El proyecto, desarrollado en colaboraci\u00f3n con Tecnalia, se orienta al mantenimiento predictivo, en base al conocimiento de la salud de la estructura<\/p>\n
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La firma Zeuko, especializada en dise\u00f1o, digitalizaci\u00f3n y mantenimiento de gr\u00faas<\/a>, est\u00e1 desarrollando una soluci\u00f3n para la detecci\u00f3n, monitorizaci\u00f3n y predicci\u00f3n de grietas y fallos estructurales en las gr\u00faas portuarias tipo STS o picopato de astilleros. El proyecto, orientado al mantenimiento predictivo<\/strong>, se realiza en colaboraci\u00f3n con el centro tecnol\u00f3gico Tecnalia, y se desarrolla en el marco de los programas Hazitek<\/strong> del Gobierno Vasco e IDI del CDTI.<\/p>\n El objetivo principal de la soluci\u00f3n es aumentar la seguridad para las personas y todo el entorno donde se manejan las gr\u00faas, reduciendo el riesgo de accidentes causados por la fatiga de las estructuras y minimizando las necesidades de inspecciones peri\u00f3dicas. Tambi\u00e9n pretende lograr una mayor eficiencia de estos activos, a trav\u00e9s de un mantenimiento predictivo que permita mejorar su disponibilidad, evitar costes asociados a fallos no planificados, y prolongar su duraci\u00f3n.<\/p>\n Zeuko se plantea dar respuesta a una necesidad no resuelta en este tipo de gr\u00faas usadas para cargar y descargar los contenedores en los puertos, en condiciones cada vez m\u00e1s exigentes. Esta exigencia, unida a su larga vida y las tareas repetitivas que realizan, implica una fatiga que se traducir\u00e1 en fallos crecientes a medida que se propaga a las estructuras y componentes internos.<\/p>\n Para poner soluci\u00f3n, el proyecto se adentra en el conocimiento de su estado de salud <\/strong>para crear una herramienta de mantenimiento predictivo de estas estructuras que permita detectar y prevenir da\u00f1os, validando su eficacia en entornos de operaci\u00f3n relevantes a trav\u00e9s de un prototipo.<\/p>\n La soluci\u00f3n se divide en dos apartados: los elementos a pie de gr\u00faa que permiten la recogida de datos, su preprocesado mediante Inteligencia Artificial y env\u00edo, y un entorno virtual donde se trata la informaci\u00f3n y se integran los servicios de prognosis y diagnosis de los fallos.<\/p>\n En su desarrollo t\u00e9cnico, el proyecto conlleva el an\u00e1lisis de diferentes tecnolog\u00edas de monitorizaci\u00f3n <\/strong>para la localizaci\u00f3n de los fallos y definir la metodolog\u00eda -selecci\u00f3n de las zonas cr\u00edticas y ubicaci\u00f3n de sensores, selecci\u00f3n de modos de fallos estructurales, etc.-\u00a0Tambi\u00e9n la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de machine learning sobre los datos recogidos para desarrollar servicios de diagnosis y prognosis capaces de detectar y predecir los fallos, e integrar todos los desarrollos en una plataforma de mantenimiento predictivo.<\/p>\n El equipo de Zeuko vuelca en este proyecto su especializaci\u00f3n<\/strong> en estas estructuras y su larga experiencia en gr\u00faas portuarias, como bases para analizar a fondo c\u00f3mo se producen las grietas y conseguir modelizar su comportamiento y detecci\u00f3n. En base a la descomposici\u00f3n de m\u00faltiples factores relacionados con la probabilidad, la detectabilidad y la severidad de los fallos, establecer\u00e1 una metodolog\u00eda de an\u00e1lisis que permitir\u00e1 identificar las zonas cr\u00edticas de la gr\u00faa susceptibles de monitorizaci\u00f3n.<\/p>\n Por su parte, Tecnalia aporta su capacidad tecnol\u00f3gica<\/strong> y su conocimiento de los procesos de innovaci\u00f3n en el \u00e1mbito industrial, que contribuyen de forma decisiva en la dimensi\u00f3n conceptual del proyecto y la arquitectura de la soluci\u00f3n.<\/p>\n Para desplegar todos estos objetivos, el equipo de Zeuko y Tecnalia desarrollar\u00e1n en 6 fases de trabajo<\/strong>, con sus objetivos espec\u00edficos y tareas, que abarcan desde la evaluaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, hasta las pruebas de validaci\u00f3n y demostraci\u00f3n de los prototipos. La previsi\u00f3n es finalizar durante 2022 un sistema maduro para su posterior comercializaci\u00f3n como producto o servicio.<\/p>\n El desarrollo de esta herramienta de mantenimiento predictivo para gr\u00faas portuarias tipo STS o de astillero <\/strong>es un reto muy ambicioso. Implica el an\u00e1lisis exhaustivo de las estructuras, combinar tecnolog\u00edas de instrumentaci\u00f3n, anal\u00edtica avanzada, modelos basados en inteligencia artificial, m\u00f3dulos de software, etc.\u00a0todo ello en un \u00fanico sistema con diferentes capas de informaci\u00f3n y actuaci\u00f3n.<\/p>\n La nueva soluci\u00f3n permitir\u00e1 a Zeuko responder a las necesidades del mercado, creando una nueva l\u00ednea espec\u00edfica de mantenimiento<\/strong> que impulse su negocio y consolide su internacionalizaci\u00f3n.<\/p>\n
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