Tecnología

Dado que la tecnología IIoT está en continuo desarrollo, nuestro compromiso es difundir a través de publicaciones de alto nivel, como artículos de revistas científicas, libros, patentes y más. También nos ayudará a mostrar nuestro profundo conocimiento en nuestras actividades tecnológicas centrales en el campo de la Inteligencia Artificial y la Computación de Alto Rendimiento aplicadas a diferentes sectores.

Conoce cómo

Nuestra tecnología se basa en un profundo conocimiento sobre Inteligencia Artificial y Computación de Alto Rendimiento junto con una experiencia industrial bien fundamentada.

Vemos los que otros no ven

Vemos los que otros no ven

Nuestras soluciones se basan en datos de alta calidad orientados a una aplicación específica. Este enfoque nos ayuda a ver mejor que otros toda la información de valor agregado.

Encontramos lo que otros no encuentran

Encontramos lo que otros no encuentran

Nuestro amplio conocimiento en Inteligencia Artificial nos ayuda a detectar información crítica para las tareas específicas en cuanto a anomalías, degradaciones y fallas. Este enfoque de Inteligencia Artificial aplicada a la industria nos ayuda a encontrar información mejor que otros.

Entendemos lo que otros no entienden

Entendemos lo que otros no entienden

Nuestra sólida experiencia industrial combinada con nuestro equipo multidisciplinar, una mezcla de personas provenientes de diferentes disciplinas de ingeniería, matemáticas y analistas de datos, nos ayudan a correlacionar lo que se encuentra en los datos con soluciones específicas reales.

Reducimos costes

Reducimos costes

Nuestra tecnología nos ayuda a detectar patrones de comportamiento específicos que potencialmente pueden crear un aumento en los costes por fallas, degradación temprana; o patrones de comportamiento subóptimos.

Incrementamos la productividad

Incrementamos la productividad

Nuestra tecnología ayuda a reducir los tiempos de inactividad con un impacto directo en la productividad. Esta tecnología ayuda a aumentar la productividad con aplicaciones de mantenimiento y monitorización de condiciones

Optimizamos los recursos

Optimizamos los recursos

Nuestra tecnología analiza y monitoriza diferentes patrones de consumo de recursos para detectar posibles anomalías y grandes consumos de recursos inesperados, por ejemplo, si el elemento tiene un posible mal funcionamiento.

Aingura Insights

El módulo Aingura Insights (AI), 100% diseñado y desarrollado por Aingura IIoT, proporciona una plataforma única que garantiza datos de calidad. Este sistema de tecnología embebida utilizaba tecnologías patentadas de primer nivel para la informática distribuida y de alto rendimiento. El módulo AI cumple con todos los requisitos necesarios para la adquisición de datos, el preprocesamiento, el procesamiento y las fases de entrega de información procesable realizadas en Edge.

Aingura Insights

Aingura insights
Aingura insights

Publicaciones

Industrial Applications of Machine Learning

Industrial Applications of Machine Learning muestra cómo se puede aplicar el Machine Learning para abordar problemas del mundo real en la cuarta revolución industrial, y proporciona el conocimiento y las herramientas necesarios para que los lectores puedan construir sus propias soluciones basadas en la teoría y la práctica. El libro presenta la cuarta revolución industrial y su impacto actual en las organizaciones y la sociedad. Explora los fundamentos del Machine Learning e incluye cuatro casos de estudio que abordan problemas del mundo real en los dominios de la fabricación o logística, y aborda las soluciones de Machine Learning desde un punto de vista orientado a las aplicaciones. El libro debería ser de especial interés para los investigadores e ingenieros interesados ​​en problemas industriales del mundo real.

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Autor: J. Diaz-Rozo , J. J. Gabilondo

Título: Dispositivo y sistema que incluye múltiples dispositivos para la supervisión y control de máquinas en instalaciones industriales

Número: DE112018001085T5

Fecha: November 2019

Autor: J. Diaz-Rozo , J. J. Gabilondo

Título: Dispositivo y sistema que incluye múltiples dispositivos para la supervisión y control de máquinas en instalaciones industriales

Número: US10317888B2

Fecha: June 2019

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Autor: J. Diaz-Rozo , J. J. Gabilondo

Título: Dispositivo y sistema que incluye múltiples dispositivos para la supervisión y control de máquinas en instalaciones industriales

Número: US10031500B1

Fecha: July 2018

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Autor: M. Bermeo-Ayerbe, Carlos Ocampo-Martinez, and J. Diaz-Rozo

Título: Adaptive predictive control for peripheral equipment management to enhance energy efficiency in smart manufacturing systems

Publicación: Journal of Cleaner Production, vol. 291, p. 125556

Fecha: April 2021

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Autor: D. Atienza, C. Bielza, J. Diaz-Rozo, and Pedro Larrañaga

Título: Efficient Anomaly Detection in a Laser-surface Heat-treatment Process via Laser-spot Tracking

Publicación: IEEE/ASME Transactions on Mechatronics

Fecha: September 2020

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Autor: C. Puerto-Santana, P. Larrañaga and C. Bielza

Título: Autoregressive Asymmetric Linear Gaussian Hidden Markov Models

Publicación: EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Fecha: March 2021

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Autor: J. Diaz-Rozo, C. Bielza, y P. Larrañaga

Título: Machine-tool condition monitoring with Gaussian mixture models-based dynamic probabilistic clustering

Publicación: Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 89, p. 103434

Fecha: March 2020

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Autor: M. A. Montealegre, B. Arejita, P. Alvarez, C. Laorden, y J. Diaz-Rozo

Título: Control quality on process of laser heat treatment

Publicación: Materials Science Forum, vol. 941, pp. 1860–1866.

Fecha: January 2019

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Autor: J. Diaz-Rozo

Título: Clustering probabilístico dinámico para la búsqueda de patrones de degradación de elementos de máquina en el ámbito del Industrie 4.0

Publicación: PhD Thesis, Universidad Politécnica de Madrid

Fecha: September 2019

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Autor: J. L. Diaz, M. Bermeo, J. Diaz-Rozo, y C. Ocampo-Martinez

Título: An optimization-based control strategy for energy efficiency of discrete manufacturing systems

Publicación: ISA Transactions, vol. 93, pp. 399-409

Fecha: October 2019

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Autor: Ying hao Xu, Miquel Vidal, Beñat Arejita, Javier Diaz-Rozo, Carlos Alvarez, Daniel Jiménez-González, Xavier Martorell, Filippo Mantovani

Título: Implementation of the K-Means Algorithm on Heterogeneous Devices: A Use Case Based on an Industrial Dataset

Publicación: vol. 32, pp. 642-651

Fecha: January 2018

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Autor: J. Diaz-Rozo, C. Bielza, y P. Larrañaga

Título: Clustering of data streams with dynamic Gaussian mixture models: An IoT application in industrial processes

Publicación: IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, n.o 5, pp. 3533-3547

Fecha: October 2018

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Autor: A. Ogbechie, J. Diaz-Rozo, P. Larrañaga, y C. Bielza

Título: Dynamic Bayesian network-based anomaly detection for in-process visual inspection of laser surface heat treatment

Publicación: Machine Learning for Cyber Physical Systems, Springer, pp. 17-24

Fecha: November 2016

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Autor: B. Kamp, A. Ochoa, y J. Diaz-Rozo

Título: Smart servitization within the context of industrial user-supplier relationships: contingencies according to a machine tool manufacturer

Publicación: Int J Interact Des Manuf, vol. 11, n.o 3, pp. 651-663

Fecha: August 2017

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Autor: D. Isaacs, J. Diaz-Rozo, A. Astarola, y B. Arejita

Título: Making Factories Smarter Through Machine Learning

Publicación: Industrial Internet Consortium

Fecha: January 2017

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Autor: J. Diaz-Rozo, C. Bielza, y P. Larrañaga

Título: Machine learning-based CPS for clustering high throughput machining cycle conditions

Publicación: Procedia Manufacturing, vol. 10, pp. 997-1008

Fecha: January 2017

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Autor: J. Diaz-Rozo, C. Bielza, J. L. Ocaña, y P. Larrañaga

Título: Development of a Cyber-Physical System based on selective Gaussian naïve Bayes model for a self-predict laser surface heat treatment process control

Publicación: Machine Learning for Cyber Physical Systems, Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, pp. 1-8

Fecha: February 2016

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Autor: D. Atienza, C. Bielza, J. Diaz-Rozo, y P. Larrañaga

Título: Anomaly Detection with a Spatio-Temporal Tracking of the Laser Spot

Publicación: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, pp. 137–142

Fecha: January 2016

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IoTwins

Linked 3rd Party to Etxetar

 

IoTwins is a European project that aims to build a reference architecture for the development of efficient and distributed digital twins for specific manufacturing and facility management domains.

12 dedicated large-scale testbeds will collect large amounts of data to generate and refine the associated digital twins, including optimized models of resources, systems, and processes involved. IoTwins digital twins will be used to improve the efficiency of production processes and of facility management, as well as to demonstrate the replicability of the achieved results in similar scenarios and to determine new application areas and business models.

All the IoTwins testbeds share the same methodology: models that exploit big data and domain expert knowledge to accurately represent a complex system, such as an industrial plant, or a process, or a facility, with the ambition of predicting its temporal evolution and dynamics. The underlying technologies ground on the concept of distributed IoT-/edge- /cloud-enabled hybrid twins.

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Dstreams

INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO DE METODOLOGÍA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (ML) ORIENTADO A CASOS INDUSTRIALES DE USO DE DATOS CONTÍNUOS DE ULTRA-ALTA VELOCIDAD

 

  • Organismo Público de Financiación: Ministerio de Ciencia e Innovación
  • Programa: Retos RTC2019-0006871-1
  • Beneficiarios: Aingura IIoT, S.L. (líder), Titanium Industrial Security, S.L., Universidad Politécnica de Madrid, Universidad de la Iglesia de Deusto, Barcelona Supercomputing Center.
  • Presupuesto total: 771.963,70€

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