Proyecto MONIPRO

Sistema de monitorización inteligente integrado en el proceso de transformación del cobre (MONIPRO)

 

Datos de cofinanciación

REF. CONVOCATORIA EEAA GRANTS: IDI-20140898

Financiación CDTI: 253.741,50 €

Financiación países donantes (Liechtenstein, Islandia y Noruega): 63.435,38 €

 

Resumen

El proceso de La Farga Rod es un proceso con un elevado consumo energético, una combinación de gas natural y de electricidad. En el proceso continuo de fabricación de alambrón de cobre electrolítico, un pequeño desajuste en los parámetros productivos disminuye la calidad del producto final. Esta merma puede ser reprocesada, sin embargo, se consume una gran cantidad de energía adicional.

El presente proyecto tiene el objetivo principal de aumentar la eficiencia energética del proceso de La Farga Rod y con ello reducir las emisiones de CO2 a la atmósfera. De esta manera se tiene previsto desarrollar un nuevo sistema de software capaz de predecir la calidad del producto final, aportando tiempo de reacción para actuar a modo de evitar la mayor cantidad de mermas que requieren ser reprocesadas.

El método previsto consiste en la elaboración de un conjunto de modelos, basados en datos interrelacionados para constituir un modelo completo de la línea de fabricación. A través de técnicas específicas para la gestión y análisis de la información se podrá detectar las correlaciones entre el conjunto de variables, actualmente monitorizadas, y parámetros asociados a la calidad final con que se obtendrá el producto.

El proceso de La Farga Rod consume anualmente en energía el equivalente de 15.400 viviendas. El objetivo final establecido en este proyecto es reducir las mermas hasta el 1% , lo que significaría una reducción del 80% del consumo de energía asociado al reprocesamiento, que en términos absolutos significa ahorrar el equivalente a la energía consumida por más de 600 viviendas en un año.



    • Segmentación de la base de datos. Los resultados de la segmentación se utilizarán para la determinación de la información crítica, y el entrenamiento de los diferentes modelos involucrados en el sistema de monitorización.
    • Conectores entre sistema de monitorización y base de datos. Definir los conectores entre las diversas bases de datos involucradas, y la aplicación de monitorización y entreno de los algoritmos desarrollados.
    • Implementación de algoritmos de supervisión inteligente. Desarrollar una aplicación, que trabaje integrada con los sistemas propios de gestión, con capacidad de análisis en tiempo real. La algorítmica propuesta, determinará el estado del proceso y lo correlacionará con la calidad prevista para el producto que se está procesando.
    • Extracción y selección de información de la base de datos. En base a la experiencia y conocimiento del proceso y mediante la algorítmica adecuada, basada en inteligencia artificial, se determinarán cuáles son las variables críticas que contienen el mayor porcentaje de la información buscada (patrones ocultos) para poder correlacionarlo con la calidad del producto final.
    • Propuesta de indicadores numéricos para la caracterización y modelado de la planta. A Desarrollo de algoritmos de cálculo de indicadores numéricos que caractericen y modelen cada uno de los subprocesos y la planta en su globalidad. Para ello será necesario el cálculo de parámetros estadísticos en el dominio temporal.
    • Propuesta algoritmos de reducción de dimensionalidad del espacio de indicadores. Los indicadores numéricos calculados describirán de una manera completa y precisa los subprocesos, por ello será necesario el estudio y la propuesta final de algoritmos matemáticos de análisis y transformación que analicen la información redundante de los mismos y obtengan un conjunto de indicadores numéricos equivalente de dimensión más reducida.
    • Propuesta algoritmos de modelado y caracterización para determinación del estado de línea. El modelado y caracterización de la línea se realizará tomando como entrada el conjunto de indicadores reducidos y determinarán mediante un proceso de clasificación, cual es el estado de la planta y por lo tanto la calidad esperada para el producto final.
    • Nuevo proceso capaz de prever la calidad que se obtendrá al final de la línea en el producto manufacturado, en función de la información en tiempo real.
    • Incrementar el rendimiento y la eficiencia energética por la reducción de mermas y el ajuste óptimo del proceso.
  • 8 de octubre de 2015
    Reunión Seguimiento proyecto MONIPRO

    En la reunión asisten los doctores responsables del proyecto y el personal de R+D de La Farga. Se presentan los resultados del proyecto y se define la lógica final que se añadirá en el entregable, el módulo de software para monitorizar la calidad en tiempo real. 

    Avanzamos según el calendario previsto.

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    Mayo de 2015
    Definición del modelo matemático.

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    16 de Enero de 2015
    Reunión Seguimiento proyecto MoNiPro

    Los trabajos técnicos de ejecución del proyecto MoNiPro avanzan según el calendario de ejecución previsto, tal y como se pudo constatar en la reunión de seguimiento que tuvo lugar el pasado viernes 16 de enero, en las instalaciones del edificio GAIA de la UPC y en la que participaron representantes de La Farga, CTM y MCIA-UPC.

    A parte de la revisión de la planificación, también se decidió presentar los primeros resultados científicos del proyecto en el congreso IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT 2015), que se celebrará en Sevilla en del 17 al 19 de marzo de 2015. El reúne a especialistas e investigadores de reconocido prestigio mundial, en los ámbitos de los sistemas industriales de monitorización y control inteligente, las comunicaciones industriales y la fabricación flexible entre otros. 

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    1 de Octubre de 2014
    Primera reunión de seguimiento celebrada en La Farga, Les Masies de Voltregà.

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    15 septiembre de 2014
    Instalación de la placa oficial del proyecto en la sala de control

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    1 de Septiembre de 2014

    Se formaliza el inicio del proyecto MONIPRO en una reunión celebrada en Madrid.



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