Introducción

En el marco de la transformación hacia la fabricación inteligente y la industria 4.0, la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos en tiempo real se ha vuelto imprescindible. El proyecto AIMAN – AI for tear and wear management, desarrollado por IMH Campus junto a WOLCO y ZITU, forma parte de la convocatoria abierta nº1 del proyecto europeo AI REGIO, y representa un claro ejemplo de cómo la IA puede mejorar el rendimiento productivo y el mantenimiento de procesos críticos en el sector manufacturero.

Problema a resolver

En los entornos de mecanizado industrial, la vida útil de las herramientas de corte y las condiciones de operación son variables clave para garantizar la calidad, eficiencia y continuidad del proceso. Sin embargo, la falta de información precisa sobre su desgaste y rendimiento puede derivar en paradas no planificadas, incremento de costes y desperdicio de recursos.

Objetivo del proyecto

El objetivo de AIMAN ha sido desarrollar un sistema inteligente que permita:

• Predecir el desgaste y la vida útil de las herramientas de corte.
• Recomendar parámetros óptimos de corte para cada proceso específico.
• Mejorar el rendimiento operativo y reducir las incidencias no planificadas en el entorno de fabricación.

Solución implementada

IMH Campus ha desarrollado una solución basada en inteligencia artificial, sensorización avanzada y análisis de datos en tiempo real, estructurada en torno a un nuevo ecosistema digital que integra:

• Captura de datos en tiempo real (energía, vibraciones, etc.) mediante adquisición de alta velocidad.
• Sistema ERIS para el seguimiento de indicadores clave (KPI).
• Huella dactilar digital de cada herramienta de corte, identificando patrones únicos de comportamiento.
• Motor de IA AIMAN, que procesa todos los datos y proporciona:
  
  1. Predicciones sobre el desgaste y la vida útil de la herramienta.
  2. Recomendaciones personalizadas sobre la herramienta óptima y los parámetros de corte ideales.

Esta solución permite al operario o supervisor tomar decisiones más informadas y proactivas, basadas en datos reales y análisis predictivo.

Beneficios del proyecto

• Reducción de tiempos de inactividad no planificados por rotura o fallo de herramientas.
• Optimización del uso de recursos y prolongación de la vida útil de las herramientas.
• Mejora de la eficiencia energética y la calidad del mecanizado.
• Mayor trazabilidad del rendimiento del proceso mediante KPIs en tiempo real.
• Tecnología escalable y aplicable a otros procesos de mecanizado y mantenimiento predictivo.

Conclusiones finales

El proyecto AIMAN demuestra cómo la integración de IA, sensorización avanzada y plataformas digitales puede transformar la gestión del desgaste y uso de herramientas en procesos industriales críticos. Gracias al trabajo de IMH Campus, esta tecnología no solo mejora la eficiencia productiva, sino que puede extenderse a otros ámbitos del mantenimiento predictivo y control de calidad, aportando un alto valor a la industria 4.0.

Este tipo de soluciones inteligentes permiten avanzar hacia una producción más sostenible, competitiva y conectada, donde los datos se convierten en el motor del rendimiento y la mejora continua.