Investigadores del Instituto ai2 están participando en el proyecto de diseño de un sistema de inteligencia artificial para la monitorización avanzada de robots industriales en Ford.

MAPIIA, Advanced Monitoring of Industrial Processes through Artificial Intelligence (Monitorización avanzada de procesos industriales mediante inteligencia artificial) tiene como objetivo realizar un mantenimiento predictivo de los robots que operan en la Planta de Motores de la empresa de automóviles, de manera que se detecten posibles fallos con antelación y, de esta manera, se consigan reducir las paradas en la cadena de montaje que estos puedan suponer, con el consecuente ahorro en tiempo y costes.

El proyecto, que arrancó recientemente y se prolongará a lo largo de los próximos dos años, se realiza en colaboración con Ford, el Instituto IDAL de la Universitat de València y la Ingeniería NUTAI. Está financiado por la Agència Valenciana de la Innovació (AVI), en el marco de la convocatoria ERDF.

Prototipo ciberfísico

La participación de los investigadores del ai2 se concentra principalmente al inicio del proyecto, con el desarrollo de un prototipo ciberfísico para la adquisición de datos del sistema, así como validación de dicho software de recolección de datos sobre el funcionamiento de los robots de la planta. Ángel Valera, investigador del ai2 responsable del proyecto, explica que “el proceso de recogida de datos debe ser muy exhaustivo, ya que este software será el que nutra luego a los algoritmos de IA que desarrolle la Universitat de València para confeccionar el sistema de predicción avanzado de detección de fallos”.

El sistema de recogida de datos del ai2 recopilará, entre otros parámetros, información sobre la intensidad de los motores, la fuerza que aplican, la corriente, la temperatura, la tensión, la posición, aceleraciones y velocidades, y cómo influye esto en cuándo y dónde se produce el fallo. “Asimismo, tenemos que valorar la instalación de diversos sensores que nos permitan recoger información aún más detallada como, por ejemplo, las vibraciones que se producen en el robot”, añade Valera.

“Este tipo de sistemas predictivos basados en inteligencia artificial son muy novedosos y van en la línea que persigue la Industria 4.0: la monitorización de procesos a partir de herramientas como el IoT (Internet of Things), técnicas estadísticas o el aprendizaje profundo (Deep Learning)”, explica Valera.

El sistema final desarrollado ayudará a la toma de decisiones en la planta industrial con el fin de optimizar el proceso de producción y, en definitiva, mejorar la calidad del producto final gracias a la predicción de fallos.