Ibermática lidera la creación de una plataforma de máquinas y sistemas avanzados para mejorar la competitividad de las empresas que fabrican piezas y componentes mecanizados para el sector aeronáutico. Así, a través del proyecto Abio II, la compañía busca disminuir los tiempos de desarrollo desde el diseño a la fabricación, incrementar la productividad, reducir los costes, afianzar la estrategia cero defectos y proporcionar trazabilidad unitaria a lo largo de toda la cadena de suministro.
Abio II forma parte de los proyectos de apoyo a la I+D empresarial HAZITEK 2020 del Gobierno Vasco, y en el consorcio también participan Egile, Fagor Automation, Goialde, GMTK, Ibarmia, Sariki, Segula, SmartPM, Tekniker, Tecnalia, AOTEK, CFAA, Vicomtech y la UPV.
Para facilitar estos objetivos, Ibermática ha evolucionado su sistema de captura de datos en planta Olanet IoT, que ahora pasa a denominarse Olanet Proactive MOM. Extiende sus anteriores funcionalidades y dispone de las nuevas capacidades demandadas por las industrias hiperconectadas, y en especial las que requieren de alto valor añadido, como es el caso del sector aeronáutico.
La solución cubre la sensorización de los procesos productivos, la gestión mediante entornos de big data y analítica avanzada de la enorme cantidad de datos recogidos, y el uso de la nube. Además, incorpora funcionalidades de interoperabilidad avanzada ya que, a medio plazo, no bastará con que el MOM (Manufacturing Operational Management) almacene la información que permita una consulta o explotación parcial de la misma mediante inteligencia artificial, sino que será necesario que se convierta en la herramienta central de intercambio y gestión de información en la planta, proporcionando una integración multidireccional de los actores y procesos implicados en la fabricación (desde ingeniería, hasta mantenimiento, pasando por producción).
De esta manera, las nuevas funcionalidades permitirán una mayor coordinación de la producción, proporcionado servicios de soporte a las decisiones para la optimización de los recursos productivos a nivel global de planta considerando, de manera centralizada, todos los componentes y niveles que la integran. Estos servicios estarán basados en el uso de herramientas de analítica predictiva y prescriptiva y algoritmos que aceleren el proceso de optimización de nuevos procesos de producción. Para ello se implementa una capa cognitiva que transforma el conocimiento experto y los datos brutos de fabricación, recogidos por los sensores integrados en los automatismos inteligentes y almacenados en el data lake, en datos cognitivos listos para ser utilizados por los modelos de aprendizaje automático.
Finalmente, permite certificar, mediante el uso de blockchain, smartcontract y criptografía, el flujo de información desde su origen, creando así un ecosistema de control que asegure el origen de las decisiones, y permita la automatización controlada de muchos procesos de intermediación que actualmente exigen interacción humana.
