ITI y Aimplas colaboran en el proyecto Plasmatic para obtener un Sistema de Mantenimiento Predictivo Avanzado (SMPa) que permita producir resultados transferibles directamente al sector industrial manufacturera del plástico en la Comunidad Valenciana, facilitando así su incorporación a la Industria 4.0.

El objetivo es obtener una pauta de procesos de fabricación más eficientes, de más calidad, con tiempos de entrega menor, que reduzcan costes, y que incorporen soluciones para detectar, o incluso predecir errores.

Este tipo de fabricación es posible gracias a la aplicación de nuevas técnicas y tecnologías de Big Data, Machine Learning y Business Intelligence.

Los retos que el proyecto pretende conseguir giran en torno a la Fabricación sin Averías, mediante la detección temprana del comportamiento anómalo de los mecanizados; Fabricación Inteligente, con la predicción del desgaste de las herramientas y componentes estructurales de las máquinas sin comprometer la calidad del producto, y Fabricación Óptima, con la planificación de actividades de mantenimiento y la reducción de los tiempos de parada.

Durante el primer año se han conseguido ciertos hitos en el análisis exploratorio de los datos a través de tecnologías de Big Data Analytics para el mantenimiento 4.0.

El estado del arte sobre estas tecnologías ha avanzado en la detección de parámetros para el diagnóstico (detección de anomalías), pronóstico (predicción de desgaste de las piezas) y el contraste entre las técnicas de fabricación supervisadas y no supervisadas.

En la metodología para el análisis exploratorio de datos se ha establecido un workflow del proceso de ciencia de datos experimentando sobre benchmarks significativos para la industria del plástico.

Se han analizado las diferentes plataformas visuales de ciencia de datos como Knime, Orange o RapidMiner y su integración con los cluster de Big Data.

Para configurar un ecosistema de sensorización que permita la capturar el comportamiento de inyectoras de plástico y transmitir grandes volúmenes de información para su posterior filtrado y análisis se ha trabajado con una máquina de moldeo de inyección Krauss-Maffei Serie EX-MC5, aplicando los casos de estudio a turbinas, rotor y rodamientos.

En cuanto a la segunda anualidad del proyecto se centrará en diseñar y construir un Sistema de Mantenimiento Predictivo Avanzado (SMPa) que sea capaz de almacenar, procesar, analizar, representar e interpretar grandes volúmenes de datos de funcionamiento de inyectoras de plástico.

La optimización de estos datos generará nuevas líneas de investigación para planificar actividades de mantenimiento.

Finalmente se diseñará y ejecutará un proyecto piloto que incluya a la empresa cooperante Faperin y sirva como “prueba de concepto”, para mostrar la validez y efectividad del SMPa en un entorno relevante.

Empresas como Plásticos Gamón, POHUER y Plásticos Erum colaborarán con ITI y Aimplas para encaminar los resultados hacía el sector industrial del plástico.