25 Oct AVANCES DEL PROYECTO SARATROF: SISTEMA ANALÍTICO DEL RENDIMIENTO AGREGADO DE TRABAJADORES Y ROBOTS EN OPERACIONES DE FABRICACIÓN
SARATROF es un proyecto de investigación iniciado en 2021 que tiene como objetivo el desarrollo de un sistema para caracterizar el rendimiento de las empresas mediante información agregada de las máquinas y los/as trabajadores/as, con el objetivo de incrementar la competitividad de la producción basado en tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y en inteligencia artificial (IA) y que se realiza en colaboración con las empresas Ancora, Ledisson, Situm y Beta Implants. Este proyecto colaborativo está enmarcado en el programa Conecta Hubs 2021, subvencionado por la Axencia Galega de Innovación (GAIN) y cuenta con el apoyo financiero de la Unión Europea (cofinanciado con cargo a Fondos FEDER en el marco del programa operativo Feder Galicia 2014-2020). Además, recibe el apoyo de la Vicepresidencia Segunda y de la Consellería de Economía, Empresa e Innovación de la Xunta de Galicia.
El valor que aporta este proyecto es el de mejorar la productividad de las empresas mediante integración de los diferentes silos de información que suelen existir en una empresa y que no suelen comunicarse entre sí. El objetivo es que la información que se genera en cada uno de los silos se pueda integrar en una única plataforma y analizar los datos para poder tomar decisiones de mejora de la productividad de la empresa desde un punto de vista más global. Para ello, cada uno de los socios del proyecto aportará un tipo de información diferente como geolocalización (Situm), datos de producción del/la trabajador/a (Ancora) o datos de producción de la máquina (Ledisson) dentro de las instalaciones de Beta Implants. En el caso de Ednon, será el encargado de desarrollar dicha plataforma y obtener indicadores que den valor a la factoría a la hora de mejorar su productividad.
El trabajo realizado por Ednon durante esta anualidad del proyecto ha sido el desarrollo de una plataforma en el cloud para integrar la información de los diferentes socios, el análisis de los datos y la visualización de los resultados. La parte integradora de la plataforma consiste en disponer de herramientas para que los socios envíen los datos de sus respectivos aplicativos, tanto en tiempo real como en lotes de información y almacenarlos en un datawarehouse. Una vez que los datos van llegando a la plataforma, se realiza un cruce de información para poder analizar los datos de forma global. Posteriormente, se realiza un análisis de los datos para poder detectar indicadores de rendimiento o KPIs de los/as trabajadores/as o los procesos productivos que ayuden a optimizar el trabajo a realizar y se generan modelos de Machine Learning para detección de anomalías en el rendimiento o detección de patrones de comportamiento. Esta fase analítica se está realizando en conjunto con el grupo de investigación GTI de la Universidad de Vigo, que es el encargado de realizar el análisis de los datos y la aplicación de técnicas de Machine Learning. Finalmente, se visualizan los resultados en una interfaz web para que los diferentes socios puedan consultarlos.
La línea de trabajo de Ednon continuará por enriquecer el análisis de datos mediante la investigación de nuevas técnicas de Machine Learning para la mejora de rendimiento de los/as trabajadores/as y el desarrollo de la plataforma para que pueda ser utilizada por las empresas de forma sencilla y eficiente añadiendo un servicio para disponer de la información en forma de API REST.
Unha maneira de facer Europa