By oriol Investigación industrial sobre una solución abierta y escalable de Pasaporte Digital de Producto (PDP) para el sector hábitat.
El proyecto HABITPASS tiene como propósito investigar y desarrollar una solución de Pasaporte Digital de Producto (en adelante, PDP) que permita cubrir una serie de servicios/aplicaciones necesarias y de alto valor para el sector hábitat y su cadena de valor y que sea fácilmente adaptable y escalable a más productos y empresas del sector. El PDP es un conjunto de datos e información en soporte digital que acompaña al producto a lo largo de su ciclo de vida, en otras palabras, es su identidad digital. El contenido concreto del PDP depende del objetivo/aplicación perseguido. La entrada de datos/información al pasaporte puede realizarse a lo largo de su ciclo de vida en distintos nodos controlados, siendo esta información de gran utilidad para los eslabones posteriores de la cadena de valor/suministro (aguas abajo), aunque en algunos casos también para los eslabones precedentes (aguas arriba).
HABITPASS se considera necesario e innovador para el sector hábitat, ya que:
Programa de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo: AEI-010500-2023-272.
By oriol Estudio de viabilidad sobre la activación de capacidades sensitivas en los materiales superficiales del mobiliario de cocina para acelerar la digitalización de cocinas profesionales.
En los últimos años, la introducción de la tecnología en los espacios de cocina donde se conciben y producen alimentos está suponiendo un cambio de paradigma en la industria de la restauración. Esto está significando la disponibilidad de un número creciente de componentes tecnológicos y contenidos digitales en nuevos dispositivos y electrodomésticos de uso cotidiano como puerta de entrada hacia un trabajo más eficiente, simple y colaborativo. Este nuevo contexto tecnológico y material hace que los objetos y recursos disponibles tiendan a ser más sofisticados y, sin embargo, menos comprensibles y usables desde una perspectiva de la experiencia global del usuario en este espacio.
En este contexto, el estudio de viabilidad llevado a cabo por el proyecto FURN4COOK permitirá probar la integración de electrónica avanzada embebida en las capas superficiales y materiales del equipamiento de la cocina para facilitar el control y el acceso a las opciones del entorno digital, estimular actividades de co-creación más inclusivas en los procesos de trabajo y ofrecer al mismo tiempo nuevas utilidades de valor a los usuarios de la cocina profesional. Todo ello promoviendo el uso del mobiliario como elemento facilitador de la Experiencia del Usuario durante su interacción con las opciones de una cocina digitalizada.
Los resultados del proyecto se aplicarán a la digitalización y mejora de procesos en la cadena de valor de la fabricación, diseño e instalación de mobiliario de cocina para los segmentos de distribución HORECA, en concreto:
El proyecto FURN4COOK está cofinanciado por ACCIÓ, Agencia para la Competitividad de la empresa de la Generalitat de Cataluña, en el marco del programa de Ayudas para Proyectos de Desarrollo e Innovación.
By oriol Monitorización de sistemas de ensamblaje en entornos de producción no seriada de la industria del hábitat para la optimización de modelos algorítmicos de planificación.
16/05/23 - 17/04/24
El proyecto PLANIA 2.0 es una continuación del proyecto PLANIA y tiene como objetivo optimizar un sistema de planificación y control para procesos de producción no seriados orientados a la industria del hábitat. Específicamente, se centra en la monitorización del entorno de montaje y preparación de pedidos para optimizar y mejorar la fiabilidad de los modelos algorítmicos generados para la planificación de la producción. Durante la ejecución de PLANIA 2.0, se desarrollarán sistemas de interconectividad capaces de monitorizar las etapas de montaje y preparación de pedidos a través de dispositivos portátiles, más adecuados para las tareas realizadas en estas áreas.
El proyecto permitirá la trazabilidad de los registros de producción a través de tecnologías portátiles para la monitorización de tareas manuales, que posteriormente servirán como entrada para algoritmos de inteligencia artificial capaces de generar una planificación eficiente de la producción en el entorno de fabricación de muebles. La ampliación de los registros de trazabilidad mediante la monitorización de tareas de montaje y preparación de pedidos también permitirá la optimización del flujo organizativo entre diferentes procesos para minimizar residuos y mejorar el rendimiento operativo.
Los resultados del proyecto PLANIA 2.0 se aplicarán a la digitalización y mejora de procesos en la cadena de valor en la producción de equipamiento hábitat:
Programa de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo: AEI-010500-2023-407.
By oriol Optimización de un sistema de visión artificial para el aseguramiento de calidad en procesos de impresión digital de revestimientos de gran formato a través de algoritmos de aprendizaje profundo.
16/05/23 - 17/04/24
En el marco de la percepción de la calidad en mercado como elemento diferencial a cliente es donde se integra el proyecto CICLOP 2.0. La evolución de los sistemas de visión artificial, ampliado en gran medida por la capacidad de tratamiento de imagen de los algoritmos de aprendizaje profundo, permite desarrollar aplicaciones de control de calidad en las que el propio sistema pueda aprender y tomar decisiones en base a la imágenes capturadas. En un sector con poca penetración de tecnologías avanzadas de tratamiento de datos, el proyecto CICLOP 2.0 pretende desarrollar un sistema de control de calidad combinando la Visión Artificial con el Deep Learning y facilitar su implantación en sector de la impresión digital.
Si a lo largo de la primera fase de ejecución del proyecto CICLOP se planteaba el objetivo de capturar imágenes de gran formato a través de visión artificial para la detección de defectos de impresión, en la segunda fase se pretende investigar sobre la categorización de defectos mediante la integración de tecnología de aprendizaje profundo. Esta necesidad de análisis de los de defectos para la alineación de los criterios de calidad en función de percepción del cliente constituye el marco de trabajo del proyecto CICLOP 2.0. Con el objetivo claro de reducir la cantidad de incidencias en mercado, a lo largo del proyecto se investigará en como los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejora la fiabilidad de la inspección.
Los resultados del proyecto se aplicarán a la digitalización y mejora de procesos en la cadena de valor de los sistemas de impresión digital:
- Los fabricantes y distribuidores de paneles decorativos, dispondrán de una integración tecnológica basada en la inspección de calidad a través de algoritmos de aprendizaje profundo.
- Los usuarios finales, constructores e interioristas, dispondrán de paneles y revestimientos confiables producidos bajo sistemas de control de calidad no basados en el muestreo sino en el aseguramiento completo de la producción.
- Los integradores y desarrolladores de tecnología Deep Learning, podrán realizar el salto tecnológico necesario para la integración de algoritmos de tratamiento de imágenes en aplicaciones de productos decorativos con variabilidad de diseños y formatos de gran tamaño.
- Los fabricantes de equipamiento de impresión digital, podrán disponer de un sistema de validación de tecnología de impresión. Además de ser beneficiarios de tecnología que permita evaluar el estado de sus equipos, la implantación de sistemas de visión artificial y Deep Learning deberá facilitar las intervenciones y ajuste de equipos para la optimización de procesos de impresión.
Programa de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo: AEI-010500-2023-246
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