Advanced Factories es el encuentro que reúne anualmente a las empresas más innovadoras especializadas en automatización industrial, robótica, máquina-herramienta y digital manufacturing, junto con las tecnologías que permiten impulsar la competitividad industrial gracias a nuevos modelos de negocio, nuevos procesos de producción y la implantación de la Industria 4.0. Esta categoría premia el desarrollo en el ámbito de la inteligencia artificial (AI) en procesos industriales y de producción.

Fersa Bearings (FERSA) durante los últimos años ha llevado a cabo varios proyectos de investigación para la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) a la mejora de la eficiencia operativa de sus procesos con el fin de incrementar la rentabilidad de su producto. El foco de trabajo se centrado en conseguir una reducción del número de rechazos y mejora de la calidad.

En línea con esta estrategia, se ha realizado la implantación final de un piloto sobre la línea Z3 de la planta de Zaragoza, validando diferentes tecnologías probadas desde el año 2018. En este periodo se han desarrollado trabajos tanto de investigación fundamental como validaciones tecnológicas en cuestiones tan estratégicas para la empresa como son la digitalización de máquinas y activos de fabricación, la trazabilidad unitaria del producto o la explotación de los datos de proceso.

El resultado es la herramienta de Inteligencia Artificial (IA), FANDANGO, que mejora la eficiencia operativa de los procesos y permite predecir en tiempo real posibles defectos y desviaciones en el proceso de fabricación, así como sugiere cambios en los parámetros de control claves para corregir en la cabecera de línea dichas desviaciones. Esta predicción permite anticipar acciones correctoras y ajustar el proceso productivo de manera eficiente. Esto consigue gracias a un metamodelo que relaciona datos de proceso con medidas de control de calidad en línea y la identificación de defectos de calidad en el proceso, y es integrado por diferentes modelos de Machine Learning que reproducen el comportamiento real de las máquinas. FERSA ha desarrollado una herramienta que recoge tanto los datos de fabricación, como de control dimensional en línea y envía en tiempo real a los modelos de las estaciones, los cuales generan una serie de indicadores y sugerencias de ajuste. Estos modelos se reentrenan automáticamente con los datos históricos cuando la calidad de sus predicciones baja de determinados umbrales.

Tanto los resultados de los modelos de proceso, como los datos descriptivos de la fabricación han sido integrados en un interfaz web que permite por un lado tener un gemelo digital de la línea de fabricación, y por otro consultar todo el histórico de fabricación con los datos asociados a cada componente de la referencia final del rodamiento.

Anticipar desviaciones de este proceso y defectos de calidad asociados tienen un impacto directo en la operación de la línea evitando la necesidad de realizar retrabajos que decrementan notablemente la eficiencia. Por otro lado, contar con este soporte permite también reducir el porcentaje de piezas de chatarra al minimizar las piezas que al final de la línea se encuentran fuera de tolerancia y no pueden ser retrabajadas. FERSA ha llevado a cabo estos desarrollos en el marco de la convocatoria CIEN 2018 del CDTI dentro del proyecto FANDANGO en colaboración con dos organismos de investigación, Tecnalia Research & Innovation y la Universidad de Zaragoza. Ha sido necesario contar con la colaboración de un equipo multidisciplinar formado por investigadores, tecnólogos y diferentes departamentos de FERSA como ingeniería, sistemas, calidad y producción. Esta colaboración ha permitido a FERSA adquirir el know-how necesario para la integración de la IA en los procesos de fabricación.