Eurecat muestra un nuevo sistema con inteligencia artificial y fotónica para predecir defectos en la producción textil

Eurecat, presente en la feria IOT Solutions World Congress
Publicidad

El centro tecnológico Eurecat presenta en la feria IOT Solutions World Congress una innovación desarrollada con la empresa Canmartex, basada en la fotónica e Internet de las Cosas combinadas con algoritmos de inteligencia artificial para máquinas circulares de punto de gran diámetro, que permite predecir y evitar potenciales defectos de manufactura antes de que se produzcan.

Se calcula que, anualmente, se generan 92 millones de toneladas de residuos de la industria textil, de los que un 25 por ciento se producen durante la fabricación del tejido. En este contexto, la solución tecnológica permite el análisis en tiempo real del estado de degradación de los componentes más críticos en el proceso de fabricación, identificarlos y proponer acciones correctoras para que no afecten a la calidad del producto.

En concreto, el sistema, que ha dado lugar a la creación de la spin-off Aracne Textile Solutions, “predice si los tejidos que fabricarán las máquinas tricotosas circulares serán correctos o defectuosos”, por lo que “permite reducir los defectos de producción en más de un 50 por ciento, fomentando la economía circular”, explica el director del Área Industrial de Eurecat y CTO de la spin-off, Xavier Plantà.

También monitorea la bajada de tejido cuando se está fabricando, para detectar defectos que se están produciendo en ese momento por otros motivos, como problemas con el hilo, mecánicos o agujeros en el tejido.

Estos sistemas “se pueden instalar tanto en máquinas nuevas como en máquinas existentes, facilitando la digitalización integral del proceso y ayudando a un sector como el textil a introducirse en el mundo de la industria 4.0”, añade Xavier Plantà.

En palabras del director general de la spin-off Aracne Textile Solutions, Enric Marti, “la capacidad de poder predecir defectos permite informar a la persona responsable de la producción, para evaluarlos y tomar decisiones al respecto”, de modo que “es posible anticiparse antes de que se produzcan deficiencias y, sobre todo, actuar y corregir las causas que las provocan de forma digital, garantizando la trazabilidad del proceso y del producto”.

Publicidad
Artículo anteriorPrimera edición de los Premios Academia de la Moda Española
Artículo siguienteGuess Jeans abre su primera tienda en Ámsterdam