DIGI4AUT es una Unidad Mixta de Investigación (UMI) formada por el Centro Tecnológico AIMEN, el Grupo Empresarial COPO y su Centro Tecnológico. Se ha puesto en marcha recientemente, tras la última convocatoria resuelta por la Xunta de Galicia.

El objetivo de DIGI4AUT es implantar métodos de producción avanzados para componentes. Responde a la necesidad de comercializar una mayor gama de productos customizados. Esto obliga a realizar más combinaciones de componentes en la fase de montaje y desarrollar nuevas estrategias de fabricación más flexibles para la fabricación de componentes para el interior de los vehículos.

Entre los objetivos de la UMI DIGI4AUT están:

• desarrollar métodos de sensorización avanzada y comunicaciones para implementar la fábrica cognitiva y nuevos sistemas dinámicos de gestión.
• diseño de nuevas máquinas, celdas y plantas escalables y reconfigurables utilizando nuevos sistemas de control cognitivo con reacción a situaciones impredecibles.
• desarrollo de una fábrica gemela digital que pueda gestionar toda la información de la planta física y se optimicen procesos.
• integración de sistemas de gestión y rastreo de cada producto.
• desarrollo de sistemas para el análisis masivo de datos mediante herramientas de mantenimiento y control predictivo, anticipándose a fallos y averías.

Esta nueva UMI se une a las dos que ya han desarrollado AIMEN y Grupo COPO, denominadas Newfoam y Highppe. Todas ellas  se orientan a la digitalización como herramienta para implementar un nuevo modelo de fábrica inteligente 4.0.

La presentación de DIGI4AUT y de otra UMI de AIMEN, JOINTS 4.0 se realizó en la jornada "Conectividad, monitorización y sensorización inteligente en el entorno industrial" celebrada en Porriño este mes de febrero y en la que participaron  expertos de AIMEN, del centro tecnológico IK4-IKERLAN y del Grupo Álava. En la jornada se trataron aspectos como las técnicas de monitorización con sensores de fibra óptica, sobre plataformas digitales y su aplicación a la fábrica 4.0 o sobre plataformas de mantenimiento predictivo, entre otros temas.