Desarrollo de tecnologías de IA en plantas industriales
LIDERARO POR
FINANCIADO Y SUBVENCIONADO POR
Desarrollo de soluciones
de IA para la industria 4.0
AppliediT se enorgullece de formar parte del consorcio IA4Q, un proyecto innovador liderado por Stellantis e ITA (Instituto tecnológico de Aragón) que tiene como objetivo desarrollar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) para la mejora e inspección de la calidad en plantas industriales, y que cuenta con una inversión de más de 10 millones de euros gracias a la cofinanciación de fondos obtenidos a través del Centro de Desarrollo Tecnológico e Innovación (CDTI) y la Agencia Estatal de Investigación (AEI).
Estamos comprometidos con el desarrollo de tecnologías innovadoras que ayuden a las empresas a mejorar su productividad y competitividad. La participación en el consorcio IA4Q es una oportunidad única para contribuir al avance de la IA en la industria y colaborar con empresas líderes en el sector.
![photo-stellantis-plant-1](https://applieditweb.com/wp-content/uploads/2024/05/photo-stellantis-plant-1.webp)
NUESTRA MISIÓN
Aportar nuestro conocimiento y experiencia en las siguientes áreas relacionadas con la Inteligencia Artificial
01
Visión artificial para la inspección automática de piezas y componentes
Las cámaras de alta resolución capturan imágenes que son analizadas para detectar defectos y clasificar piezas. Esta tecnología proporciona alta precisión, consistencia, velocidad y rentabilidad, mejorando la eficiencia de producción y la seguridad.
02
Procesamiento de lenguaje Natural (NPL) para análisis de datos y generación de informes
Utiliza la IA para interpretar datos textuales, extraer información y crear informes coherentes. Técnicas como el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades transforman los datos no estructurados en información significativa, mejorando la toma de decisiones. La PNL automatiza estos procesos, mejorando la eficiencia, reduciendo los errores y proporcionando inteligencia empresarial oportuna.
03
Aprendizaje automático para predicción de fallos y optimización de procesos
La IA se utiliza para analizar datos, identificar patrones y predecir fallas del equipo. Al procesar datos históricos, anticipas problemas antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Adicionalmente, el aprendizaje automático optimiza procesos mediante la identificación de ineficiencias y la sugerencia de mejoras, mejorando la productividad y la eficiencia operativa. Esta tecnología conduce a operaciones más confiables y ahorros significativos de costos.
![photo-stellantis-plant-2](https://applieditweb.com/wp-content/uploads/2024/05/photo-stellantis-plant-2.webp)
BENEFICIOS
El consorcio IA4Q trabajará durante 3 años en el desarrollo de soluciones de IA para la mejora de la calidad
01
Automatizar la inspección de piezas y componentes para asegurar la calidad del producto final
Mediante el uso de esta tecnología podemos detectar defectos, mantener la consistencia y aumentar la eficiencia, reduciendo el riesgo de que productos defectulleguen a los clientes.
02
Predecir fallas en los equipos y realizar un mantenimiento preventivo más eficiente
Implica el uso de tecnología para analizar datos, prever problemas potenciales y programar el mantenimiento oportuno, reduciendo el tiempo de inactividad y extendiendo la vida útil del equipo.
03
Optimizar los procesos de producción y reducir los costes operativos
Implica el uso de la tecnología para identificar ineficiencias, simplificar las operaciones y minimizar el desperdi, lo que conduce a una mayor productividad y menores gastos.
En AppliediT estamos muy comprometidos con el proyecto iA4Q y sus resultados futuros, que estamos seguros revolucionarán la forma en que operan hoy las plantas de fabricación en la industria automotriz, garantizando la máxima sostenibilidad y eficiencia energética y promoviendo la digitalización industrial.
En AppliediT estamos muy comprometidos con el proyecto iA4Q y sus resultados futuros, que estamos seguros revolucionarán la forma en que operan hoy las plantas de fabricación en la industria automotriz, garantizando la máxima sostenibilidad y eficiencia energética y promoviendo la digitalización industrial.