<Podemos_ayudarte/>

¿Qué estás buscando?

Premios FFuturo

Entrevista a la ganadora de Premios FFuturo 2023 modalidad "Descubre" Estibaliz Elizondo sobre Calidad predictiva gracias a Inteligencia artificial

Calidad predictiva a partir de los parámetros de fabricación

Entrevistamos a Estibaliz Elizondo Iribarren, investigadora de proyectos I+D de Fagor Ederlan S. Coop., empresa ganadora del Premio FFUTURO Innovación 2023 en la modalidad de Descubre con el proyecto denominado “Calidad predictiva a partir de los parámetros de fabricación”.
El Premio FFUTURO Descubre está orientado a reconocer a los equipos que hayan participado en proyectos de innovación que, aunque no hayan logrado los éxitos esperados, han generado grandes aprendizajes para la organización.
Descríbenos brevemente, ¿en qué ha consistido vuestro proyecto “Calidad predictiva a partir de los parámetros de fabricación”?
El objetivo del proyecto es predecir la calidad de nuestros productos, a partir de los parámetros del proceso y las condiciones de máquina, mediante la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial. De esta manera, se consigue llevar a cabo un control de calidad no destructivo de componentes fundidos durante el propio proceso de fundición. Esto nos permite evitar el coste asociado a la realización de dicho control en una etapa posterior y, sobre todo, poder actuar en el propio proceso para evitar dichos defectos.
¿De dónde nace la necesidad de llevar adelante este proyecto?

Este proyecto surge de la necesidad de dar un paso más en uno de nuestros objetivos estratégicos como es maximizar la calidad, eje clave de nuestra competitividad.

Este proyecto se asocia con un impacto importante en la rentabilidad de nuestro negocio, al reducir la producción de piezas defectuosas y los costes ligados a los controles de calidad.

¿Qué es lo que está haciendo hoy la competencia/otros procesos similares?

Hoy en día, en procesos similares al nuestro se hacen controles de calidad unitarios que conllevan unos costes de calidad muy altos.

Todo lo aprendido hasta la fecha nos marca los pasos que estamos dando en la actualidad

¿Cuál ha sido el aprendizaje más relevante que habéis obtenido?

La solución desarrollada de momento, no ha alcanzado los resultados necesarios para ser industrializada, sin embargo, el recorrido realizado nos ha permitido descubrir dónde tenemos que centrar los esfuerzos.Ahora sabemos que el grado de sensórica que necesitamos, para predecir la calidad de nuestros productos, es mayor que el utilizado hasta ahora. También hemos aprendido que necesitamos utilizar métodos más complejos de Inteligencia Artificial como es la IA generativa.

Por último, pero no menos importante, la necesidad de evolucionar hacia un análisis prescriptivo que sea capaz de recomendar acciones correctoras y que finalmente pueda derivar en la actuación sobre las máquinas de forma autónoma.

Rafael Zaragoza, Cofundador de Thinkers Co. entregó el Premio FFuturo la modalidad “Descubre” a Estibaliz Elizondo de Fagro Ederlan S. Coop
Ya casi terminando, háblanos del equipo que ha participado en el proyecto y en aprendizaje personal

Para llevar a cabo el proyecto se ha formado un equipo multidisciplinar formado por diferentes agentes y liderado por la unidad empresarial de I+D de Fagor Ederlan, Edertek. También han participado otras entidades de perfil investigador y tecnológico (startup y centro tecnológico) ligado al cuerpo técnico del negocio.

Por último, ¿Cuál son los siguientes pasos que pensáis dar desde Fagor Ederlan tras los aprendizajes realizados?

Todo lo aprendido hasta la fecha nos marca los pasos que estamos dando en la actualidad. Como decía anteriormente las claves son: mejora de la sensórica actual, la utilización de métodos de inteligencia artificial generativa y la evolución hacia un sistema prescriptivo. Y como último paso y a su vez el más importante: dar el salto de esta prueba de valor a la implantación industrial de la solución y su escalado al resto de plantas productivas.