El proyecto IAIOA desarrolla sistemas avanzados de inspección no destructiva combinados con herramientas de IA

Ceit  ha participado en el proyecto IAIOA, que ha tenido como objetivo completar el control de calidad destructivo con sistemas de inspección no destructiva digitales que permiten controlar todas las piezas y analizar los resultados en tiempo real.

La industria manufacturera sigue en una constante búsqueda de la excelencia en la producción y el control de calidad, donde se han desarrollado diversas técnicas y sistemas para asegurar que los productos finales cumplan con los estándares establecidos. Sin embargo, en muchos casos, el control de calidad sigue siendo un desafío, especialmente en lo que respecta a procesos como el tratamiento térmico, donde se realizan inspecciones mediante medidas destructivas selectivas en una pieza por lote. Esta aproximación hace que se descarten todas las piezas de un lote por uno defectuoso o que no se detecten a tiempo los errores del proceso de producción.

En este contexto nació el proyecto IAIOA (Inteligencia Artificial aplicada a la Industria de serviciOs Auxiliares), que se presenta como una innovadora solución para completar el control de calidad destructivo con sistemas de inspección no destructiva digitales, permitiendo controlar todas las piezas y analizar los resultados en tiempo real. Esta iniciativa ha representado un paso significativo hacia la mejora de la competitividad de las pequeñas y medianas empresas de servicios auxiliares a la industria manufacturera.

El proyecto ha sido desarrollado por un consorcio integrado por Ceit, TTT Group, Arrola, STT Systems, Zitu, Cidetec y Linq Case, una startup lanzada por Ceit. El proyecto, además, ha contado con el apoyo del programa de ayudas Hazitek de Grupo SPRI.

Innovación en el control de la calidad

En concreto, el proyecto se ha centrado en el desarrollo de sistemas avanzados de inspección, control y monitorización online de procesos y productos, combinados con herramientas de inteligencia artificial (IA). Estas herramientas de inteligencia artificial incluyen algoritmos de aprendizaje automático y supervisado, reconocimiento de patrones, análisis de datos o software de predicción. Al utilizar esta IA, se pueden implementar sistemas de monitorización y control en la línea de producción, lo que permite a las empresas identificar y abordar problemas de producción de manera proactiva.

El trabajo del consorcio se ha centrado en dos áreas clave de investigación. Por un lado, se ha investigado en la caracterización de la dureza (superficial y en el núcleo) tras temple y revenido, y por otro, se ha abordado la caracterización de la dureza superficial y la profundidad de capa tras la cementación y temple por inducción, ambas mediante técnicas magnéticas no destructivas.