Proyectos CARTIF
PROCTWIN
Modelización integrada para procesos sostenibles y optimizados de fabricación de acero
ProcTwin tiene como objetivo desarrollar una plataforma de demostración para predecir y optimizar el uso de múltiples etapas en la fabricación del acero. La metodología integra simulación numérica, sensores avanzados y aprendizaje automático distribuido para optimizar la eficiencia energética y la calidad del producto. Dicha metodología se aplicará en dos casos de uso industriales: Celsa (España) y SSAB (Suecia), contribuyendo a la reducción de la huella de carbono en la producción de acero mediante herramientas digitales innovadoras.
Objetivos
- Optimización de procesos en la fabricación del acero mediante el desarrollo de una plataforma de demostración que permita predecir y visualizar el mejor uso de múltiples etapas del proceso.
- Integración de modelado numérico avanzado y aprendizaje automático distribuido para capturar interacciones y relaciones entre estaciones de procesamiento y mejorar la toma de decisiones.
- Mejorar la eficiencia energética y la sostenibilidad en la producción de acero mediante la optimización del consumo de energía y la reducción de la huella de carbono.
- Desarrollo de sensores avanzados y herramientas digitales para la recopilación, integración y análisis seguro de datos industriales en tiempo real.
- Validación industrial en dos casos de uso reales (Celsa, España y SSAB, Suecia) para demostrar la aplicabilidad y beneficios de la solución en entornos productivos reales.
Acciones
-
- Integración de sensores avanzados y datos industriales en la plataforma digital del proyecto para mejorar la toma de decisiones.
- Desarrollo y aplicación de algoritmos para mejorar la calidad del producto.
- Validación de la plataforma en entornos industriales reales, asegurando su aplicabilidad en los casos de uso de Celsa (España) y SSAB (Suecia).
Resultados Esperados
- Integración exitosa de sensores avanzados y datos industriales en la plataforma digital, permitiendo la monitorización en tiempo real y la toma de decisiones basada en datos
Línea I+D
- Desarrollo de nuevas soluciones en visión artificial para el control de calidad en la industria basadas en Deep Learning.
Socios

Responsable
Cristina Vega
Division of Industrial and Digital Systems
Networking
Proyectos Industria 4.0:
Bi0SpaCE
bi0SpaCE acelera la transformación digital y circular de las industrias bio-basadas en Europa mediante Pasaportes Digitales de Producto (DPP) mejorados con tecnologías de la Industria 4.0
ARISE
El proyecto ARISE vislumbra un futuro cercano que se alinea con la Industria 5.0, priorizando a entornos de trabajo resilientes, sostenibles y centrados en el ser humano. En un futuro así, las empresas reconocen que invertir en interacción humano-robot (HRI) industrial es esencial para alcanzar mejores objetivos a corto y largo plazo, en lugar de un coste.
PREDICTIVO dB
PREDICTIVOdB busca desarrollar una solución innovadora de rápida implantación y bajo requerimiento energético y económico para el mantenimiento de parques eólicos.
INTELIFER
INTELIFER consiste en la optimización del proceso y los productos de una línea de fabricación de fertilizantes granulados NPK con apoyo de la Inteligencia Artificial.
s-x-AIPI
El objetivo general de s-X-AIPI (Inteligencia Artificial auto-X para la transformación digital de la industria de procesos europea) es investigar, desarrollar, probar y experimentar un conjunto de herramientas innovadoras de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) autónoma, confiable y personalizada.
PhotonHub Europe
PhotonHub Europe es el único Hub europeo en fotónica que integra las mejores tecnologías, instalaciones y conocimientos en fotónica así como la experiencia de 53 socios de toda Europa. El resultado es la creación de una ventanilla única que ofrece una amplia gama de recursos de apoyo a la industria para acelerar la integración de la fotónica en sus productos y procesos.
AI REGIO
El proyecto AI REGIO tiene como objetivo apoyar la transformación digital impulsada por la inteligencia artificial de las pymes manufactureras europeas,ampliando y coordinando diferentes estrategias regionales de especialización inteligente, integrando las Plataformas de Fabricación Digital (DMP) y los Centros de Innovación Digital (DIH).
CAPRI
El objetivo general de CAPRI es desarrollar, probar y experimentar una innovadora plataforma de automatización cognitiva (CAP) para lograr la transformación digital de la industria de procesos habilitada por soluciones cognitivas que proporcionan flexibilidad de operación a las industrias de procesos existentes.
Transforming Transport
El proyecto Transforming Transport demostró, de manera realista, medible y replicable, los efectos transformadores que el Big Data puede tener en el mercado de la movilidad y la logística. Se pusieron en marcha 13 pilotos en 7 dominios.
AI4EU
El proyecto AI4EU pretende dotar a los usuarios de recursos basados en IA que faciliten la investigación científica y la innovación,
Lashare
Lashare consiste en 28 experimentos donde se evaluaron nuevas aplicaciones de equipos basados en tecnología láser (LEA-Laser-based Equipment Assessments)
SMART FACTORY
El proyecto Smart Factory ha abordado la investigación industrial y validación tecnológica de sistemas avanzados de gestión de datos e información para industrias manufactureras de Castilla y León.
DISRUPTIVE
El proyecto DISRUPTIVE pretende impulsar y reforzar la colaboración, intercambio y producción científica de los Digital Innovation Hubs (DIHs) ubicados en Castilla y León y la Región Norte de Portugal.
SMART-ROT
El proyecto SMARTROT busca garantizar una alta mantenibilidad y la detección predictiva de fallos en los equipos de inspección rotatoria de corrientes inducidas utilizados en las líneas de procesamiento de barra, cable y tubos metálicos de los procesos siderúrgicos.
SIMAFE
El proyecto SIMAFE tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma de formación para personal de mantenimiento ferroviario, basado en técnicas avanzadas de HMI, e-formación, e-entrenamiento…
3DCONS
El Proyecto 3DCONS (Nuevos Procesos de Construcción Mediante Impresión 3D) se centra en las tecnologías de impresión 3D en la industria de la construcción y abarca varias áreas: la robótica, la búsqueda de nuevos materiales, la automatización de procesos, el impulso tecnológico de la edificación y el desarrollo de herramientas de diseño en base a Building Information Modelling (BIM).
SHERIFF
El Proyecto SHERIFF (Sistema Híbrido y Económico de Rehabilitación Integral Flexible de Fachadas) desarrolló nuevas herramientas para optimizar la rehabilitación energética de edificios.
CIBIC
El proyecto CIBIC surge con el objetivo de mejorar los servicios prestados por las empresas de conservación de infraestructuras, en base a la aplicación de nuevas tecnologías para llevar a cabo el concepto de sistemas inteligentes que ayudarán a mejorar la calidad y la innovación de dichos servicios.