Descripció del projecte
L’arribada de la indústria 4.0 força l’empresa a desenvolupar nous processos d’anàlisi i optimització, amb l’objectiu d’incrementar el nombre de variables de les quals en té el control i comprensió.
A Tavil, una d’aquestes és la predicció de degradació o fallada de components i robots industrials que fabrica, amb l’objectiu de substituir eventualment el manteniment preventiu pel predictiu. Això seria beneficiós tant per l’empresa com pel client; d’una banda es redueixen els costos d’oportunitat generats per una aturada en la cadena de producció, i d’altra els/les treballadors/es de Tavil no han de desplaçar-se tan sovint a casa del client.
Els algorismes de Machine Learning són l’eina perfecte per a abordar el repte. Tanmateix, és essencial que la recollida de dades sigui eficient, sistemàtica i amb criteri. Amb un balanç adequat entre les dues coses, es poden desenvolupar models predictius que ens ajudin a caracteritzar degradacions i ajudin a entendre millor el funcionament de les màquines, sempre amb el suport de professionals que validin el resultat. Tavil ja ha posat en marxa aquesta investigació i desenvolupament. Projectes recents a l’empresa, com “Data analysis for industrial components degradation prediction” han demostrat amb poc temps i recursos el potencial de la recerca en aquest camp. Aquest doctorat pretén seguir aquestes passes per a perfeccionar o investigar noves tècniques que ajudin a millorar els resultats i desenvolupar fluxos de treball extrapolables a diverses màquines de la fàbrica, així com la seva implementació real.
