La Universidad de Burgos, a través de su Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional Aplicada (GICAP), forma parte de este consorcio que lidera Hypatia GNC Accesorios, fabricante de máquina herramienta de alta tecnología y perteneciente al Grupo Nicolás Correa. Además, participan ENRIEL, empresa especializada en la distribución, seguimiento y control de estado de los lubricantes, Mecanizados Especiales, empresa consolidada en el sector del mecanizado y Fundación Centro Tecnológico de Miranda de Ebro (CTME), especialistas en tecnologías Internet of Things (IoT) y comunicación con máquina herramienta.
Los fluidos refrigerantes y lubricantes (“taladrinas”) juegan un papel clave en el proceso de mecanizado. Disponer de un modelo de comportamiento de las taladrinas, que se anticipe a la aparición de problemas (malos olores y presencia de microorganismos, corrosión en máquina o en piezas, acabado superficial defectuoso…) puede suponer para las empresas que realizan mecanizado un importante aumento de su eficiencia/competitividad, un considerable ahorro económico y una significativa reducción de su impacto medioambiental.
El objetivo general del proyecto SmarTaladrine es diseñar y desarrollar una solución innovadora que modelice el comportamiento de las taladrinas y sus relaciones con las condiciones del entorno y las variables de máquina, permitiendo actuar sobre las mismas con garantías. Esta supervisión inteligente es fruto de la incorporación de modelos capaces de aprender para adaptarse al problema (Machine Learning) y de la toma e integración de datos heterogéneos y complejos de distintas fuentes (Big Data): estado de los fluidos en situaciones y momentos diversos, condiciones ambientales y el estado de la máquina.
Se desarrollarán dos modalidades de la solución, para adaptarse a las diferentes circunstancias de los potenciales usuarios: embebida en máquina para nuevas adquisiciones o como accesorio modular, para máquinas ya operativas, facilitando su gestión interna o por terceros.
La implantación de la monitorización y gestión avanzada de operaciones en máquinas inteligentes representará una revolución de la producción en términos de innovación, ahorro de costes y tiempo. La supervisión de las operaciones en la producción inteligente en máquinas traerá consigo numerosas ventajas sobre la producción y fabricación convencional traduciéndose en mejoras en la flexibilidad, productividad y sostenibilidad.
Así, el resultado del proyecto SmarTaladrine es una solución inteligente que se adapta a las necesidades y expectativas de los mecanizadores para gestionar de manera eficiente y sostenible un elemento imprescindible en su labor, como es la taladrina. Por otra parte, esta solución de mantenimiento preventivo permitirá seguir avanzado en el diseño y desarrollo de máquinas herramienta de alta tecnología que contribuyan a la transición ecológica y digital del sector industrial y en la implementación de servicios avanzados de gestión inteligente de lubricantes.
Por parte de la UBU, el investigador principal es el Dr. Álvaro Herrero Cosío. Los investigadores del grupo de investigación GICAP, mayoritariamente del nuevo Departamento de Digitalización de la institución universitaria, desarrollarán las tareas del proyecto vinculadas al diseño del dispositivo IIot, así como la aplicación de los modelos de Machine Learning para el mantenimiento preventivo de las taladrinas. Cabe mencionar que este proyecto es la continuación del anterior proyecto “Machine Learning para optimización de taladrinas automáticas” (MALEOPTA), coordinado por el Dr. Carlos Cambra Baseca y financiado a través de la Convocatoria lanzadera universitaria de proyectos con empresas 2019, en el marco del programa TCUE 2018-2020.
El proyecto SmarTaladrine con número de expediente CPP2021-008816 está financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) mediante la convocatoria de Colaboración Público-Privada 2021 (expediente MCIN/AEI/10.13039/501100011033) y por la Unión Europea-NextGenerationEU/PRTR.
