Ibermática forma parte de un amplio consorcio de organizaciones que, en el marco del Programa H2020 de financiación de proyectos de investigación e innovación desarrollado por la Comisión Europea, está desarrollando el proyecto Cogniplant, con un presupuesto de más de 8,5 millones de euros, que desembocará en la creación de una plataforma cognitiva para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad de los procesos de la industria europea.
El proyecto Cogniplant desarrolla un enfoque innovador para la digitalización avanzada y la gestión inteligente de los procesos industriales mediante una novedosa aproximación basada en herramientas de monitorización y análisis de datos. Se trata de aprovechar los últimos desarrollos en analítica avanzada y razonamiento cognitivo para, junto con un uso disruptivo del concepto de gemelo virtual o digital twin (réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales), mejorar el rendimiento operativo de las plantas de producción.
El objetivo del proyecto es avanzar hacia una verdadera Industria 4.0. Gracias a las nuevas soluciones en que se está trabajando, se lograrán ratios de mejora de hasta un 68% en el control en tiempo real del entorno productivo; un 65% en el control de calidad de los productos finales; y un 70% en el tiempo de respuesta ante incidentes no previstos o controlados.
El concepto será implementado en una primera fase por cuatro usuarios finales de diferentes industrias SPIRE (acrónimo inglés de Sustainable Process Industry through Resource and Energy Efficiency – Industria de Procesos Sostenibles a través de Recursos y Eficiencia Energética.): una planta química en Austria, una refinería de aluminio en Irlanda, una industria de fabricación en Italia y una industria metalúrgica en España.
Como explica Iñaki del Rio, director del área Digital Labs (D/LAB) en Ibermática/digital, “se aplicarán análisis de datos avanzados para extraer información valiosa de la información recopilada sobre los procesos y su efecto en el rendimiento general de una planta de producción. Las conclusiones de esos análisis permitirán diseñar y simular planes operativos en modelos gemelos digitales”.
