Proyectos de colaboración

Predigitenibleto es un proyecto innovador orientado a revolucionar la sostenibilidad y eficiencia energética en la industria mediante la aplicación de tecnologías avanzadas de la Industria 4.0. Su eje central es el desarrollo de un sistema inteligente de monitorización y control para instalaciones de refrigeración y aire comprimido, combinando inteligencia artificial, aprendizaje automático y gemelo digital para optimizar el rendimiento energético.

El proyecto tiene como objetivo principal la recuperación y revalorización de residuos plásticos generados durante la fabricación de componentes para el interior de vehículos, contribuyendo a reducir el consumo de energía y materias primas, así como el impacto ambiental asociado a productos y procesos. Esta iniciativa busca facilitar la transición de los fabricantes hacia una movilidad más sostenible, integrando soluciones de economía circular en la cadena de valor de la automoción.

El proyecto tiene como objetivo principal la optimización y recuperación de materiales compuestos mediante la implementación de tecnologías avanzadas y robóticas, con el fin de acelerar la transición hacia la neutralidad climática, mejorar la eficiencia energética y fomentar un uso sostenible de los recursos. El resultado clave será el desarrollo de un robot colaborativo especializado en la recuperación y reutilización de materiales compuestos, que permitirá a la industria dar un paso decisivo hacia la economía circular.

El presente proyecto, en su tercera fase, tiene como objetivo la investigación en tecnologías de fabricación aditiva flexible, incorporando robótica avanzada, sistemas inteligentes, visión artificial, inteligencia artificial y gemelo digital aplicados al uso de materiales sostenibles. La integración de estas tecnologías permitirá optimizar los procesos de impresión 3D, alcanzando mayor eficiencia, sostenibilidad y fabricación con cero defectos, con un impacto medioambiental claramente positivo.

El proyecto SOcHarger-IA se centra en la investigación industrial de una tecnología innovadora basada en inteligencia artificial (IA) que permita determinar el estado de salud (SoH) de las baterías de vehículos eléctricos durante el proceso de carga rápida. Se trata de un proyecto plurianual, cuya Fase I, objeto de esta convocatoria, se orienta al desarrollo y validación inicial de algoritmos de IA capaces de evaluar la degradación de las baterías en tiempo real y en condiciones operativas reales.

La transición hacia un nuevo modelo de movilidad está teniendo un profundo impacto en el sector de la automoción, obligando a las empresas a adaptarse a la fabricación de nuevos productos —como el paso del motor de combustión al motor eléctrico— y a la incorporación de procesos avanzados de logística industrial como los vehículos guiados autónomos. En este contexto, la capacidad de innovar e integrar nuevas tecnologías y modelos de movilidad se ha convertido en una ventaja competitiva esencial, e incluso en un requisito imprescindible para garantizar la supervivencia de las empresas y su adaptación a las exigencias del entorno.