PROYECTO PREDISURF
Actualmente se estima una tasa de defectos en la producción de procesos galvanizados de un 20%. Este tipo de tratamiento de superficies requiere un minucioso control y una dosificación de los componentes y parámetros necesarios, estas cuestiones no son fáciles de alcanzar para una sola empresa de recubrimiento industrial, menos todavía si se trata de una PYME.
El objetivo principal del proyecto es desarrollar una herramienta digital predictiva para los tratamientos de superficie en la industria. Se trata de desarrollar un modelo predictivo de las líneas de tratamiento de superficies basado en balances de masa y energía, para después integrarlo en un entorno virtual que interactúe de forma constante con el entorno físico.
El resultado será la obtención de información permanente sobre todos los parámetros del proceso, incluyendo los más difíciles de obtener, como la composición química. Además, las herramientas que se desarrollen estarán complementadas con un paquete de visión artificial que correlacionará las condiciones del proceso con los tratamientos superficiales obtenidos.
Uno de los principales logros del proyecto ha sido el desarrollo de un gemelo digital del sistema, un entorno virtual que replica con gran precisión las condiciones físico-químicas reales de la planta. Este modelo permite una interacción en tiempo real con los datos operativos, facilitando la simulación de ciclos químicos y escenarios complejos sin necesidad de detener la producción. Gracias a esta herramienta, se pueden optimizar procesos antes de implementarlos físicamente, reducir costes de experimentación y minimizar riesgos mecánicos. Además, permite validar virtualmente los ciclogramas y comprobar los tiempos de tratamiento, proporcionando una valiosa ayuda al equipo técnico y químico.
La integración del gemelo digital con tecnologías de la Industria 4.0 ha permitido monitorizar en tiempo real múltiples variables del proceso, como tiempos de permanencia, consumos energéticos y químicos, pH, temperaturas o dosificaciones, asegurando una trazabilidad completa de la producción. Esta capacidad no solo mejora el control de calidad, sino que también sienta las bases para un mantenimiento predictivo mediante inteligencia artificial. Todos estos avances han sido incorporados a nuestra plataforma software, fortaleciendo nuestra propuesta de valor y logrando mejoras significativas en eficiencia, consumo de recursos y tiempos operativos.
El proyecto Predisurf, liderado por Talento, cuenta con la participación de otras empresas como Surtech Engineering y Teknopar, así como con los centros tecnológicos CTME (Centro Tecnológico de Miranda de Ebro) y CIDETEC, en calidad de subcontratados.
El proyecto Predisurf ha recibido financiación del programa conjunto Eurostars-3, con la cofinanciación del CDTI y del Programa Marco Europeo de Investigación e Innovación Horizonte Europa de la Unión Europea.
