Grupo de Innovación y Transferencia
Prognosis avanzada de fallos en aplicaciones industriales mediante analítica de datos e inteligencia artificial en entornos 4.0
I+D+I en Analítica Avanzada (predictiva y prescriptiva), Optimización Multiobjetivo e Inteligencia Artificial aplicadas a la predicción de la degradación, daño y fallo de materiales en equipos industriales.
Empleo de técnicas avanzadas relacionadas con Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning, IoT y Digital Twin
Miembros
Álvaro Rodríguez Prieto – UNED / SGS
Profesor del Departamento de Ingeniería de Construcción y Fabricación de la UNED
Ana Mª Camacho López – UNED
Profesora del Departamento de Ingeniería de Construcción y Fabricación de la UNEDMiguel Ángel Sebastián Pérez – UNED
Profesor del Departamento de Ingeniería de Construcción y Fabricación de la UNEDJuan Claver Gil – UNED
Profesor del Departamento de Ingeniería de Construcción y Fabricación de la UNEDManuel Callejas Cano – SGS
Inspección y Asistencia Técnica, SGS.
Blas Galván González – ULPGC
Fiabilidad Industrial, analítica de datos y estudios RAMS, ULPGC.
Ernesto Primera – University of Delaware / MRI
Fiabilidad Industrial, analítica de datos y estudios RAMS, MRI.
Gabriel González Cáceres – Curtin University
Fiabilidad y Ciencia de Datos, Curtin University.
Servicios
Investigación y consultoría sobre Prognosis de fallos en equipos rotativos mediante análisis avanzado de datos de operación y fiabilidad
Alcance: estudios de predicción de fallos en equipos rotativos. Destinada a clientes (operadores de plantas) de los sectores energético, Oil&Gas. El tipo de intervención sería la realización de un estudio a medida para optimizar la planta y aumentar la disponibilidad de equipos y sistemas.
Características del servicio: investigación aplicada para la optimización de plantas de proceso
- La fase de desarrollo y estudio teórico mediante técnicas analíticas se desarrollaría desde la UNED en colaboración con SGS y con MRI.
- El análisis de datos se realizaría entre la UNED y MRI.
- Los ensayos no destructivos y posibles estudios de vibraciones, se realizarían con el equipamiento de SGS.
- Dependiendo del enfoque, se podría pasar a realizar un Plan de Inspección que sería realizado por SGS.
Investigación y consultoría sobre Prognosis de fallos en equipos estáticos (tubería, equipos a presión, tanques de almacenamiento) mediante análisis avanzado de datos de operación y fiabilidadAlcance: estudios de predicción de fallos en equipos rotativos. Destinada a clientes (operadores de plantas) de los sectores energético, Oil&Gas. El tipo de intervención sería la realización de un estudio a medida para optimizar la planta y aumentar la disponibilidad de equipos y sistemas.
Características del servicio: investigación aplicada para la optimización de plantas de proceso.
- La fase de desarrollo y estudio teórico mediante técnicas analíticas se desarrollaría desde la UNED en colaboración con SGS y con MRI.
- El análisis de datos se realizaría entre la UNED y MRI.
- Los ensayos no destructivos se realizarían con el equipamiento de SGS.
- Dependiendo del enfoque, se podría pasar a realizar un Plan de Inspección que sería realizado por SGS.
Estudios de selección de materiales para equipos mecánicos en función de las condiciones de operaciónAlcance: desarrollo y aplicación de metodologías de selección de materiales para la instalación o reparación de equipos en plantas industriales. Destinada a clientes (operadores de plantas) de los sectores energético, Oil&Gas. El tipo de intervención sería la realización de un estudio a medida para optimizar la planta y aumentar la disponibilidad de equipos y sistemas.
Características del servicio: investigación aplicada para la optimización de los procesos de selección de materiales.
- La fase de desarrollo y estudio teórico mediante técnicas analíticas se desarrollaría desde la UNED en colaboración con SGS y con MRI.
- El análisis de datos se realizaría entre la UNED y MRI.
- Los ensayos no destructivos y de caracterización de materiales (en su caso) se realizarían con el equipamiento de SGS.
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Álvaro Rodríguez
alvaro.rodriguez@ind.uned.es
