Director de Inteligencia Estratégica y Transferencia en ITI - Instituto Tecnológicos de Informática
Abordaremos cómo el concepto de Gemelo Digital es un claro ejemplo de cómo aplicar la Inteligencia Artificial a la Industria 4.0 y los pasos previos necesarios para su aplicación según los objetivos a perseguir: control, mantenimiento predictivo, simulación, optimización, calidad de datos….
Veremos las principales barreras que existen y cómo abordarlas en materia de digitalización y calidad de los datos, así como el nivel de madurez necesario de técnicas como Machine Learning y tecnologías Big Data, para que el concepto de Gemelo digital sea una realidad en la industria. Mostraremos con ejemplos, cómo el Gemelo Digital abandona los espacios de I+D, hacia productos y servicios competitivos.
En un contexto global donde la transición energética es imperativa, ITI se posiciona como aliado estratégico para industrias y administraciones públicas, combinando tecnologías disruptivas y sostenibilidad. Con +150 proyectos de I+D+I realizados, su enfoque integra soluciones que reducen costes energéticos y aceleran la descarbonización.
Uno de los hitos de ITI es el proyecto ORIGIN, de 2014. Este es un sistema inteligente que sincronizo la oferta y demanda de energías renovables en eco aldeas europeas mediante algoritmos predictivos, logrando una reducción de 20% en el uso de combustibles fósiles.
Hoy en día iniciativas como 5G SWARM, de 2023, escalan el enfoque de su modelo de fabricación en “enjambre” optimiza recursos en plantas industriales mediante redes 5G, disminuyendo el consumo energético un 15%.
La Inteligencia Artificial también es clave en su estrategia. En AIDEAS, en 2024, ITI aplica IA para gestionar el ciclo de vida en equipos industriales, desde el diseño hasta el reciclaje, mejorando la eficiencia en sectores como el metalúrgico y alimentario. Todos estos avances se complementan en el DataRoom, un entorno experimental donde empresas prueban tecnologías habilitadoras como IoT o robótica colaborativa para digitalizar procesos y adoptar modelos energéticamente eficientes.