AI 4 BOTS

Para alcanzar este objetivo general se proponen los siguientes objetivos específicos:

• Establecer un entorno experimental controlado, reducido y real de una planta de producción con AGVs, que permita observar los resultados obtenidos con la implementación del sistema, y extrapolarlo al entorno productivo global de forma fácil y escalable.
• Recopilar información sobre los componentes humanos y tecnológicos del entorno experimental que permita establecer una base de datos de los eventos pasados o históricos.
• Diseñar y desarrollar un sistema de análisis de datos basado en técnicas descriptivas, prescriptivas, predictivas de machine learning y algoritmos ágiles de optimización e inteligencia artificial que garanticen la gestión óptima de las flotas de AGVs en el entorno experimental.
• Diseñar y desarrollar un Gemelo Digital basado en las características del entorno experimental, que permita visualizar de manera global todos procesos desarrollados en la planta de producción. A su vez, debe presentar la información requerida para la toma de decisiones basada en los resultados de la simulación y uso de algoritmos de optimización.
• Conectar e integrar todos los sistemas tecnológicos involucrados en el proceso, tales como la flota de AGVs y los dispositivos de IoT, el gemelo digital, el “fleet management”, las técnicas de análisis de datos avanzados y los algoritmos de inteligencia artificial.
• Conectar e integrar el sistema digital con el entorno experimental real.
• Realizar pruebas experimentales en la planta de producción para obtener los siguientes beneficios:
  • • Reducción de costes: mediante la anticipación de imprevistos, situaciones no deseadas y asignación de tareas óptima, el sistema de AGVs verá mejorada su eficiencia notablemente reduciendo así su consumo energético, sus horas de funcionamiento y, con ello, los costes asociados.
    • Mejora de la sostenibilidad y medio ambiente: la mejora en el consumo energético de los sistemas implicados (Robots Móviles/AGVs) deberá contribuir consecuentemente a la mejora del medio ambiente y sostenibilidad.
    • Mejora de las operaciones: ofrecer una visión en tiempo real de todo el sistema productivo y orientar la toma de decisiones mediante monitoreo y control inteligente y la predicción de posibles eventos inesperados.
    • Reducción de riesgos: las simulaciones deben garantizar la eficiencia de los AGVs en la planta de producción. Al mismo tiempo, reducir los riesgos asociados a la fase de pruebas, o a la toma de decisiones incorrectas, por falta de información y previsión en la cadena de producción.
    • Comprensión de las interacciones del sistema: el Gemelo Digital garantiza que los diferentes sistemas se pueden integrar y, a su vez, debe ofrecer una visión de su conectividad. Esta función garantiza la interoperabilidad del sistema en los casos en que los productos y servicios que proceden de diferentes proveedores.
    • Predicciones fiables: los resultados de los algoritmos predictivos deben garantizar la prevención de eventos inesperados que puedan afectar la cadena productiva y mejorar el funcionamiento del sistema y de la planta de producción.