Plataforma de sensorización para automatización de planchas en entorno industrial universitario
Company
La Universidad de Sevilla es una institución de referencia en investigación, desarrollo e innovación tecnológica.
Con el objetivo de avanzar hacia un modelo de taller más automatizado e inteligente, la universidad necesitaba validar una solución tecnológica que permitiera identificar, procesar y gestionar planchas de forma automática, reduciendo la intervención manual y mejorando la trazabilidad del proceso.
Challenge
Diseñar e implementar un proyecto piloto de I+D en sensorización que permitiera automatizar el procesamiento de planchas mediante grúas industriales.
La solución debía integrarse con los sistemas existentes del taller, ser flexible para un entorno experimental y servir como base para futuros desarrollos de automatización avanzada.
Problem
- Procesamiento manual de planchas
La identificación y gestión de las planchas se realizaba de forma manual, lo que incrementaba tiempos de operación y riesgo de error humano. - Falta de automatización
Las grúas no disponían de sistemas de visión ni lectura automática que permitieran integrarse en flujos de trabajo digitalizados. - Ausencia de trazabilidad automática
Los códigos identificativos de las planchas no se explotaban de forma automática para alimentar los sistemas de gestión y control del taller. - Limitación para proyectos de I+D avanzada
La falta de sensorización y captura de datos limitaba la experimentación en automatización, robótica y procesos inteligentes.
Solution
How we do it?
Se desarrolló un piloto de sensorización y visión artificial orientado a la automatización del taller, combinando cámaras industriales, lectura de códigos QR e integración software con los sistemas de la Universidad de Sevilla.
- Sensorización y visión artificial
Se instalaron cámaras estratégicamente ubicadas en las grúas encargadas del procesamiento de planchas, permitiendo capturar imágenes en tiempo real durante la operación. - Lectura automática de códigos QR
El sistema identifica de forma automática los códigos QR presentes en las planchas, extrayendo la información necesaria para su procesamiento sin intervención humana. - Integración con sistemas existentes
Las cámaras y el sistema de visión se integraron con los sistemas de la universidad, permitiendo que la información capturada alimentara directamente los procesos de gestión y control del taller. - Automatización del flujo de trabajo
La identificación automática de las planchas permite activar procesos de tratamiento, clasificación o seguimiento de forma automática, sentando las bases de un taller inteligente. - Enfoque piloto de I+D
La solución se diseñó como un entorno experimental, escalable y adaptable, orientado a validar tecnologías y metodologías para futuros proyectos de automatización industrial.
Results
- Automatización del procesamiento de planchas mediante visión artificial
- Reducción significativa de tareas manuales en el taller
- Identificación automática y fiable mediante códigos QR
- Mejora de la trazabilidad y control de los procesos
- Base tecnológica para futuros desarrollos de I+D en automatización industrial
- Integración real de sensorización y sistemas digitales en entorno universitario