• Home
  • Sala de Prensa
  • Noticias
  • MULTIPLE desarrollará un sistema de bajo coste para optimizar procesos productivos con tecnologías fotónicas

MULTIPLE desarrollará un sistema de bajo coste para optimizar procesos productivos con tecnologías fotónicas

MULTIPLE desarrollará un sistema de bajo coste para optimizar procesos productivos con tecnologías fotónicas

El consorcio MULTIPLE desarrollará un sistema de bajo coste en el que se aplicarán sensores fotónicos de última generación, integrados en dispositivos IoT que puedan operar con plataformas y servicios de análisis de datos en la nube; con el fin de dirigir los dispositivos de monitorización y, de ese modo, controlar y actuar sobre la producción.

Este innovador sistema se demostrará en tres sectores, siderurgia, maderero e industria chocolatera, pero puede aplicarse a otros procesos y sectores de actividad.


O Porriño, 3 de febrero de 2020.- AIMEN Centro Tecnológico lidera el proyecto europeo MULTIPLE, una iniciativa que tiene como objetivo conseguir una producción más eficiente y de calidad en diferentes sectores mediante la incorporación de un sistema integral de monitorización y optimización de procesos que combina tecnologías fotónicas innovadoras. Se trata de un proyecto enmarcado en la convocatoria H2020, que cuenta con un presupuesto cercano a los 7,5 millones de euros y en el que participan 16 entidades de 9 países.

El consorcio MULTIPLE desarrollará un sistema de bajo coste en el que se aplicarán sensores fotónicos de última generación con un amplio rango, que va desde el visible hasta el infrarrojo lejano, como son espectrómetros basados en electrónica orgánica, cámaras hiperespectrales compactas con tecnología filter-on-chip sensibles en el rango espectral Visible/Swir y sensores quemiométricos basados en espectroscopía láser en el rango MWIR. Para que la solución funcione de forma ágil, dichos sensores se integrarán en dispositivos IoT (Internet de las Cosas) con capacidad de procesamiento embebido para analizar datos en tiempo real, y con capacidad para interoperar con plataformas y servicios de análisis de datos en la nube, como Big Data, Inteligencia Artificial y Deep Learning; para dirigir los dispositivos de monitorización y, de ese modo, controlar y actuar sobre la producción.

Este innovador sistema se demostrará en tres sectores: en siderurgia, concretamente en acero; en la fabricación de muebles de baño de madera; y en la producción de chocolate. No obstante, los miembros del consorcio MULTIPLE aseguran que este sistema es escalable y puede ser aplicable a otros procesos  de producción y a otros sectores de actividad.

Los principales beneficios que traerá consigo la solución desarrollada en el proyecto MULTIPLE son mejorar la eficiencia de la producción mediante el control de parámetros relevantes y conseguir procesos más veloces, de mayor calidad y que sean eficientes en cuanto a recursos. Además, gracias al control integral de extremo a extremo en la línea de producción ofrece una ventaja competitiva, ya que tiende a conseguir una fabricación con cero defectos. Asimismo, en el caso de la aplicación planteada en la industria siderúrgica, se conseguirá reducir el consumo de energía y las emisiones de CO2 y NOX.

Consorcio europeo formado por entidades de 9 países

AIMEN lidera este consorcio europeo en el que participan empresas y entidades de España, Alemania, Bélgica, Francia, Grecia, Italia, Polonia, Portugal y Suiza. Los miembros son Abraia Software, Iris Technology Solutions, Royo Spain, ThingsO2 y AIMEN (España); Russula, Laminoirs des Landes y European Photonics Industry Consortium (Francia); Interuniveritair Micro-Electronica Centrum (Bélgica); Airoptic (Polonia); SCM Group (Italia); Photonfocus (Suiza); Jotis (Grecia), Senorics (Alemania) y MRA (Portugal).

Además de coordinar el proyecto, lidera el desarrollo de los dispositivos de monitorización IoT, integrando las tecnologías fotónicas con unidades de procesamiento embebido, proporcionando interoperabilidad con la nube y capacidad de procesamiento y análisis en tiempo real. También es el encargado de desarrollar algoritmos de análisis de datos basados en Inteligencia Artificial y Deep Learning para extraer información relevante del proceso y del producto a partir de los datos en bruto proporcionados por los sensores fotónicos.

VOLVER
Participa

Deja tu comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.