Auto Digital Twins 3 optimiza la detección de defectos y la gestión industrial con IA y Big Data

El proyecto Auto Digital Twins 3, desarrollado en esta tercera fase por OnTech, Intelligent Behavior Robots, MS2S Innovación, Plain Concepts y Smart City Cluster, avanza en la digitalización industrial mediante la integración de inteligencia artificial y Big Data en la generación de gemelos digitales. En esta fase, la iniciativa se centrará en el reconocimiento de texturas, detección de defectos en materiales y análisis de su estado superficial, además de incorporar una búsqueda interactiva por comandos de voz, optimizando la gestión de inventarios digitales y facilitando diagnósticos rápidos.

 

24 de febrero de 2025

La nueva tecnología desarrollada permitirá a las empresas automatizar la captura de datos 3D, mejorar la trazabilidad de materiales y reducir errores en los procesos productivos. Gracias a la implementación de modelos de IA para el análisis avanzado de texturas y defectos, los gemelos digitales generados incorporarán información detallada sobre el estado de los materiales, facilitando su gestión y optimizando la eficiencia en sectores como la manufactura, la automoción y la ingeniería.

Además, la funcionalidad de búsqueda por voz permitirá a los operarios acceder de manera más ágil a información clave dentro de los inventarios digitales, mejorando la productividad en entornos industriales complejos. La herramienta incluirá también técnicas de aumento de datos, lo que permitirá perfeccionar la detección de anomalías y mejorar la toma de decisiones en tiempo real.

Auto Digital Twins 3 representa un avance significativo en la digitalización del sector industrial, ofreciendo a las pymes soluciones tecnológicas que aceleran la modernización de sus infraestructuras y facilitan su transición hacia la Industria 4.0.

El proyecto ha sido financiado por el Ministerio de Industria y Comercio del Gobierno de España, en el marco de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) 2024, con un presupuesto de 372.745 euros, de los cuales 263.955 euros han sido subvencionados.

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