Modelización híbrida para la optimización de procesos de fabricación

DESCRIPCIÓN

La optimización de procesos de fabricación suele requerir la creación de modelos clásicos de diversa índole (analíticos, semianalíticos, FEM, etc.) para reproducir las características de dichos procesos. A medida que la industria en Euskadi demanda cada vez mayor productividad, los procesos de fabricación se vuelven más complejos, por lo que el desarrollo de estos modelos exige herramientas de simulación más avanzadas. Estos modelos permiten comprender la física subyacente y sirven como punto de partida para diseñar estrategias de producción optimizadas (mecanizado, inspección, medición, etc.). Sin embargo, su implementación industrial se ve dificultada en muchos casos por factores como el alto coste computacional o la dependencia de numerosos parámetros.
Por otra parte, la aplicación de la Inteligencia Artificial en los procesos de fabricación cobra cada vez más relevancia: sus modelos pueden desplegarse directamente en planta con un coste computacional mínimo y adaptarse dinámicamente a condiciones de fabricación cambiantes, lo que multiplica su aplicabilidad industrial. No obstante, un reto fundamental para la industria es la escasez de datos experimentales de calidad, lo cual limita la precisión y fiabilidad de los modelos de IA.
Con el fin de afrontar estos desafíos, el presente activo se define para reunir ambas aproximaciones de modelización (modelos clásicos e IA), impulsando el desarrollo de herramientas de simulación personalizadas que apoyen la mejora de procesos de fabricación (como mecanizado, inspección, medición, etc.) y faciliten su implantación industrial. En este sentido, se contemplan, entre otras, estrategias como la creación de modelos súrrrogados basados en modelos de base física, la generación de datos sintéticos que refuercen la calidad de modelos IA, el desarrollo de modelos de IA generativos capaces de adaptarse a nuevas condiciones...
Este activo, por tanto, justifica y da soporte a una visión integral: desde la simulación clásica hasta la generación de datos sintéticos y el desarrollo de modelos de IA, con el propósito de optimizar los procesos de fabricación y acelerar su transferencia a la industria.