Diagnóstico, simulación y optimización de procesos

Conocer el detalle de los factores que afectan al proceso productivo y propiedades del producto elaborado, que posibiliten la toma de decisiones anticipadas

Gestionar de forma eficiente todos los datos e información relativa al proceso productivo y al producto es complejo debido a la variedad y cantidad. En muchos de los procesos unitarios a los que se somete el producto intervienen diversos factores que condicionan el resultado final.

Comprender el funcionamiento, anticipar escenarios futuros cuando cambian las condiciones de contorno y tomar decisiones anticipadas que mejoren los resultados es clave para la comercialización de los productos.

En AINIA te aportamos valor

  • Simulación de escenarios hipotéticos de producción sin interrupción de la línea
  • Diagnósticos y predicciones sobre el comportamiento del proceso o producto
  • Simulación del efecto que, las configuraciones y parámetros de producción de las líneas, tienen sobre las características del producto
  • Interpretación de datos e información de proceso y producto

Diagnóstico, predicción, simulación y optimización de procesos

Desarrollamos soluciones personalizadas que permiten un mejor entendimiento del proceso productivo, simular escenarios posibles y predecir eventos que podrían darse…

Empleamos Realidad Aumentada para incorporar el dato y su análisis cerca del punto de generación, lo que contribuye a la toma de decisiones informadas.

En el ámbito de la Realidad Virtual en el sector alimentario, desarrollamos escenarios en los que representamos los dispositivos correspondientes a las plantas de fabricación, así como modelos 3D que representan las propiedades de los alimentos en función de la información de proceso que se dispone en ese momento en la línea.

Además, trabajamos en el desarrollo de modelos de simulación en entornos industriales (gemelos digitales). Podemos reproducir y predecir el comportamiento que va a tener un producto o matriz, una línea o una planta industrial a partir del análisis masivo de datos sobre su comportamiento. Creamos plantas de procesado en formato virtual que representa la realidad y que permite conectar componentes que representan los equipos reales. También abordamos el producto o matriz alimentaria, de modo que podemos simular el estado cambiante a lo largo de los procesos.

Gestionamos toda la información recopilada e integramos técnicas de Machine Learning que nos permiten realizar cualquier tipo de diagnóstico y predicción sobre el comportamiento del proceso o producto a través análisis multivariantes predictivos en el contexto del análisis estadístico de procesos.

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Juan Pablo Lázaro
Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

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