Varios grupos de investigación de la Universidad de Cantabria (UC) están trabajando en un proyecto innovador liderado por el Centro Tecnológico CTC para transformar la industria cántabra mediante soluciones avanzadas. Este proyecto busca implementar la detección temprana de la corrosión, herramientas de Inteligencia Artificial (IA) accesible y la optimización de recursos industriales. Financiado por fondos europeos y del Gobierno regional, FUTCAN (Posicionamiento Estratégico de Especialización Inteligente y Sostenible para las Factorías del Futuro de Cantabria) se inició en noviembre de 2023 y ya se encuentra en su fase final, abarcando múltiples subproyectos.
Detección Temprana de la Corrosión en Acero y Otros Metales
El primer objetivo del proyecto es desarrollar recubrimientos sensibles a cambios en el sustrato que permitan la detección temprana de la corrosión en el acero y en otros metales. Mediante la colaboración del CTC con CITIMAC, se están utilizando nanomateriales conocidos como puntos cuánticos de grafeno, que poseen propiedades luminiscentes.
Funcionamiento de la Tecnología
Estos puntos cuánticos responden a cambios en su entorno, especialmente en presencia de iones de hierro que se liberan durante el proceso de corrosión. Al degradarse el material metálico, el hierro se libera y provoca que los puntos cuánticos pierdan su luminiscencia, haciendo que las áreas afectadas aparezcan oscuras bajo luz ultravioleta. Este avance permite identificar indicios tempranos de corrosión antes de que el daño sea visible, facilitando así el mantenimiento preventivo de componentes en ambientes agresivos como los marinos o industriales.
Optimización del Proceso de Inyección de Polímeros
La segunda línea de trabajo se enfoca en mejorar el proceso de inyección de polímeros, específicamente de la poliamida 6 (PA6), un material utilizado en sectores como la automoción o el ferrocarril. Este proceso es complejo debido a la posibilidad de ajustar entre 100 y 300 parámetros que influyen en las propiedades finales de los componentes.
Modelos de Machine Learning
El objetivo aquí es desarrollar modelos de Machine Learning que puedan predecir el comportamiento mecánico de los componentes en función de los parámetros de inyección utilizados. Los investigadores de LADICIM han creado una base de datos experimental mediante la inyección de un componente de PA6 bajo 80 configuraciones diferentes. Posteriormente, más de 400 ensayos mecánicos han permitido obtener información valiosa sobre la relación entre las condiciones de fabricación y las propiedades mecánicas del material, optimizando así los parámetros del proceso para obtener piezas con mejores prestaciones.
IA Accesible
La tercera línea de trabajo se centra en el desarrollo de una herramienta de software que permite crear modelos predictivos a usuarios sin conocimientos avanzados de aprendizaje automático. Esta herramienta, desarrollada por el grupo M&C:FLAI del departamento MATESCO, incorpora un asistente de lenguaje natural que traduce las necesidades del usuario en un proceso de generación de modelos.
Validación en Procesos Industriales
El sistema se está validando en diferentes procesos industriales de interés para el CTC, como en el sector fotovoltaico. El objetivo es «democratizar» el acceso a la inteligencia artificial, y ofrecer una solución que se pueda aplicar en distintos ámbitos que requieran modelos predictivos, sin la necesidad de contar con expertos altamente especializados.
Consejos para Emprendedores y Negocios
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Inversión en Innovación: Considera invertir en proyectos de investigación y desarrollo que integren tecnologías emergentes, como la IA, para mejorar tus procesos industriales.
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Anticipación y Mantenimiento: Implementa métodos de detección temprana de problemas en tu industria para minimizar costos futuros y maximizar la eficiencia operativa.
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Capacitación del Personal: Facilita la formación continua a tus empleados en nuevas herramientas y tecnologías para que se sientan seguros en su uso y puedan mejorar la productividad.
- Adaptación a las Nuevas Tecnologías: Mantente al tanto de las innovaciones en tu sector y adopta herramientas accesibles que puedan mejorar tus procesos sin necesidad de perfiles sumamente especializados.
Conclusiones
El proyecto FUTCAN es un claro ejemplo de cómo la investigación y la innovación pueden transformar la industria hacia un modelo más sostenible e inteligente. La detección temprana de la corrosión, la optimización de procesos de inyección de polímeros y la democratización de la inteligencia artificial son cambios significativos que pueden tener un profundo impacto en la eficiencia y la sostenibilidad de las industrias en Cantabria y más allá. Para los emprendedores, estos avances ofrecen oportunidades para mejorar sus operaciones, reducir costos y mantenerse competitivos en un mercado en constante evolución.