Jornada Casos de éxito en la industria conectada 4.0 en Cataluña y Navarra

El próximo miércoles, 18 de octubre, la Asociación Clúster de Automoción de Navarra (ACAN) y el Clúster de Automoción de Cataluña (CIAC) organizan a jornada Empresarial  “Casos de éxito de la Industria Conectada 4.0 en Cataluña y Navarra“, que se celebrará en el auditorio de Civican, de 9:30 a 13:30 h.

 

PROGRAMA COMPLETO

09.30 h. Bienvenida

• Roberto Lanaspa Martínez, presidente de ACAN (Asociación Clúster de Automoción de Navarra) y vicepresidente de Schnellecke Logistics West European Region
• Juan Ramón Rodríguez González, adjunto a la Presidencia y presidente de la Comisión de Logística de CIAC (Clúster de Automoción de Cataluña)

09.40 h. Caso de éxito 1: implantación de un mes 4.0 a cargo de la empresa: GRAMMER Automotive Española. Implantación de un sistema MES (Manufacturing Execution System o Sistema de Ejecución de Manufactura) para dirigir y monitorizar los procesos de producción. Objetivo: reducir el registro manual y en papel de piezas producidas, incidencias, defectos, etc. Esta solución automatiza las actividades burocráticas y mejora la productividad de los trabajadores al reducir tareas que no aportan valor añadido.

10.00 h. Ronda de preguntas.

10.10 h. Caso de éxito 2: gestión digital de un centro logístico, a cargo de la empresa: CIL Logística Dedicada. Transformación digital de un centro logístico convencional: el equipo humano funciona de acuerdo a su propia experiencia, registros en papel, órdenes de viva voz e inspección visual para determinar el estado del almacén y las necesidades de material. Los objetivos del nuevo sistema son medir el grado de ocupación real, evaluar la eficiencia de las tareas logísticas, dimensionar adecuadamente los recursos logísticos e inferir acciones de mejora de acuerdo a la monitorización en tiempo real.

10.30 h. Ronda de preguntas.

10.40 h. Caso de éxito 3: Bin Picking Systems y robótica colaborativa en líneas de montaje y ensamblaje a cargo de la empresa: GEDIA. Transformación de la recogida de piezas desordenadas ubicadas en dos contenedores. El nuevo sistema determina la mejor pieza candidata a recoger de cada contenedor, y emplea un brazo robotizado para extraerlas y colocarlas correctamente en el útil. Se comprueba el sentido de cada pieza y se voltea está en caso de ser necesario. Una vez realizada la operación en el útil, el robot retira la pieza procesada y la coloca en una rampa de salida. Con este sistema se reducen drásticamente los tiempos y los costes de aprovisionamiento, así como el número de aportes incorrectos.

11.00 h. Ronda de preguntas.

11.10 h. Pausa / café

11.40 h. Caso de éxito 4 y 5:

• Big Data. Sistema de análisis predictivo de defectos O (futuro análisis cognitivo) en líneas de prensa y chapistería. ¿Cómo predecir y evitar los defectos en líneas de producción? Este novedoso sistema captura, transforma, almacena y analiza los datos en líneas de prensa y chapistería y extrae patrones de comportamiento. Así es posible cuantificar la influencia de cada variable en el proceso productivo, y predecir la evolución de cada parte implicada en el mismo – materia prima, prensas, troqueles, procesos, piezas, componentes, empleados, turnos, motivación, etc – para extraer conclusiones que sirvan de guía a los responsables en las tomas de decisiones.
• Sistema de Inspección integrado en línea de producción a cargo de la emmpresa: Nissan Motor Ibérica. Presentación del estudio de viabilidad y prueba piloto de un sistema de inspección en línea de discos de freno mediante luz difusa y cámaras industriales.

12.00 h. Ronda de preguntas.

12.10 h. Caso de éxito 6: Aplicaciones de robots colaborativos (fijos y móviles) en automoción, ejemplos en fabricantes y SAS  a cargo de la empresa: Iruña Tecnologías de Automatización

12.30 h. Ronda de preguntas.

12.40 h. Caso de éxito 7: aplicación de la realidad aumentada en la industria a cargo de la empresa: IAR Pamplona (Industrial Aumented Reality)

13.00 h. Ronda de preguntas.

13.10 h. Debate

13.30 h. Clausura