El primero de los módulos desarrollados se encarga de la validación, reconstrucción (si se han identificado como inválidos) y reconciliación de los datos recogidos por los sensores distribuidos por la planta.
Un segundo módulo permite detectar errores en tiempo real, pronosticar los futuros y estimar la vida útil de un determinado equipo o componente así como su intervalo de confianza a partir de datos históricos de funcionamiento y fiabilidad de los componentes. También incorpora algoritmos de mantenimiento predictivo que permiten programar intervenciones antes de que se produzcan los fallos o averías en el sistema.
El tercer módulo permite el diagnóstico de fallos y conocer la tolerancia del sistema a partir de modelizaciones de los datos históricos de funcionamiento y de los componentes así como de su interconexión.
El cuarto evalúa el rendimiento del sistema a partir de la información de los sensores disponibles y estimaciones realizadas mediante modelizaciones de los datos. Esto puede determinar no sólo el rendimiento nominal, sino también ofrecer un intervalo de confianza a partir de la calidad de los datos disponibles.
El quinto y último módulo permite la creación de scheduling de la producción y logística considerando diferentes indicadores de desarrollo (costes de producción, de limpieza…), los optimiza a corto y medio plazo, e incorpora algoritmos para la logística, que podrán integrar con aplicaciones de gestión de stocks y de planificación de aprovisionamiento de materias primas.
El proyecto se inició en 2019 y ha finalizado en enero de 2022.