Plataforma digital de control de calidad para la fabricación con cero defectos mediante Inteligencia Artificial
El proyecto KAIA es una iniciativa surgida en 2021 y llevada a cabo gracias al programa Hazitek de SPRI y los Fondos FEDER Europeos, en la que colaboramos junto con otras 16 entidades. Trabajamos para desarrollar una plataforma digital de control de calidad para la fabricación con cero defectos mediante inteligencia artificial. En este artículo vamos a repasar los avances más destacados del segundo año del proyecto, 2022.
Uno de los principales objetivos de este año ha sido la captación de datos. Hemos trabajado en el dominio industrial, con la tecnología de deposición de metal por láser (LMD). Este es un proceso de fabricación en el que se utiliza un láser que funde el material metálico depositado para fabricar componentes en 3D.
La captación de datos es el primer paso a la hora de desarrollar una solución con inteligencia artificial que permita anticipar errores en la fabricación. En este caso, el origen de los datos se encuentra tanto en salidas analógicas proporcionadas por la máquina como en sensores externos; por ejemplo, caudalímetros, pirómetros o cámaras. Como cada fuente de datos proviene de un sistema diferente, hemos estudiado y seleccionado las conexiones y los protocolos de comunicación más adecuados y eficientes, según cada caso.
Para el tratamiento de datos utilizamos diferentes tecnologías de software libre, como las siguientes:
- Node-RED: herramienta de programación para conectar dispositivos, APIs y servicios.
- Nifi: proyecto de Apache Software Foundation diseñado para automatizar el flujo de datos entre sistemas de software.
- Mosquitto: bróker de mensajería que implementa el protocolo MQTT.
- HAProxy: balanceador de carga de alta disponibilidad y proxy inverso para aplicaciones basadas en TCP y HTTP.
- InfluxDB: sistema gestor de bases de datos de series temporales. Dispone de herramientas de visualización, analítica y aplicaciones en la nube.
También estamos trabajando en analítica predictiva y sistemas de alarmas. Por ejemplo, monitorizamos una máquina de corte de la que se obtienen dos señales de proceso. El objetivo es mejorar la vida útil de los componentes mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático. Utilizamos Flink para procesar los datos en “streaming” y extraer patrones, para identificar tendencias e implementar modelos de predicción.
En el año 2022 hemos vuelto a colaborar con el centro tecnológico IDEKO, especialistas en tecnologías de fabricación y producción industrial. Han desarrollado un demostrador completo de captación de datos; esto es, una plataforma formada por varias soluciones de “Condition Monitoring” de diferentes proveedores punteros como Siemens o IFM. Cada solución incluye sus propios sensores para monitorizar señales analógicas producidas por vibraciones. Una colaboración muy enriquecedora que nos servirá en la toma de decisiones sobre alternativas de monitorización de hardware y software.
Terminamos el año con la tercera reunión del proyecto KAIA. La mayoría de empresas del consorcio pudo asistir de forma presencial a las instalaciones de IDEKO Research Center. En este encuentro las empresas participantes presentamos los resultados del proyecto del último semestre, y se pusieron en común los desarrollos realizados en todos los paquetes de trabajo.
Durante este 2023, el último año del proyecto, se llevará a cabo la fase de implantación de los sistemas desarrollados en el marco de KAIA.
