Industria 4.0

innovación procesos 

ÁREAS DE INVESTIGACIÓN

Industria 4.0

Descripción

Tratar de definir un concepto que esta en continua evolución es una tarea compleja y en muchas ocasiones, estéril. Para CARTIF, la cuarta revolución industrial es aquella que permite a los medios productivos estar interconectados en su factoría y en la cadena de valor (proveedores, clientes, logística, etc) para que los responsables de la propia fábrica puedan dar una respuesta ágil a diferentes cambios como averías inesperadas o variaciones en las especificaciones del producto por parte del cliente.

CARTIF, como centro tecnológico de transferencia, trabaja en el desarrollo de tecnologías habilitadoras innovadoras que permitan a las empresas productivas avanzar en la aplicación de la filosofía “Industria 4.0” en sus procesos productivos, con el objetivo último de mejorar la eficiencia de sus procesos y no simplemente como una mera aplicación de las tecnologías que están de moda.

 

Líneas de Investigación

  1. Investigación en modelado y diagnóstico en mantenimiento predictivo de activos sometidos a regímenes de funcionamiento variable. 
  2. Investigación en modelos de predicción de vida útil de activos sometidos a regímenes de funcionamiento constante.
  3. Desarrollo de sistemas de adquisición de datos para supervisión de procesos.
  4. Desarrollo de nuevos sensores dirigidos a IoT.
  5. Optimización de la gestión de operaciones en fabricación

Patentes

  • P201030006: Dispositivo robotizado para la inspección de conductos.
  • P201430965: Sistema para control y gestión de carga de vehículos eléctricos.
  • P201430972: Dispositivo y procedimiento para medición de vibraciones.

Redes y plataformas

Publicaciones

  • Reñones, A; Vega, C.; de la Rosa, M. Vibration-Based Smart Sensor for High-Flow Dust Measurement. Sensors 2023, 23, 5019. https://doi.org/10.3390/s23115019 
  • Cristina Vega, Daniel Gomez, Aníbal Reñones, Cognitive Solutions in Process Industry: H2020 CAPRI Project, Proceedings of the 3rd International Conference on Innovative Intelligent Industrial Production and Logistics – ETCIIM, pag 267-278, 2022, ISBN 978-989-758-612-5; ISSN 2184-9285; DOI 10.5220/0011562 https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=qgHFkJiaFgs=&t=1 
  • Marta Galende y Aníbal Reñones; Ai4Manufacturing toolkit: la colección de tecnologías, herramientas y plataformas de inteligencia artificial del proyecto Ai Regio para la industria manufacturera; Proceedings of the V Workshop on Disruptive Information and Communication Technologies for Innovation and Digital Transformation; 2023-01-15, DOI: 10.14201/0aq03374352
  • Laura Sanz, Marta Galende, Aníbal Reñones, Antonio Corral; Visualización inteligente para máquinas-herramienta: soporte a la toma de decisiones; V Taller sobre Tecnologías de la Información y la Comunicación Disruptivas para la Innovación y la Transformación Digital; DOI: https://doi.org/10.14201/0AQ03376981
  • Reñones, A., & Galende, M. (2020). F.A.I.R. open dataset of brushed DC motor faults for testing of AI algorithms. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, 9(4), 83-94. https://doi.org/10.14201/ADCAIJ2020948394  
  • Reñones, Anibal & Dalle Carbonare, Davide & Gusmeroli, Sergio. (2018). European Big Data Value Association Position Paper on the Smart Manufacturing Industry: Smart Services and Business Impact of Enterprise Interoperability. 10.1002/9781119564034.ch22.
  • M.I. Rey, M. Galende, M.J. Fuente, G.I. Sainz-Palmero, Multi-objective based Fuzzy Rule Based Systems (FRBSs) for trade-off improvement in accuracy and interpretability: A rule relevance point of view., Knowledge-Based Systems, Volume 127, 2017, Pages 67-84.
  • Saludes-Rodil, S.; Baeyens, E.; Rodríguez-Juan, C.P. Unsupervised Classification of Surface Defects in Wire Rod Production Obtained by Eddy Current Sensors. Sensors 2015, 15, 10100-10117.
  • Villa Montoya, Luisa & Reñones, Anibal & Perán, José & Miguel, Luis. (2012). Statistical fault diagnosis based on vibration analysis for gear test-bench under non-stationary conditions of speed and load. Mechanical Systems and Signal Processing. 29. 436–446. 10.1016/j.ymssp.2011.12.013.
  • Villa Montoya, Luisa & Reñones, Anibal & Perán, José & Miguel, Luis. (2011). Angular resampling for vibration analysis in wind turbines under non-linear speed fluctuation. Mechanical Systems and Signal Processing. 25. 2157-2168. 10.1016/j.ymssp.2011.01.022.

Clientes de referencia:

Responsables

Fernando Gayubo Rojo

Fernando Gayubo Rojo

Director de División Sistemas Industriales y Digitales

fergay@cartif.es
Aníbal Reñones Domínguez

Aníbal Reñones Domínguez

Director del área Industria 4.0

aniren@cartif.es

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