Tecnología AI para una Industria más Sostenible: Reduciendo el Impacto Ambiental en Procesos de Arranque de Viruta
El objetivo de este proyecto fue mejorar la sostenibilidad de los procesos industriales de arranque de viruta y reducir su impacto en el medio ambiente, por medio de la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial basadas en el Machine Learning.
Gracias a estas técnicas se pretendía reducir el impacto ambiental de las máquinas de arranque de viruta de control numérico mediante la identificación, monitorización y control de factores que afectan al medio ambiente, como es la generación de residuos derivados del uso de los fluidos de corte.
En esos momentos, se depuraron los códigos de lectura de los parámetros del sensor que se encargaba de tomar los datos del estado de la taladrina de las máquinas. Teniendo en cuenta el estado, el objetivo del proyecto consistió en definir las órdenes de mantenimiento de la taladrina de la máquina.
Para la consecución de este objetivo, se monitorizaron los equipos de producción que se citan a continuación, pertenecientes a los dos centros participantes en el proyecto: FANUC RoboDrill D21LiB5 (5 ejes) e IKASMAK 5.1 (4 ejes) del centro CIFP Iurreta y Kondia HM1060 y Kondia A10 del CIFP IMH.
ACEITES INDUSTRIALES EIBARLAR, S.L. fue la empresa colaboradora de este proyecto impulsado por la viceconsejería de Educación. La empresa suministradora de taladrina gestionó a su vez el análisis de laboratorio de las muestras de taladrina.
