Actualmente, las plantas industriales de acero utilizan un método tradicional de prueba y error, que consume mucho tiempo y mano de obra y “conlleva un alto desperdicio de material, así como las correspondientes altas emisiones de carbono”. De este modo, el desarrollo de nuevos métodos impulsados por la IA ayudará, según la Comunidad de Madrid, a reducir las tasas de rechazo de componentes y, por lo tanto, los residuos, al detectar fallos de diseño con antelación al proceso de producción. “Esto permitirá a los productores evitar la creación de piezas de acero defectuosas y ahorrar costes”.
Para ello, AID4GREENEST propondrá seis nuevos métodos rápidos, basados en Inteligencia Artificial, para evaluar las características de nuevos aceros, como su resistencia, y también herramientas de modelado para hacerlos más avanzados y sostenibles. Así, mejorarán su calidad al reducir los defectos y disminuirán la dependencia de materias primas clave, todo ello con dejando una menor huella de carbono.
Este estudio se centrará en casos de uso de tres empresas: el fabricante de acero español Reinosa Forgings and Castings y las empresas belgas OCAS NV y ePotentia. Además del IMDEA Materiales, estas compañías colaborarán con la Asociación Española de Normalización, investigadores académicos de las universidades de Gante y Lieja (Bélgica), el Instituto Fraunhofer de Mecánica de Materiales IWM y Eura AG de Alemania y la Universidad de Oulu de Finlandia.
