> de la CEU UCH<\/strong>, que dirige el profesor Juan Pardo Albiach<\/a><\/strong>, es un grupo multidisciplinar que desarrolla sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n entorno a la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, miner\u00eda de datos y otras t\u00e9cnicas avanzadas de estad\u00edstica a problemas relacionados con el Big data, o grandes conjuntos de datos generados en tiempo real, para el desarrollo de sistemas inteligentes, de aprendizaje autom\u00e1tico, detecci\u00f3n de patrones y comprensi\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos. Sus investigaciones se han aplicado en \u00e1mbitos tan dispares como la producci\u00f3n industrial, la dom\u00f3tica o la salud, con modelos predictivos neuronales y de lesiones y rendimiento deportivo.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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