ITAINNOVA ha participado en DIGICAT, Digitalización de la Industria Agroalimentaria para la Optimización de Corrientes de Agua

La empresa aragonesa COGNIT ha liderado este proyecto, coordinado por el cluster ZINNAE, junto a FRIBIN y CONTAZARA

El Instituto Tecnológico de Aragón ITAINNOVA  ha participado en el proyecto Digitalización de la Industria Agroalimentaria para la Optimización de Corrientes de Agua (DIGICAT),  dentro del marco de la coordinación del clúster ZINNAE, y liderado por la empresa aragonesa COGNIT  y junto a FRIBIN y Contazara.

Se trata de un proyecto que, en su fase 1, persigue desarrollar un software de inteligencia artificial aplicado a la industria agroalimentaria para mejorar la gestión integral del ciclo del agua. Y es que el sector agroalimentario se caracteriza por ser el mayor consumidor de la industria manufacturera, consumiendo entre el 8% y el 15% del agua consumida por el conjunto de la industria europea. Así, se ha elegido una industria cárnica aragonesa como campo de desarrollo del software, por ser el principal subsector de la agroindustria por volumen de ventas.

Imagen de una de las reuniones celebradas en las instalaciones de ITAINNOVA.

Hasta ahora, en la industria se ha priorizado la optimización de otros recursos de mayor coste que el agua realizando inversiones tecnológicas en otros ámbitos, como el energético, transporte, procesos productivos, etc. Sin embargo, la gestión del ciclo del agua para su uso industrial en lo que a control de calidades, a cumplimiento normativo, al coste del agua en su punto de uso y a responsabilidad ambiental se refiere, son motivos de preocupación para las industrias.

De esta forma, DIGICAT tiene como reto desarrollar un software de inteligencia artificial aplicado a industria agroalimentaria para mejorar la gestión integral del ciclo del agua. Dotado de Inteligencia Artificial (Big Data Analytics y Capacidad Predictiva), DIGICAT ayudará a las empresas del sector agroalimentario a la toma de decisiones para la optimización de las corrientes de agua en tiempo “cuasi” real y con carácter predictivo.

Durante la primera fase del proyecto, COGNIT con la colaboración de  ITAINNOVA ha realizado el trabajo exhaustivo de análisis de datos. Por su parte, el proyecto ha contado con otros socios: CONTAZARA, que se ha encargado de los equipos de medida, e ITAINNOVA, que está llevando a cabo el desarrollo de la herramienta de inteligencia artificial. Por su parte, la industria que se está tomando como referencia para la validación de los resultados ha sido FRIBIN.

Rafael del Hoyo, responsable del equipo de Big Data y Sistemas Cognitivos de ITAINNOVA, explica que "la inteligencia artificial permite la gestión avanzada del agua, permitiendo analizar (identificar las variables más importantes), predecir (modelar el comportamiento de un sistema basado en medidas) y optimizar  el comportamiento de un sistema de gestión de aguas residuales”. Además, añade que “la inteligencia artificial y, en este caso, la rama de Machine learning (aprendizaje automático) permite aprender de los datos”.

Para poder llevar a cabo este proyecto, se ha desarrollado un sistema que ayuda a identificar las causas y a mejorar un sistema modelándolo con herramientas de aprendizaje automático, en especial con redes neuronales artificiales (deep learning), y ofreciendo una solución informática para la gestión integral de la planta. Así, del Hoyo concluye que “se conseguirá obtener modelos que benefician a la empresa para la reducción de gastos y mejorar el medio ambiente”.

Este software será capaz de establecer patrones y, por lo tanto, poder predecir comportamientos en función de las producciones, pudiéndose anticipar en todo momento a posibles desviaciones de los requerimientos y así mantener los consumos de agua optimizados en todo momento. Estos requerimientos son establecidos por el propio proceso productivo y normativa que le afecta y deberán responder a necesidades de cantidad y calidad para poder gestionar tanto aguas de entrada a planta, como aguas de salida de los procesos, aguas de reutilización, aguas depuradas que van al vertido final, etcétera.

Entre los objetivos específicos para la primera fase, destacan:

  • Identificar las necesidades de un proceso productivo agroalimentario replicable, industria cárnica Fribin.
  • Visualizar la caracterización de las corrientes de agua relevantes aplicando Business Intelligence.
  • Análisis de datos para toma de decisiones en la optimización de las corrientes con el objetivo de minimizar consumo y el vertido.
  • Establecer patrones de comportamiento de las corrientes de agua y productividad.
  • Identificar indicadores de predicción y anticipación de necesidades.
  • Predesarrollar los algoritmos de predicción del software.
  • Realizar el Análisis de Valor Añadido del software.
  • Realizar el Análisis de proximidad al Mercado y Continuidad del proyecto.

Asimismo, el proyecto incluye los siguientes cinco paquetes de trabajo:

PT1 – Coordinación del proyecto y difusión de resultados.

PT2 – Análisis del ciclo del agua de Fribin.

PT3 – Visualización y optimización de corrientes de agua.

PT4 – Prototipado rápido de soluciones de big data analytics aplicadas a la optimización de corrientes de agua.

PT5 – Análisis de valor añadido, proximidad al mercado y continuidad.

DIGICAT ha recibido una ayuda en forma de subvención regulada por el programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs), de la que ZINNAE forma parte desde 2010. Este programa de apoyo al fortalecimiento de “clusters de innovación” se inserta en la estrategia europea de mejora de competitividad para la innovación.

En COGNIT trabajan la gestión integral de datos industriales dirigidos a la optimización de procesos para la industria, porque su objetivo es mejorar los procesos productivos para alcanzar una mayor competitividad de las empresas.

 

 

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