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Innovacion 30.10.2023 
SEGULA lanza el proyecto INDATIA
SEGULA ha lanzado el proyecto INDATIA, basado en la explotación de datos a través de inteligencia artificial para su uso en el sector industrial. El proyecto, realizado en colaboración con Gestamp y con el centro tecnológico Vicomtech, está enfocado a los procesos productivos industriales, con el objetivo de tener un mayor impacto y mejorar la introducción de los proyectos basados en datos e IA.
El sector industrial genera una gran cantidad de datos asociados que se pueden utilizar para reducir los costes, mejorar la calidad y reducir los tiempos, pero estos proyectos todavía suponen un riesgo tecnológico alto, por lo que el proyecto se centra en reducir estos riesgos enfocando la investigación en dos temas de alto interés. En primer lugar, en la generación de datos sintéticos y, en segundo lugar, en el control de las anomalías que van generando esos datos.
En este sentido, Jorge Martínez Santiago, R&I Manager of the IA & Industry 4.0 de SEGULA en la oficina de Vitoria-Gasteiz, explica que “se necesita una gran cantidad de datos para analizar y entender los procesos. La generación de datos sintéticos nos permite cubrir los huecos que tenemos sobre apartados concretos del proceso, permitiéndonos obtener un conjunto de datos que esta balanceado. Por ejemplo, tener datos de piezas malas, sin necesidad de que se generen piezas malas reales, lo que supone reducir tiempos y generar un menor impacto a nuestros clientes”. Estos datos sintéticos permitirán la creación de modelos de IA que den solución a las necesidades del cliente.
De la misma manera, durante la vida útil de estos modelos, los datos que nos envían las máquinas, en ocasiones, plantean una serie de anomalías, que pueden ser indicativas, por ejemplo, de un mal funcionamiento en el largo plazo. Al tratarse de anomalías, no es fácil su identificación, ya que se van produciendo a lo largo del tiempo como un síntoma. Por ejemplo, si un motor está perdiendo vida útil o si una máquina tarda unos segundos más en realizar un cambio de molde, se identifica y se detecta ese problema para poder ajustar la producción. A este tipo de problemas se les denomina “anomalías hormiga”, a simple vista pequeños detalles pero que acumulados dan lugar a graves problemas o demoras en el tiempo.
Pero, ¿por qué implementar inteligencia artificial en estos sistemas? Cabría la posibilidad de implementar un sistema de reglas y que, por ejemplo, al detectar una anomalía pudiera saltar una alarma. No obstante, a lo largo del tiempo se complicaría, mientras que, “con inteligencia artificial, el algoritmo se va adaptando, hace uso del histórico de datos, se entrena y aprende”, comenta Jorge.
Así, SEGULA está llevando a cabo el proyecto utilizando tecnologías como el control de la calidad del dato o la generación de datos sintéticos. La investigación de estas técnicas nos permitirá mejorar nuestros servicios en los proyectos de Industria 4.0.
En este sentido, Jorge Martínez Santiago, R&I Manager of the IA & Industry 4.0 de SEGULA en la oficina de Vitoria-Gasteiz, explica que “se necesita una gran cantidad de datos para analizar y entender los procesos. La generación de datos sintéticos nos permite cubrir los huecos que tenemos sobre apartados concretos del proceso, permitiéndonos obtener un conjunto de datos que esta balanceado. Por ejemplo, tener datos de piezas malas, sin necesidad de que se generen piezas malas reales, lo que supone reducir tiempos y generar un menor impacto a nuestros clientes”. Estos datos sintéticos permitirán la creación de modelos de IA que den solución a las necesidades del cliente.
De la misma manera, durante la vida útil de estos modelos, los datos que nos envían las máquinas, en ocasiones, plantean una serie de anomalías, que pueden ser indicativas, por ejemplo, de un mal funcionamiento en el largo plazo. Al tratarse de anomalías, no es fácil su identificación, ya que se van produciendo a lo largo del tiempo como un síntoma. Por ejemplo, si un motor está perdiendo vida útil o si una máquina tarda unos segundos más en realizar un cambio de molde, se identifica y se detecta ese problema para poder ajustar la producción. A este tipo de problemas se les denomina “anomalías hormiga”, a simple vista pequeños detalles pero que acumulados dan lugar a graves problemas o demoras en el tiempo.
Pero, ¿por qué implementar inteligencia artificial en estos sistemas? Cabría la posibilidad de implementar un sistema de reglas y que, por ejemplo, al detectar una anomalía pudiera saltar una alarma. No obstante, a lo largo del tiempo se complicaría, mientras que, “con inteligencia artificial, el algoritmo se va adaptando, hace uso del histórico de datos, se entrena y aprende”, comenta Jorge.
Así, SEGULA está llevando a cabo el proyecto utilizando tecnologías como el control de la calidad del dato o la generación de datos sintéticos. La investigación de estas técnicas nos permitirá mejorar nuestros servicios en los proyectos de Industria 4.0.
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