Construcción de gemelos digitales basados en física de procesos de transformación de materiales (por ejemplo: inyección, extrusión, estampado, peen forming, forjado, RTM, impresión 3D, reactores químicos, etc.) y del entorno de producción circundante (por ejemplo: ventilación, distribución de contaminantes, etc.) para obtener:
Perspectivas sobre el proceso de manufactura dado en relación con el potencial de introducir tecnología de IA.
Conjuntos de datos representativos para su uso posterior en el desarrollo de soluciones de optimización (basadas en IA).
Los modelos estarán basados en modelos de orden reducido en tiempo real (ROMs) construidos a partir de modelos PBS del proceso.
El resultado será una aplicación piloto materializada en software (herramienta de ingeniería o script de programa) construida a partir de un ROM del proceso generado con técnicas de ML, que podrá ser utilizada como una instalación de manufactura virtual y generación de conjuntos de datos sintéticos.
Adicionalmente, estos modelos serán utilizados para el análisis del rendimiento. Propuesta y evaluación inicial de soluciones alternativas, complementarias o mejoradas para maximizar las capacidades y el rendimiento de la solución propuesta en casos de uso objetivo.
Público objetivo:
Empresas industriales – desarrolladores de equipos para transformación de materiales.