Comexi lidera el innovador proyecto MADAM para mejorar la producción de envases
marzo 27, 2024
Comexi lidera el innovador proyecto MADAM para mejorar la producción de envases
Comexi se enorgullece de formar parte del innovador proyecto MADAM. Nuestra colaboración con expertos de la industria tiene como objetivo revolucionar los procesos de fabricación a través de la tecnología digital y la automatización.
El proyecto MADAM (Modelo Automático de Detección de Anomalías y prevención de errores con Machine Learning) se centra en la modernización de los procesos de producción para aumentar la eficiencia. Este innovador proyecto, en el que participan un consorcio con Synaptik, Dribia, RotorPrint y coordinado por el Packaging Cluster, pretende utilizar el machine learning para detectar y prevenir errores en las máquinas laminadoras.
Nuestro objetivo es adquirir nuevos conocimientos en la detección de anomalías y desarrollar soluciones para anticipar y minimizar los defectos. El éxito de MADAM reducirá significativamente los residuos, mejorará la calidad del producto, optimizará las máquinas y aumentará la productividad. Estas mejoras se traducirán en una mayor satisfacción de los clientes y una mejor imagen de marca.
A lo largo del desarrollo de MADAM, definiremos los requisitos y variables para monitorizar la salud de diversos módulos y componentes de nuestras máquinas. Los datos obtenidos se analizarán para construir un modelo causa-efecto que anticipe las paradas de la máquina. Se implementará un modelo de visualización de datos, seguido de una evaluación del sistema mediante pruebas en las máquinas.
El proyecto MADAM cuenta con una subvención de 219.438 euros del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, que contribuye a un presupuesto total de 284.385 euros. Esta financiación facilitará el desarrollo de un modelo automatizado para la detección de anomalías y la prevención de errores, promoviendo la colaboración en todo el sector.
La participación de Comexi en el proyecto MADAM es un testimonio de nuestro compromiso con la innovación y nuestra dedicación al avance de la industria del envase flexible. Al adoptar el machine learning, nuestro objetivo es establecer nuevos estándares de calidad y eficiencia en la producción.
¡Mantente atento para más actualizaciones sobre esta interesante iniciativa para el futuro de la tecnología del envasado!
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