Aingura Insight, prozesu industrialak optimizatzeko hainbat teknologia integratzen dituen soluzioa

2016az geroztik, Aingura IIoT enpresak industria-optimizazioarekin lotutako problematikak jorratzen ditu, bai prozesuetan, bai produktuetan; eta ikuspegi integral baten bidez egiten du, hainbat aldagai kontuan hartuta, hala nola kontsumoen eraginkortasuna, bizitza baliagarriaren hazkundea, mantentze-lanen optimizazioa, hobekuntza integrala edo kalitate-kontrol aurreratua, besteak beste. Horretarako, Donostiako enpresa teknologikoak errendimendu handiko konputazioaren (HPC), konputazio berrkonfiguragarriaren eta Machine Learning analisi-belaunaldi berriaren ezaugarriak integratzen dituen teknologia propioa garatu du, hainbat sektoretan inplementatu daitekeen soluzio bakar batean.

“IT/OT sistemen arkitektura sofistikatua erabiltzen dugu, zeinak lehen mailako konputazioa eta erabilgarritasun handiko gaitasunak konbinatzen dituen datu aurreratuak aztertzeko algoritmo onenekin. Horrela, enpresen benetako arazoak modu integralean konpontzera bideratutako erabakiak hartzeko ezinbestekoa den informazio prozesagarria ematea lortzen dugu”, azaldu du Javier Díaz Rozo, Aingurako CTOak. Aingura Insight (AI) deitzen diote, eta, Diazek dioenez, “industria-prozesuan anomaliak zehatz aztertzeko, diagnostikatzeko eta iragartzeko aukera ematen du”.

Teknologia horri esker, laginketa-maiztasun handiko prozesuei lotutako sentsoreen datuak jaso ditzakezu, 3 Hz-tik 20 kHz-raino. Hori, enpresa teknologikoaren CTOak azaltzen duenez, “50 mikrosegundo bakoitzeko lagin baten baliokidea da, 0,05 mikrosegundoko zehaztasunarekin”. Datuak eskuratu ondoren, AIk prozesatu egiten ditu, hainbat eremutatik eta laginketa-denboratatik bat eginez eta balio bereizgarria eransten dio: “Machine Learning algoritmoak erabiltzen ditugu. Horiek aldagai garrantzitsuenen aukeraketa bat egiten laguntzen digute neurketaren unean, errendimendua hobetuko dela ziurtatzeko, zehaztasunari, fidagarritasunari, positibo faltsuen tasei eta erantzun-denborei dagokienez”, dio.

AI teknologiak datu prozesatu horiek guztiak gailuan bertan edo beste IT plataforma batzuetan gordetzen ditu, ondoren eraldatzeko, batez ere esplorazio-analisiaren bidez, eta portaera-patroiak detektatzeko, anomaliak detektatzeko, degradazioa monitorizatzeko, balio-bizitza zenbatesteko edo portaerak aurreikusteko. “Prozesatutako datu horiek guztiak enpresek sistemarekin duten elkarreragin-mailaren arabera ematen zaizkio bezeroari, hau da, semaforoko informazio sinpletik hasi eta KPIekin aberastutako informaziora arte entregatzen ditugu, azterketa sakonagoa edo epe luzeagokoa egiteko. Horrela, bezeroari erabakia hartzen laguntzen diogu”, ziurtatu du Diazek.

Ildo horretan, datuak bezero motaren arabera eraldatzen eta entregatzen dira, Aingura IIoTeko CTOak argitzen duen bezala, “enpresa eta sektore bakoitzak emaitza espezifiko bat bilatzen duelako. Horregatik sortu dugu plataforma malgu bat, aurrez definitutako konfigurazioak dituzten aplikazioak lortzeko aukera ematen diguna. Adibidez, fabrikazio-sektorearentzat, normalean interesgarriagoa izango da mantentze-lanak optimizatzeko datuak prozesatzea, matxurak gutxitzeko edo ekoizpen-aktiboen eskuragarritasuna handitzeko, besteak beste. Haatik, energia-sektorearentzat egokiagoa izango da irtenbidea energia-kontsumoaren patroiak onartzera eta etiketatzera bideratzea, kontsumitzailearen anomaliak hautematen lagunduz edo energia-politika berriak garatuz”.

Ikerketa eta lankidetza balioa emateko

Aingura IIoT enpresak, bere teknologiaz gain, ikerketaren eta berrikuntzaren aldeko apustu sendoa egiten du. Digital Twin Consortium-eko kidea da, industria, gobernua eta mundu akademikoa batzen dituen erreferentziazko ekosistema globala, biki digitalen eta gaikuntza-teknologien garapena, adopzioa, elkarreragingarritasuna eta segurtasuna bizkortzeko helburua duena. Ildo horretan, Donostiako enpresak argitalpen akademikoak eta ikerketa-kasuak sortzen ditu, bai eta Machine Learning eta IIoT ekintzekin lotutako ekitaldietan parte hartu ere, besteak beste. 2018an, adibidez, Madrilgo Unibertsitate Politeknikoarekin batera, ‘Industrial Applications of Machine Learning’ liburua argitaratu zuen. Bertan erakusten da nola aplika daitekeen Machine Learninga 4.0 Industrian mundu errealeko arazoei aurre egiteko, eta beharrezko tresnak ematen ditu teorian eta praktikan oinarritutako irtenbideak sortzeko.

Era berean, duela gutxi bi ikerketa-proiektutan parte hartu du. Lehenengoa, IoTwins, Europako proiektu bat da, biki digital eraginkorrak garatzeko erreferentziazko arkitektura bat eraikitzea helburu duena. Beste hamaika enpresarekin batera, Aingura IIotek proba-bankuaren funtzioa betetzen du, lotutako biki digitalak sortu eta fintzeko datu-kopuru handiak bilduz. Bigarrenak, berriz, DStreams izenekoak, adimen artifizialean metodologiak ikertu eta garatu nahi ditu, abiadura ultra-handiko datu jarraituak erabiltzen diren kasu industrialetara bideratuta. Bertan Titanium enpresa donostiarrarekin, Deustuko Unibertsitatearekin, Madrilgo Unibertsitate Politeknikoarekin eta Barcelona Supercomputing Center-Superkonputazioko Zentro Nazionalarekin (BSC-CNS) batera parte hartzen du.

SPRI Taldeak euskal enpresen I+G bultzatzen du tresnekin, aktiboekin, laguntzekin, lantalde eta aliantzekin, ikerketa sustatzeko eta teknologia berriak sortzeko. Hori dena Elkartek, Emaitek edo Hazitek bezalako programen bidez lortzen da, eta horien informazioa hemen dago eskuragarri.