PredictLand diseña un sistema de Inteligencia Artificial para la de defectos de calidad y su correlación con el proceso de fabricación, para la multinacional CEFA, proveedor de Stellantis, Mercedes, Stellantis, Seat/Volkswagen.
Cliente
CEFA, con más de 70 años de historia, es una empresa líder en el desarrollo y producción de componentes para la industria del automóvil basados fundamentalmente en la tecnología de inyección de materiales plásticos. MRA, parte del grupo CEFA, esta especializada en el desarrollo y producción de paneles interiores para la industria del automóvil utilizando las últimas tecnologías de inyección de materiales plásticos.
Reto
El departamento de calidad de CEFA / MRA hace un seguimiento de las incidencias y defecto de calidad de las piezas resultantes. Como objetivo último, se busca reducir consumos de materia prima y energía como consecuencia de eliminar los defectos de fabricación. Para ello se pretende identificar en que parte o partes del proceso se originan las causas que provocan el defecto de fabricación y actuar con antelación.
Solución
Un sistema de Inteligencia Artificial para la predicción de defectos de calidad y su correlación con el proceso de fabricación.
Se ha utilizado datos relativos a las órdenes de fabricación, trazabilidad del proceso de cada máquina, datos de calidad, procesos de fabricación, condiciones ambientales y consumos de energía.
Con los resultados obtenidos CEFA, MRA espera:
- Reducir un 30% el indicador KWh/kg materia prima transformada
- Contar con un sistema predictivo que permite reducir el scrap y, por tanto, incrementar la eficiencia del proceso.
El proyecto, denominado Mepro Lipre, ha sido apoyada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia; y ha recibido financiación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española.
