Digitalización de la industria agroalimentaria para la optimización de corrientes de agua – DIGICAT

Periodo de ejecución

Agosto 2017 – Marzo 2018

AEI_jpg-1-300x50 Digitalización de la industria agroalimentaria para la optimización de corrientes de agua - DIGICAT

El proyecto

El sector agroalimentario se caracteriza por ser el mayor consumidor de la industria manufacturera, consumiendo entre el 8% y el 15% del agua consumida por el conjunto de la industria europea. Se ha elegido una industria cárnica aragonesa como campo de desarrollo del software. La industria cárnica es el principal subsector de la agroindustria por volumen de ventas.

Hasta ahora, en la industria se ha priorizado la optimización de otros recursos de mayor coste que el agua realizando inversiones tecnológicas en otros ámbitos, como el energético, transporte, procesos productivos, etc. Sin embargo, la gestión del ciclo del agua para su uso industrial en lo que a control de calidades, a cumplimiento normativo, al coste del agua en su punto de uso y a responsabilidad ambiental se refiere, son motivos de preocupación para las industrias.

DIGICAT ambiciona desarrollar un software de inteligencia artificial aplicado a industria agroalimentaria para mejorar la gestión integral del ciclo del agua. Dotado de Inteligencia Artificial (Big Data Analytics y Capacidad Predictiva), DIGICAT ayudará a las empresas del sector agroalimentario a la toma de decisiones para la optimización de las corrientes de agua en tiempo “cuasi” real y con carácter predictivo.

Para ello, DIGICAT cuenta con los siguientes socios:

  • ZINNAE (Coordinador)
  • COGNIT (Coordinador técnico)
  • FRIBIN
  • CONTAZARA
  • ITAINNOVA
Agrupaciones Empresariales Innovadoras

 

 

Este proyecto ha recibido una ayuda en forma de subvención regulada por el programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs). Este programa de apoyo al fortalecimiento de “clusters de innovación” se inserta en la estrategia europea de mejora de competitividad para la innovación.

Las agrupaciones que pueden beneficiarse de las ayudas del programa son aquellas entidades cuyo potencial innovador y masa crítica las ha hecho merecedoras del reconocimiento del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO) a través de su inscripción en el Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras.

ZINNAE forma parte del Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras desde 2010.

Objetivos del proyecto

Este proyecto es la fase 1 para el desarrollo de un software de inteligencia artificial de gestión de agua (DIGICAT), de manera que ayude a la industria manufacturera agroalimentaria a gestionar sus corrientes de agua. El software será capaz de establecer patrones y por lo tanto poder predecir comportamientos en función de las producciones, pudiéndose anticipar en todo momento a posibles desviaciones de los requerimientos y así mantener los consumos de agua optimizados en todo momento.

Entre los objetivos específicos para la fase 1 se establecen los siguientes:

  1. Identificar las necesidades de un proceso productivo agroalimentario replicable, industria cárnica Fribin
  2. Visualizar la caracterización de las corrientes de agua relevantes aplicando Business Intelligence.
  3. Análisis de datos para toma de decisiones en la optimización de las corrientes con el objetivo de minimizar consumo y el vertido
  4. Establecer patrones de comportamiento de las corrientes de agua y productividad
  5. Identificar indicadores de predicción y anticipación de necesidades
  6. Predesarrollar los algoritmos de predicción del software
  7. Realizar el Análisis de Valor Añadido del software
  8. Realizar el Análisis de proximidad al Mercado y Continuidad del proyecto
Resultados

El proyecto está coordinado por ZINNAE con el apoyo técnico de COGNIT. El proyecto incluye los siguientes cinco paquetes de trabajo:

  • PT1 – Coordinación del proyecto y difusión de resultados
  • PT2 – Análisis del ciclo del gua de Fribin
  • PT3 – Visualización y optimización de corrientes de agua
  • PT4 – Prototipado rápido de soluciones de big data analytics aplicadas a la optimización de corrientes de agua
  • PT5 – Análisis de valor añadido, proximidad al mercado y continuidad

Ficha de proyecto y resultados DIGICAT.

 

Más información y contacto

 

 

Más información y oportunidades de colaboración en ZINNAE, a través de  cpresa@zinnae.org

Y en COGNIT, a través de p.delchicca(@)cognit.es

Y en ITAINNOVA, a través de csaviron(@)itainnova.es

Y en CONTAZARA, a través de jsantacruz(@)contazara.es

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