SIMULATE

Modelos híbridos para una microfabricación láser precisa, digital e inteligente.

Fechas

01/07/2024 –

31/12/2025

Participantes

Tecnalia (líder), Tekniker, Mondragon Unibertsitatea, Universidad de Deusto, Dominion, Multiverse Computing, Hispavista Labs

Código de expediente

KK-2024/00090

Financiación

Programa ELKARTEK 2024 – Gobierno Vasco

Prioridad estratégica
RIS 3 - PCTI 2023

Industria inteligente

Ámbito de aplicación

Inteligencia de Negocio.
Consultoría Tecnológica Estratégica.

Tecnologías prioritarias

Python.
Modelos PINNs y ROM.
Frameworks de Deep Learning

Información

La microfabricación láser permite dotar a componentes industriales de funcionalidades avanzadas a escala micrométrica.

Facing the situation

Sin embargo, gran parte de estos procesos sigue validada únicamente a escala de laboratorio: su salto al entorno productivo se ve frenado por la dificultad de predecir, con suficiente precisión, las transformaciones que sufre el material durante el proceso. El resultado es una práctica industrial todavía marcada por el ensayo y error.

Una arquitectura de modelos híbridos al servicio de la fabricación de precisión

Hispavista Labs lidera dentro del consorcio el diseño del pipeline de datos heterogéneos y la integración de modelos híbridos que combinan física, simulación numérica e inteligencia artificial. El objetivo es disponer de un sistema capaz de anticipar el comportamiento del proceso, ajustar parámetros críticos y trasladar el conocimiento generado en laboratorio a un entorno operativo escalable.

PROYECT PROYECT

PROYECT

Tres pilares de la arquitectura

Pipeline de datos heterogéneos:
- Diseño del flujo que estructura, filtra e integra datos procedentes de simulaciones físicas de alta fidelidad, modelos numéricos macro y caracterizaciones experimentales bajo un protocolo común.
Modelos híbridos predictivos:
- Integración de PINNs, modelos de orden reducido y modelos subrogados en un único marco operativo, manteniendo la fidelidad física sin renunciar a la velocidad de cálculo necesaria para el control en tiempo real.

Objective

Estrategias de escalado industrial:
- Definición de las estrategias que permiten trasladar las predicciones obtenidas a escala micro hacia simulaciones a nivel de componente completo, asegurando la aplicabilidad en líneas de producción.

Impacto

Decisiones más informadas
- Anticipación del comportamiento del proceso desde fases tempranas, reduciendo iteraciones y rechazos.
Optimización del proceso productivo
- Ajuste dinámico de parámetros láser para maximizar la calidad del componente final.
Mayor autonomía tecnológica
- Conocimiento transferible al equipo del cliente, sin dependencia de cajas negras propietarias.
Acompañamiento experto
- Recorrido continuo desde el diagnóstico hasta la consolidación operativa.