Europa lidera la fabricación de componentes complejos y de gran tamaño. En España el sector metalmecánico también está en auge con un crecimiento significativo (>8%) en los últimos años. Esta posición de privilegio a nivel de competitividad se soporta en la calidad de los productos fabricados, sus características, alto nivel de personalización, eficiencia y servicios asociados al ciclo de vida. Sin embargo, el cumplimiento con normativas cada vez más exigentes, los altos requisitos de calidad junto con la complejidad de los productos están alcanzando el límite de las tecnologías existentes, amenazando la competitividad en el sector y su actual posición de privilegio. Para hacer frente a estos desafíos surge CASANDRA. 

El objetivo principal del proyecto CASANDRA es desarrollar una metodología de fabricación digital en lazo cerrado, que habilite los conceptos de fábrica conectada, inteligente y autónoma, que permita registrar la evolución del gemelo digital del componente a fabricar a lo largo de su ciclo de vida. Esto requiere herramientas de monitorización y control distribuidas, siguiendo un modelo de espacio de datos distribuido.  

A nivel fábrica, CASANDRA plantea el desarrollo de herramientas digitales flexibles, ubicuas y conectadas (robótica colaborativa, AR/VR y los exoesqueletos), diseñadas para extender las capacidades de los operarios y para aumentar la eficiencia, calidad y precisión en la ejecución de los procesos de fabricación requeridos.  

Las herramientas de monitorización y control unidas a las herramientas digitales transversales abren la puerta a la implementación de estrategias de análisis de datos, que permitan explotar los datos recogidos. Esto permite a CASANDRA implementar un concepto de fábrica autónoma a través de un sistema de soporte a la decisión en el que, a partir de los datos en vivo recogidos, se desarrollen estrategias para ajustar los procesos y adaptarse continuamente a la variación de condiciones y degradación de los modelos físicos. Esto implica trabajar en: edge intelligence, federated learning y frugal AI combinando active learning y XAI. 

Tras la finalización de la primera anualidad del proyecto, se pueden establecer las siguientes conclusiones:

1) Se han definido en detalle los requerimientos y especificación de los casos de uso.  

2) Se ha planteado una arquitectura digital orientada a servicios para intercambiar datos de forma fluida, interoperable y confiable durante el ciclo de vida, evolucionando hacia un modelo de orquestación cloud-edge capaz de soportar un hilo digital (Digital Thread) continuo entre la planta y la nube. 

3) Tras el análisis de los requerimientos funcionales de los casos de uso definidos, se ha determinado que las tecnologías de seguridad e integridad de datos implementadas actualmente cumplen de manera robusta con los niveles de confianza exigidos por la plataforma. La arquitectura modular de CASANDRA ya garantiza la trazabilidad y la inalterabilidad de los registros mediante protocolos de cifrado y auditoría interna altamente eficientes, por lo que el uso de una infraestructura Blockchain no se considera estrictamente necesario en esta fase operativa. 

4) Se han sentado las bases para la generación del hilo digital producto. Así, se ha avanzado en el análisis de la relación práctica entre CAD enriquecido con PMI, QIF para la definición de características de inspección y tolerancias, y su integración como modelo de referencia único del producto. Asimismo, se ha iniciado la evaluación de AutomationML como formato neutral de intercambio y su vinculación con AAS para la estructuración del gemelo digital del producto. En paralelo, se ha abordado la integración de OPC UA y AAS como una línea clave de interoperabilidad. 

5) A fin de desarrollar herramientas y modelos matemáticos y físicos que permitan evaluar y predecir el futuro comportamiento de los procesos de fabricación, se han definido los modelos de elementos finitos de plegado simple con ANSYS y del proceso de recargue, inicialmente en LS-Dyna y finalmente en ANSYS. 

6) Se han definido los escenarios de usuario y la secuencia de tareas de los trabajadores a fin de desarrollar herramientas centradas en el usuario. En este sentido, desde IDESA se persigue un rediseño de tareas adaptado a las condiciones reales de trabajo, considerando tanto la ergonomía física como la cognitiva. Por su parte, NODOSA pretende la monitorización de espacios confinados y de exoesqueletos, donde se puede monitorizar la fatiga de los operarios.  

7) En relación con el punto anterior, se han valorado distintos tipos de sensores a utilizar para evaluar el esfuerzo y estado de estrés y fatiga del operario, así como la ergonomía de las actividades que este desempeña. En este sentido, se ha planteado el empleo de diferente tipología de sensores (IMUs, EMG, de ritmo cardíaco, cámaras de profundidad o sensores textiles). 

8) Para el escenario específico de corte por plasma y el desarrollo de la experiencia de usuario, se ha diseñado y desarrollado un módulo para la aplicación de control de calidad, que incluye una interfaz gráfica adaptativa, desarrollada para el envío de imágenes desde un dispositivo móvil. 

9) Se ha abordado un primer planteamiento de soluciones basadas en tecnologías AR/VR que permitan aprovechar la información de monitorización del operario para mejorar la seguridad en espacios confinados, mediante sistemas de alerta ante situaciones críticas, y reforzar la formación en prevención de riesgos laborales a través de experiencias inmersivas orientadas a la corrección de posturas ergonómicas.

10) Se han definido escenarios de aplicación de tecnologías robóticas para intralogística y robótica colaborativa.

11) Se han definido escenarios de aplicación de soluciones basadas en herramientas de realidad aumentada (sistema de proyección para posicionamiento de elementos externos y monitorización de situaciones críticas del operario y a la generación de alertas de apoyo ergonómico) para ayudar a los operadores en las operaciones de fabricación, ensamblaje y reparación.  

12) Se han planteado diferentes diseños de exoesqueletos pasivos de tren superior y de soporte lumbar para que se ajusten a las actividades desempeñadas por el operario en los casos de uso definidos por IDESA y NODOSA. Se ha comenzado a desarrollar e integrar un primer prototipo de exoesqueleto sensorizado para la adquisición de datos. 

13) Se ha iniciado el desarrollo Asset Administration Shell (AAS), con el objetivo de representar y gestionar los activos involucrados en la fabricación de componentes de gran tamaño a lo largo de todo su ciclo de vida. Esto es necesario para la generación de los gemelos digitales de productos y procesos. 

14) Se ha efectuado un benchmarking de dispositivos Edge para control distribuido en fábrica, seleccionándose la plataforma NVIDIA Jetson AGX Orin Development Kit (64GB) como la más adecuada para el proyecto CASANDRA.

CASANDRA está formado por dos consocios, un consorcio de empresas (agrupación CDTI), y un consorcio de centros (AEI) formado por los siguientes miembros,