DIGIPRIN
Fechas
Participantes
Código de expediente
KK-2024/00113
Financiación
Programa ELKARTEK 2024 – Gobierno Vasco
Prioridad estratégica
RIS 3 - PCTI 2023
Industria inteligente
Ámbito de aplicación
Tecnologías prioritarias
Python.
Modelos basados en Transformers.
Bases de datos vectoriales.
NoSQL.
Información
La industria de la movilidad atraviesa una transformación profunda: nuevos materiales, electrificación del vehículo y plantas productivas cada vez más conectadas.
Facing the situation
Los procesos de fabricación dejan de ser una caja negra y pasan a entenderse como sistemas que pueden modelarse, simularse y optimizarse en tiempo real. Hacerlo con rigor exige una arquitectura de datos coherente, modelos predictivos fiables y la capacidad de integrar información heterogénea procedente de múltiples plantas y fuentes.
Datos gobernados, modelos generativos, decisiones más precisas
Hispavista Labs participa en dos líneas complementarias: la reducción de defectología en procesos de fundición mediante simulación enriquecida con IA, y el desarrollo de modelos predictivos para soldadura láser estructural aplicada a chasis de autobús, tren y vehículo pesado. La aportación se sitúa en la capa donde converge la ingeniería de datos con los modelos avanzados de aprendizaje automático.
PROYECT PROYECT
PROYECT
PROYECT
Tres componentes de la arquitectura
- Gobernanza distribuida de datos:
- Diseño del pipeline y del espacio central de gobernanza que recibe información heterogénea procedente de múltiples plantas, mediante una arquitectura event-driven preparada para grandes volúmenes y alta frecuencia.
- Modelos generativos sobre Transformers:
- Desarrollo de modelos predictivos basados en arquitecturas Transformer capaces de anticipar los siguientes pasos del proceso de unión por láser, mejorando los tiempos de detección y reduciendo la latencia operativa.
- Optimización de embeddings:
- Diseño de embeddings personalizados para la representación eficiente de los datos de proceso, con foco en la reducción de ruido y la mejora de la precisión sin inflar la infraestructura.
Objective
Impacto
- Reducción del defectivo
- Anticipación de problemas de calidad antes de que se materialicen, con impacto directo en costes y rechazos.
- Visibilidad operativa
- Información estructurada y accesible que sostiene decisiones rápidas y fundamentadas.
- Procesos más predecibles
- Gemelos digitales que replican el comportamiento real y permiten simular escenarios antes de aplicarlos en planta.
- Arquitectura escalable
- Una base sólida sobre la que seguir construyendo, sin reinventar los cimientos en cada proyecto.
TAKE ACTION TAKE ACTION TAKE ACTION
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Más Casos de éxito
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