El programa tecnológico ha continuado avanzando incesantemente desde su conformación para cumplir con los desafíos planteados por la Corfo y para ofrecer soluciones competitivas, y que ayuden a resolver los problemas de las empresas chilenas.

Los proyectos tecnológicos del Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+), los que se resumen en una generación continua de soluciones digitales personalizadas, asequibles e interoperables de Manufactura Avanzada para los problemas específicos de la Industria Chilena, ya están en etapa de pruebas y validaciones. Entre los desarrollos tecnológicos se destaca la Inteligencia Artificial para predecir fallas en equipos, la calidad en sistemas de producción y fatiga laboral en operadores de maquinaria; el desarrollo de soluciones de Digital Twins en equipos o procesos; la recuperación automatizada de piezas metálicas, y el Control autónomo y háptico de maquinaria.

La iniciativa liderada por la Universidad de Chile, en conjunto con otras instituciones, busca aumentar la competitividad de la Industria y del país a través de la innovación. Así lo declara su directora, la Dra. Viviana Meruane Naranjo: “Queremos ayudar a incrementar las capacidades técnicas del país en desarrollo y adaptación de nuevas tecnologías que hagan a la industria nacional más competitiva, porque sabemos que en Chile existe la capacidad y además conocemos la realidad local”.

Recordemos que el proyecto partió en diciembre de 2018, con un financiamiento del Programa Tecnológico Estratégico de la Corfo: Hacia una Manufactura Avanzada a partir de la Revolución 4.0 y contempla un portafolio de proyectos orientados al desarrollo de soluciones tecnológicas, los cuales están divididos en tres áreas: Sistemas Avanzados en Confiabilidad y Mantenimiento, Soluciones Digital Twins y Automatización Avanzada y Robótica.

Los proyectos

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Mejorando los sistemas productivos en la industria nacional

Los sistemas productivos en manufactura y minería se encuentran constantemente bajo estrés, debido a la necesidad de cumplimiento de metas de producción y de reducción de costos. Un efecto inmediato es la sobrecarga de los activos físicos, lo que puede generar un aumento en costos de mantenimiento, importantes pérdidas de productividad y riesgo potencial para la seguridad de las personas. Por lo tanto, se hace cada vez más importante poder anticipar las fallas de un sistema de manera de planificar acciones de mantenimiento que permitan evitarlas o disminuir el impacto que estas producen. El objetivo general del proyecto de Identificación de fallas en equipos mineros utilizando herramientas de aprendizaje profundo que busca desarrollar, transferir y comercializar un sistema de monitoreo y pronóstico de fallas en equipos mineros e industriales utilizando herramientas de aprendizaje profundo. Una buena forma de mejorar la productividad de los activos es progresar en los índices de confiabilidad, de tal manera de tener mayor disponibilidad en los equipos, disminuir los tiempos entre falla, y minimizar los tiempos de reparación, lo que en definitiva redunda en un mejor y mayor aprovechamiento del activo y además en la disminución de costos de mantenimiento.

Una opción muy relevante a la hora actual para apoyar la gestión de mantenimiento es utilizar herramientas inteligentes. Sin embargo, existe una baja penetración de los sistemas avanzados de gestión de activos en la industria nacional, en particular en lo que se refiere al uso de sistemas predictivos. Por esta razón IMA+ se plantea el desarrollo e implementación de sistemas predictivos de apoyo a la gestión de mantenimiento de activos industriales basado en herramientas de inteligencia computacional.

El proyecto denominado Sistema predictivo de apoyo a la gestión de mantenimiento y de procesos industriales de manufactura basado en herramientas de inteligencia computacional permitirá a la industria: Obtener soluciones basadas en inteligencia computacional, para predicción de valor o estado de variables relevantes asociadas al proceso productivo y/o al proceso de mantenimiento en plantas de manufactura, a partir de variables de proceso y/u operación; Mejorar o hacer más confiables o disponibles los equipos o la línea de producción (en el caso de mantenimiento) o bien, más predecible la calidad de los resultados de proceso (en el caso del proceso productivo).

demás conscientes del estrés laboral en procesos manufactureros y faenas se trabaja en el desarrollo de un dispositivo que integra biosensores y metodologías para el pronóstico de la fatiga laboral, el cual permitiría evitar los incidentes que hoy causan pérdidas, en promedio, del 18% al 20% del presupuesto de operaciones debido a daños a la propiedad, fallas operacionales y desviación del proceso. La iniciativa denominada Desarrollo de metodologías e integración de componentes físicas de hardware para el pronóstico de fatiga laboral de operadores en sistemas de manufactura avanzada genera costos económicos debido a ineficiencias, pérdida de días de trabajo, pagos compensatorios, atención médica y rehabilitación, lo que en última instancia produce pérdidas que reducen el beneficio neto.

Soluciones Digital Twin

Los sistemas de manufactura y/o procesos industriales se encuentran sometidos a condiciones cada vez más exigentes para aumentar la productividad y calidad de los productos. Para avanzar en esa línea, la propuesta del proyecto es elaborar, implementar, transferir y comercializar soluciones de Digital Twin para optimizar y controlar en tiempo real líneas de producción. Desarrollo de soluciones de Digital Twin para optimizar y controlar en tiempo real líneas de producción en sistemas de manufactura y/o procesos industriales tiene como meta contar con capacidades de control de operaciones en tiempo real, además de simular, probar y evaluar cambios de operación y/o procesos sin afectar negativamente el funcionamiento del proceso productivo, permitiendo la adecuada elección e implementación de aquellos cambios que resulten positivos. La soluciones tecnológicas de Digital Twin de procesos y productos permiten contar con estas capacidades, constituyéndose en una herramienta para la toma de decisiones.

En minería existe una variedad de piezas metálicas, muy costosas, sometidas a desgaste. Por ejemplo, dientes u otros elementos de las palas mineras, revestimientos para chutes, chancadores, molinos, entre otros. Estas piezas, en vez de ser reemplazadas pueden ser sometidas a un proceso de recuperación. Sin embargo, la restauración de piezas es un proceso altamente especializado, que conlleva a altos tiempos de programación.

Automatización Avanzada y Robótica

La incorporación de sistemas robotizados en el desarrollo de procesos industriales ha generado un gran aumento en la productividad, rendimiento y calidad de los productos. En este sentido surge el Sistema Robotizado de Recuperación de Piezas Metálicas mediante Manufactura Aditiva, que se propone implementar un nuevo sistema de reparación automática de elementos metálicos, integrando además la capacidad de evaluar automáticamente el daño a ser reparado y generando una estrategia de reparación. Para esto, se emplearán métodos de reconstrucción digital del daño a reparar, procesos de soldadura metálica, robótica y técnicas de manufactura aditiva metálica.

Los dos últimos proyectos de IMA+ tienen relación con la Teleoperación Háptica de un manipulador para fractura de rocas y la Navegación autónoma de cargadores frontales (LHD) en minería subterránea. Estas actividades se llevan a cabo en condiciones de alta peligrosidad, con exposición de los trabajadores que pueden causar accidentes fatales. Este sistema de navegación autónoma para LHDs se diferencia de sistemas similares principalmente en: menores costos, una solución multimarca y un sistema adaptable a las condiciones dinámicas de la minería subterránea. Además en materia de beneficios en la fractura de rocas, la propuesta tecnológica permitirá contar con un sistema que permita al operador del martillo tener una mejor percepción del ambiente de trabajo, y con ello mejorar las acciones que realiza en el proceso de la fractura de rocas en los piques de traspaso.