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El objetivo de GALACTICA es facilitar a las empresas industriales, especialmente PYMEs, las capacidades digitales necesarias para abordar los retos de la fabricación inteligente.

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Nuestra Oferta

Proveemos a la industria instalaciones, equipamiento y conocimiento.

Digitalización del Ecosistema

  • Concienciación digital
  • Construcción del ecosistema, diagnóstico, impulso de la colaboración

I+D, Validación y Escalado

  • Investigación colaborativa
  • Validación de concepto y prototipado
  • Ensayo y validación
  • Producción precompetitiva de series
  • Infrastructura comercial

Desarrollo de Negocio

  • Evaluación de madurez digital
  • Inteligencia competitiva
  • Visión y estrategia de desarrollo de negocio
  • Acceso a incubadoras / aceleradoras

Educación y formación en habilidades digitales

Nuestra Oferta en detalle

Digitalización del Ecosistema

I+D, Validación y Escalado

7 áreas de trabajo en las que clasificamos nuestro conocimiento y experiencia, tecnologías e infraestructuras especializadas dedicadas a la digitalización de la industria a través de la adopción del concepto de fabricación inteligente.

Desarrollo de Negocio

Educación y formación en habilidades digitales

Talleres y programas de formación certificados o bajo demanda en competencias de fabricación inteligente (tecnologías fotónicas, robótica, IoT, analítica de datos, etc.), también orientados a la actualización o incorporación de nuevas capacidades, para personal de empresas o personal desempleado en Galicia:

Algunos ejemplos de servicios ya prestados por GALACTICA DIH son:

Control de calidad en línea de Soldadura Laser
GALACTICA DIH

El láser es una tecnología digital que permite la fabricación digital end-to-end y la implementación efectiva de la fabricación inteligente con un alto impacto en la velocidad de procesamiento y la productividad, y que muestra una gran flexibilidad (se usa la misma herramienta independientemente de los materiales o piezas a fabricar), lo que mejora significativamente la competitividad de la industria. La soldadura es una de las principales aplicaciones del láser (16% de las aplicaciones industriales de láser en 2017), sin embargo, la falta de soluciones coste-eficientes para el control de calidad en línea y en tiempo real del proceso de soldadura está obstaculizando una adopción más amplia de esta tecnología. Esta necesidad se detectó durante una actividad de diagnóstico del ecosistema desarrollada por el Hub bajo el liderazgo de clústeres regionales. Se organizaron actividades de vigilancia tecnológica y brokerage entre proveedores de tecnología y usuarios, lo que dio lugar a la creación de una red de colaboración de proveedores de tecnología, usuarios, centros de competencia y un banco de pruebas. Las actividades realizadas incluyeron el desarrollo de tecnología y las pruebas en las instalaciones piloto de los centros de competencia y el apoyo en la fabricación del sistema inicial. La solución desarrollada es un sistema de control de calidad cognitivo y en línea para la soldadura por láser, basado en tecnología de imagen infrarroja, para la fabricación sin defectos y la optimización de procesos. Un sensor se acopla directamente al cabezal de soldadura para adquirir imágenes del baño fundido durante el proceso de soldadura láser y, mediante la aplicación de inteligencia artificial, la calidad del proceso se evalúa en tiempo real y se habilita el análisis fuera de línea para la optimización del proceso. Siguiendo las actividades mencionadas, la solución desarrollada se probó y validó en el banco de pruebas de un TIER1 de automoción y, a través de los servicios de asesoría y acceso a financiación, se pudo realizar una puesta en mercado inicial en las instalaciones de un OEM. Actualmente, la solución comercial e implementada I3LasWeld está recibiendo apoyo para el desarrollo de negocio (mentorización, acceso a financiación, etc.).

Monitorización de pavimentos de hormigón mediante sensores de fibra óptica y Machine Learning

GALACTICA DIH

La obtención de datos precisos sobre los procesos de curado / endurecimiento / fraguado, donde ocurren reacciones químicas complejas, es difícil, pero de suma importancia ya que lo que sucede determina la calidad del producto fabricado. Hoy en día, sólo los ensayos exhaustivos y las pruebas destructivas a posteriori permiten obtener datos del proceso y evaluar la calidad del producto fabricado. Una PYME gallega dedicada a la construcción de pavimentos de alta prestaciones que integran soluciones de materiales avanzados, se pudo en contacto con DIH GALACTEA tras una actividad de exhibición dedicada a la tecnología de fibra óptica y monitorización inteligente. Las actividades realizadas para abordar la monitorización del fraguado de pavimentos comprendieron la experimentación y las pruebas en las instalaciones piloto del centro de competencia y el apoyo en la capacitación sobre el uso de la tecnología y sobre su ampliación. La solución desarrollada se basa en sensores de fibra óptica, colocados según una estrategia de integración específica, e integra una arquitectura de Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos de las señales adquiridas obtenidas con diferentes parámetros de configuración para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático que mide la calidad del hormigón fraguado. Después de las actividades mencionadas, la empresa accedió a un programa de mentorización y matchmaking con inversores y colaboradores (Re-acciona) impulsado por la agencia regional IGAPE, como apoyo en el proceso de comercialización de la nueva solución.

Detección de defectos en la fabricación de componentes automotrices basada en Deep Learning

GALACTICA DIH

Los componentes del tren de transmisión desempeñan un papel clave para garantizar la seguridad en los vehículos y, si se produce un fallo mientras está en servicio, puede provocar un accidente. Durante la fabricación de estos componentes, debido a la tensión inducida térmicamente, pueden aparecer grietas que afectan su integridad. Actualmente, la inspección de los componentes se realiza manualmente mediante la inspección de partículas magnéticas (MP), que es costosa y lenta. Una empresa TIER1 ubicada en Galicia y fabricante de componentes de tren de transmisión, actualmente colaboradora del Hub, y que se beneficia, entre otros, de esquemas de movilidad para estancias de investigación en empresas trabajen en oportunidades de innovación, identificó, en este contexto, el uso de soluciones de Deep Learning para abordar la fabricación sin defectos de estos componentes. Las actividades de apoyo a la innovación realizadas comprendieron el desarrollo de tecnología, la experimentación y las pruebas en las instalaciones piloto del centro de competencia y el apoyo en la fabricación del sistema inicial. La solución desarrollada es un nuevo sistema de control de calidad para cero defectos en la fabricación de partes de los componentes del tren de transmisión. La solución desarrollada se basa en redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes; el nuevo sistema redujo la tasa de falsos positivos del sistema actual de visión de la empresa actual hasta un 0,3%, y supuso la implementación de un novedoso sistema de control de calidad, que reemplaza la inspección manual que se realiza actualmente. También se desarrolló la infraestructura de comunicación y análisis de datos necesaria para mantener y actualizar los algoritmos de datos para nuevas referencias de piezas. Posteriormente, la solución desarrollada se está probando y validando en el banco de pruebas en las instalaciones de la empresa con el apoyo del DIH que brinda formación y consultoría en el escalado de la tecnología.