Cómo reducir residuos y optimizar decisiones en tiempo real en entornos industriales complejos

En la industria de fabricación, especialmente en procesos con alta variabilidad operativa como la extrusión de caucho, los márgenes de error pueden traducirse en grandes pérdidas: materiales desperdiciados, tiempos muertos, ajustes continuos y falta de estabilidad en la producción. Este tipo de sistemas, con múltiples líneas activas y constantes cambios de referencia, presentan un reto continuo para ingenieros y operarios: ¿cómo tomar las mejores decisiones operativas con rapidez y precisión?

Ese es el desafío que abordó AI-PROFICIENT, un proyecto financiado por el programa Horizon Europe (2021–2024) y liderado por TEKNIKER, en colaboración con Ibermática/ayesa (ES), Continental (FR), la Universidad de Lorraine (FR) y el instituto PUPIN (SR).

La solución: gemelos digitales y modelos subrogados para tomar decisiones óptimas

El núcleo de AI-PROFICIENT se basa en combinar el conocimiento de proceso con tecnologías de machine learning, data analytics y gemelos digitales para predecir y optimizar consignas de operación en entornos reales.

¿Qué se ha conseguido?

• Reducción del material de desecho mediante recomendaciones de consignas basadas en modelos predictivos

• Disminución del tiempo de estabilización tras cambios de referencia

• Ajuste fino de parámetros operativos para evitar desviaciones y defectos

• Desarrollo de una herramienta que realiza predicciones cada segundo, desplegada tanto en entornos on-premise como edge

Estas mejoras han sido posibles gracias al uso de modelos subrogados, técnicas de aumento de datos, y una extracción de características basada en conocimiento de dominio, todo ello implementado en Python y validado en condiciones industriales reales.

Un modelo aplicable a otros sectores

AI-PROFICIENT demuestra cómo la inteligencia artificial puede ser integrada con éxito en líneas de producción que tradicionalmente se consideraban difíciles de modelar por su comportamiento dinámico. Más allá de la extrusión de caucho, el enfoque es transferible a otros procesos industriales que requieren:

• Adaptación rápida a nuevas condiciones

• Predicción precisa del rendimiento

• Optimización en tiempo real sin intervención humana

AI-PROFICIENT como caso aplicado dentro del marco integral de FIDELIA

En el camino hacia una industria más inteligente y conectada, FIDELIA actúa como un marco global que impulsa la adopción de tecnologías avanzadas en todo el ecosistema industrial. Desde la recopilación y análisis de datos hasta la automatización de decisiones y el control en planta, su enfoque abarca todas las dimensiones clave de la fabricación inteligente.

Dentro de este entorno amplio y estructurado, proyectos como AI-PROFICIENT aportan un valor específico y tangible. Su desarrollo en el ámbito de la optimización predictiva en procesos de extrusión ejemplifica cómo las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden integrarse con éxito en casos de uso reales, alineados con los objetivos más amplios de FIDELIA.

Esta relación no es casual: AI-PROFICIENT representa una aplicación concreta de los principios que FIDELIA promueve, contribuyendo a consolidar una industria más eficiente, sostenible y orientada al dato.

En un contexto en el que la industria manufacturera necesita ser más ágil, sostenible y competitiva, proyectos como AI-PROFICIENT y FIDELIA marcan el camino hacia una fabricación inteligente basada en datos y decisiones autónomas. La integración de tecnologías como los gemelos digitales, los modelos predictivos y las plataformas de control conectadas no solo resuelve retos técnicos, sino que transforma la manera en la que concebimos la producción industrial. Apostar por estas soluciones no es una opción de futuro: es la respuesta actual para liderar la industria del mañana.