{"id":6486,"date":"2025-01-21T08:31:22","date_gmt":"2025-01-21T07:31:22","guid":{"rendered":"https:\/\/thinkupc.com\/activa-industria-4-0\/"},"modified":"2025-03-10T13:07:54","modified_gmt":"2025-03-10T12:07:54","slug":"activa-industria-4-0","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/webpre.thinkupc.com\/es\/activa-industria-4-0\/","title":{"rendered":"ACTIVA Industria 4.0"},"content":{"rendered":"\t\t
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Ofrecemos asesoramiento personalizado, financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, para facilitar la transformaci\u00f3n digital de las pymes industriales.<\/h2>

\"Activa<\/p>

ThinkUPC es una de las consultoras seleccionadas por el programa ACTIVA Industria 4.0<\/strong><\/a> para realizar un asesoramiento especializado e individualizado<\/strong> a les pymes industriales espa\u00f1olas.<\/span><\/p>

Este programa permite a las empresas disponer de un diagn\u00f3stico de su situaci\u00f3n actual <\/strong>y de un plan de transformaci\u00f3n<\/strong> que identifica las acciones necesarias en su proceso de transformaci\u00f3n y establece la hoja de ruta para su implantaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>

Nuestro conocimiento del sector industrial y nuestra experiencia en la implantaci\u00f3n de proyectos de Industria 4.0 nos convierten en el partner id\u00f3neo<\/strong> para llevar a cabo esta consultor\u00eda especializada en transformaci\u00f3n digital.<\/p>

A continuaci\u00f3n, compartimos algunos de nuestros proyectos representativos desarrollados en el \u00e1mbito industrial que cubren desde la definici\u00f3n de una hoja de ruta para la adopci\u00f3n de la Industria 4.0 en la empresa hasta ejemplos pr\u00e1cticos de iniciativas de transformaci\u00f3n digital surgidas de las acciones identificadas en las consultor\u00edas llevadas a cabo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Cat\u00e1logo de soluciones de digitalizaci\u00f3n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Consultor\u00eda Industria 4.0 (cupones ACCI\u00d3N en la Industria 4.0) <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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  1. Digitalizaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n de procesos mediante IA.<\/strong>\n

    Esta iniciativa incluye dos partes: la actualizaci\u00f3n de la herramienta tecnol\u00f3gica con las nuevas tendencias en el desarrollo e incremento de la seguridad de aplicaciones web y la incorporaci\u00f3n de IA (inteligencia artificial) para extraer informaci\u00f3n de datos no estructurados y mejorar la eficiencia de procesos. Las tecnolog\u00edas de IA se incorporan a los \u00e1mbitos de reconocimiento de imagen, procesamiento de lenguaje natural y modelos de aprendizaje supervisados \u200b\u200bpara la simplificaci\u00f3n de los procesos. <\/p>\n<\/li>\n

  2. Digitalizaci\u00f3n de procesos de aduanas.<\/strong>\n

    Consultor\u00eda para mejorar la eficiencia mediante el uso de la tecnolog\u00eda para la automatizaci\u00f3n de procesos y transmisi\u00f3n de datos entre el cliente y la aduana y as\u00ed reducir los esfuerzos en la tramitaci\u00f3n de las operaciones aduaneras.<\/p>\n

    Creaci\u00f3n del salpicadero integral en Power BI para la gesti\u00f3n de las operaciones descritas anteriormente.<\/p>\n<\/li>\n

  3. Anal\u00edtica predictiva para detectar plagas.<\/strong>\n

    Implementaci\u00f3n de algoritmos de IA dentro de una soluci\u00f3n corporativa para la gesti\u00f3n de plagas que genera una predicci\u00f3n de posibles plagas a partir de la informaci\u00f3n hist\u00f3rica extra\u00edda de los puntos de control.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Digitalizaci\u00f3n de plantas productivas o maquinaria industrial <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    1. Despliegue de una plataforma IIoT MIIMETIQ para monitorizar el proceso de producci\u00f3n en planta.<\/strong>\n

      Despliegue de una plataforma de adquisici\u00f3n y tratamiento de datos IIoT que permite la aplicaci\u00f3n de modelos de IA como soporte para la toma de decisiones en procesos de producci\u00f3n.<\/p>\n

      La plataforma permite adquirir todo tipo de datos, tanto se\u00f1ales generadas por los sensores en planta como cualquier otro dato de los sistemas de gesti\u00f3n de la producci\u00f3n. Estos datos se almacenan en una base de datos procesados \u200b\u200bque permiten tener la trazabilidad completa de todo el proceso de fabricaci\u00f3n. Esta trazabilidad ser\u00e1 imprescindible para poder aplicar posteriormente cualquier tipo de anal\u00edtica sobre los datos, sea anal\u00edtica descriptiva o bien modelos de IA de ayuda a la prevenci\u00f3n de fallos oa la toma de decisiones en general. <\/p>\n<\/li>\n

    2. Infraestructura de digitalizaci\u00f3n de tablero Heijunka sobre Kanbanize.<\/strong>\n

      Desarrollo de una plataforma de comunicaci\u00f3n entre los distintos actores en el proceso productivo. Comunicaci\u00f3n con SAP para la adquisici\u00f3n de \u00f3rdenes de fabricaci\u00f3n, con Kanbanize para visualizar el proceso de producci\u00f3n y desarrollo de un asistente para la conversi\u00f3n de las \u00f3rdenes de producci\u00f3n en tareas en los paneles de visualizaci\u00f3n Kanban. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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      Soluciones de fabricaci\u00f3n inteligente y r\u00e9plica digital <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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      1. Disminuci\u00f3n del consumo el\u00e9ctrico en hornos EAF aplicando IA.<\/strong>\n

        Los hornos de fundici\u00f3n de acero tienen un alto consumo de energ\u00eda que puede llegar hasta los 1740 MWh\/d\u00eda. Esto les convierte en uno de los principales costes de esta industria. Este consumo var\u00eda en funci\u00f3n de m\u00faltiples par\u00e1metros y condiciones de entrada que a menudo son dif\u00edciles de controlar por parte de los operarios al tratarse de un proceso complejo. <\/p>\n

        Mediante t\u00e9cnicas de fusi\u00f3n de informaci\u00f3n, que permiten combinar m\u00e1s de 400 variables, y modelos de IA basados \u200b\u200ben datos han sido posibles determinar las causas que producen sobreconsumos y desarrollar una aplicaci\u00f3n de generaci\u00f3n de recomendaciones para operarios e ingenieros del proceso que permite reducir el consumo energ\u00e9tico de estos hornos.<\/p>\n<\/li>\n

      2. Detecci\u00f3n y diagn\u00f3stico de anomal\u00edas en tren de laminado en caliente aplicando IA.<\/strong>\n

        Este proceso de laminado est\u00e1 formado por cuatro subprocesos (horno, tren de laminado, placa de enfriamiento y enderezadora) interrelacionados entre ellos de tal modo que el mal funcionamiento o desajuste de uno de ellos, o la combinaci\u00f3n de peque\u00f1as desviaciones en m\u00e1s de uno de estos subprocesos, puede hacer que aparezcan defectos de forma en el producto final.<\/p>\n

        Gracias al modelado basado en IA del proceso de laminado y al desarrollo de una aplicaci\u00f3n de monitorizaci\u00f3n en tiempo real es posible detectar e identificar anomal\u00edas en la operativa del proceso. Esto permite reducir y detectar de forma precoz defectos en el producto final. <\/p>\n<\/li>\n

      3. R\u00e9plica digital basada en IA para mejorar el rendimiento del proceso de tratamiento de aguas residuales.<\/strong>\n

        En los procesos de tratamiento de aguas es muy importante asegurar unos niveles concretos de determinados par\u00e1metros como el carbono org\u00e1nico total (TOC), el nitr\u00f3geno (NT) y la turbilidad (NTU). Si no se controlan estos par\u00e1metros, el agua tratada podr\u00eda no cumplir con las especificaciones necesarias seg\u00fan la normativa. <\/p>\n

        Gracias al modelado basado en IA del proceso de tratamiento de aguas residuales, se ha logrado monitorizar en tiempo real la estabilidad y el comportamiento de todas las balsas de la depuradora.<\/p>\n<\/li>\n

      4. Estudio de la afectaci\u00f3n de la operativa del proceso de laminado en la aparici\u00f3n de defectos superficiales mediante IA.<\/strong>\n

        Durante el proceso de laminado, los tubos pasan por varios subprocesos: calentamiento, prensada, perforaci\u00f3n y laminado. Una desviaci\u00f3n en la operativa de cualquiera de estos subprocesos o determinadas combinaciones de operaci\u00f3n de los distintos subprocesos pueden generar defectos superficiales en los tubos y, en el mejor de los casos, habr\u00e1 que realizar tratamientos superficiales para mitigar estos defectos. <\/p>\n

        Gracias al modelado del proceso mediante t\u00e9cnicas de IA y algoritmos de detecci\u00f3n de anomal\u00edas, es posible identificar anomal\u00edas en el proceso que tienen una alta probabilidad de desencadenar en un defecto superficial espec\u00edfico en el tubo que se est\u00e1 fabricando.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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        Soluciones de excelencia operacional <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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        1. Digitalizaci\u00f3n de tablero Heijunka de planificaci\u00f3n LEAN mediante tarjetas KANBAN.<\/strong>\n

          Consultor\u00eda para la digitalizaci\u00f3n de un tablero f\u00edsico Heijunka en un tablero totalmente digitalizado para una planta de producci\u00f3n de productos fitosanitarios que planifica la ejecuci\u00f3n de las \u00f3rdenes de producci\u00f3n y apoya la gesti\u00f3n de atrasos. Asimismo, permite eliminar tareas indirectas, agilizar la toma de decisiones operacionales y automatizar tareas de gesti\u00f3n de suministros de materias primas, gesti\u00f3n de almacenes, etc. <\/p>\n<\/li>\n

        2. Planificaci\u00f3n y secuenciaci\u00f3n de la producci\u00f3n de producto fresco y congelado para obtener el mayor beneficio posible.<\/strong>\n

          Generaci\u00f3n de un modelo de programaci\u00f3n lineal entera mixta (PLEM) que permite calcular la cantidad m\u00e1s adecuada a producir de cada uno de los distintos productos para maximizar beneficios teniendo en cuenta la previsi\u00f3n de la demanda estimada, los stocks existentes, las caducidades, los costes de no servir y las restricciones de fabricaci\u00f3n entre l\u00edneas, entre productos, etc. El resultado de este modelo sirve para alimentar a un modelo heur\u00edstico que propone la mejor secuenciaci\u00f3n de la producci\u00f3n semanal para ajustarse al m\u00e1ximo a las cantidades calculadas por el primer modelo. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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          Caracter\u00edsticas que nos diferencian<\/h2>