DATAPRIN — Simulación predictiva que acerca el mundo virtual a la línea de producción
Modelos avanzados y gemelos digitales para fundición, conformado y unión de metales, orientados a integrar la simulación con los datos reales del proceso productivo.
El reto
La simulación industrial sigue siendo una conversación aparte de la planta.
Los modelos numéricos que predicen el comportamiento de fundición, conformado en caliente o procesos de unión llevan décadas desarrollándose. Pero operan desconectados de la realidad de la línea: tiempos de cálculo de horas, aplicabilidad limitada a pocos materiales, bases de datos de validez incierta y nula capacidad para combinarse con datos de proceso en tiempo real. La promesa del gemelo digital no se materializa porque falta la capa que una lo virtual y lo físico.
"DATAPRIN cierra la distancia entre simulación y planta. Modelos que dejan de ser herramientas de ingeniería aisladas para convertirse en sistemas predictivos integrados en la cadena de valor."
Iker Barrena — Director de Hispavista Labs
Datos del proyecto
Consorcio
Ceit, Azterlan, Lortek, Tecnun, Hispavista Labs
Periodo
Investigación fundamental colaborativa multianual
Rol HVLabs
Arquitecturas digitales y algoritmos para modelos predictivos integrados
Financiación
Gobierno Vasco — Programa ELKARTEK
Reducción objetivo del tiempo de cálculo en modelos de fundición (de horas a minutos)
Timeline del proyecto
Cinco líneas tecnológicas encadenadas hasta la validación
La investigación se organizó en cinco líneas que fueron desde la definición de especificaciones hasta la validación de los modelos integrados en toda la cadena de valor.
LT2
Nuevos modelos
Modelos avanzados con reducción de coste computacional
LT3
Simulación en laboratorio
Sensorización inteligente y post-procesado de señales
LT4
Casos de estudio
Implementación y verificación frente a soluciones previas
LT5
Integración y validación
Modelos validados en la cadena de valor industrial
La solución
Cuatro componentes que convierten la simulación en un sistema operativo
Modelos de fundición acelerados
Evolución de sistemas de control metalúrgico para incorporar variables adicionales y reducir drásticamente los tiempos de cálculo, habilitando simulaciones en continuo frente al modo offline tradicional.
Modelos de conformado extendidos
Capacidad predictiva ampliada más allá de la laminación en caliente, con identificación de las variables críticas de solidificación que condicionan la calidad final de la pieza tras el conformado.
Modelos de unión optimizados
Simulaciones de procesos de unión que incorporan el estado inicial del sistema, la geometría deformada y las tensiones residuales, con calibración de parámetros más precisa y menor coste computacional.
Reducción de modelos y machine learning
Algoritmos que comprimen modelos de alta fidelidad en formatos ligeros capaces de operar en tiempo real, combinados con técnicas de aprendizaje automático para capturar fenómenos que la simulación pura no resuelve.
Por qué te importa
Lo que aprendemos aquí se aplica a cualquier proceso productivo donde simulación y realidad deben ir de la mano
DATAPRIN no es solo un proyecto de metalurgia. Es la demostración de que el gemelo digital deja de ser promesa cuando la simulación, los datos de planta y la operación conviven bajo una misma arquitectura.
De la simulación offline al sistema en continuo
Los modelos que tardaban horas pasan a minutos. La diferencia no es solo de velocidad: habilita usos que antes no existían, como el ajuste dinámico del proceso.
Física y datos en la misma arquitectura
Modelos de base física reforzados con machine learning. Cada aproximación cubre lo que la otra no alcanza, sin que ninguna imponga sus limitaciones al conjunto.
Integración a lo largo de la cadena de valor
Fundición, conformado y unión dejan de modelarse por separado. Las decisiones aguas arriba se reflejan en el comportamiento aguas abajo, como ocurre en planta.
Casos de éxito
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