15/11/2023

‘Machine learning’, produkzioan anomaliak goiz detektatzeko

• Zentro teknologikoak plataforma bat aurkeztu du aste honetan Basque Open Industry-ren esparruan fabrikazio-inguruneetako anomaliak identifikatzeko.

• Ekitaldian zehar, IDEKOko zuzendari nagusiak, Nerea Arangurenek, mahai-inguru batean parte hartu du Euskadiko adimen artifizialaren egoera aztertzeko.

Fabrikazio-prozesuak gero eta konplexuago bihurtzen ari dira, Industria 4.0rako bidean aurrera egiteko. Eraldaketa horren ondorioz, kalitate handiko produktuak bermatuko dituen ekoizpen malgua egiteko diseinatutako soluzio adimendunak hartzen dira, eta, aldi berean, ekoizpen-kostuak murrizten dira.

IDEKO zentro teknologikoak, fabrikazio aurreratuko teknologien diseinuan eta garapenean erreferente denak, parte hartu du aste honetan Basque Open Industry topaketan, SPRI Taldeak, enpresa-garapenerako euskal agentziak, antolatutako industria adimenduneko topaketan, fabrikazio aurreratuko ekosistema euskal ekoizpen-sarera hurbiltzen duena.

Bi egunez, Barakaldoko (Bizkaia) Bilbao Exhibition Centreko (BEC) 2. pabilioian 150 erakusketa eta 95 hizlari baino gehiago bildu dira, industria-prozesuak optimizatzeko eta Euskadik esparru horretan duen eraldaketari eta kokapenari buruz eztabaidatzeko teknologien azken joerak partekatuz.

IDEKOk, Basque Research and Technology Alliance (BRTA) erakundeko kideak, presentzia nabarmena izan du Basque Open Industry ekitaldian, Julen Aperribay IKTak eta Automatizazioa ikerketa taldeko ikertzaileak parte hartu baitu hitzaldi-programan. Zehazki, IDEKOko ikertzaileak soluzio bat aurkeztu du, fabrikazio inguruneetan izan daitezkeen arazoak azkar identifikatzeko.

Arazoak goiz detektatzea

"Fabrikazio-inguruneetan anomaliak detektatzea" ("Anomaly detection in manufacturing settings") hitzaldian, Aperribayk Europako SERRANO proiektuan garatutako erabilera-kasu bat partekatu du, Machine Learning teknikak erabiltzen dituena. Ikaskuntza automatikoari esker, goiz detekta daitezke maiztasun handiko seinaleetako irregulartasunak, osagai mekanikoetan azkar gertatzen diren patroiak, hala nola boladun torlojuak.

“Plataforman ezarritako azelerazio-mekanismoei esker, ia denbora errealeko irregulartasunak identifika ditzakegu, eta hori funtsezkoa da ekoizpenean izan daitezkeen eragozpenei azkar eta zehatz ekiteko eta fabrikazio-prozesu eraginkorragoa gauzatzeko”, azaldu du ikertzaileak.

Halaber, zentruko zuzendari den Nerea Arangurenek Euskadiko adimen artifizialaren egoerari eta aplikagarritasunari buruzko mahai-inguru batean parte hartu du. Bere hitzaldian, Arangurenek lurraldeko industria enpresek arlo horretan dituzten erronka eta aukeretako batzuk jorratu ditu.