SEDEFI 5.0 - Sistema de secado desagregado eficiente 5.0

Proyecto aprobado en la línea de ayudas AEI 2022 NG.

Descripción del proyecto

El proyecto en cuestión se trata de una solución inteligente basada en la investigación industrial para la optimización de un proceso productivo que lleva mucho tiempo sin evolucionar. Lo que se pretende investigar es un equipo piloto de secado que incorpora innovaciones en su funcionamiento, control y análisis. Se prevé la validación del sistema planteado y el resultado final supondría una revolución para el sector cárnico. Esta revolución se articulará mediante 3 puntos, la eficiencia, el control del proceso y el control del tiempo del proceso. Se pretende unir conceptos de producción eficiente, control, digitalización, big data y machine learning en este mismo proyecto.

Después de mucho análisis e investigación por parte del equipo de GasN2, se puede decir que el propio equipo ha desarrollado un dispositivo de secado que permite ofrecer un ahorro energético muy significativo (>30%) con el mismo resultado que uno secador estándar. Se trata, pues, de un proyecto que tendrá un impacto medioambiental muy relevante.

Una vez alcanzado el grado similar al del secador estándar en Splendid Foods, éste podrá adaptarse al mapa de temperatura y humedad del secador en tiempo real, y Tagtio facilitará la recepción y tratamiento de datos. Esta actividad se basará en adaptar los distintos grados de libertad y control del equipo piloto innovador de secado buscando la máxima homogeneidad en la sala.

Y para finalizar el proyecto y en busca de la excelencia en el proceso, se prevé optimizar los tiempos de secado y reposo en base a la merma del producto en tiempo real y no en base a la estimación, o al pesaje discreto que se haría actualmente.

El objetivo

El objetivo principal del proyecto es validar una tecnología innovadora de secado de embutidos que permita el ahorro energético del proceso de secado en condiciones controladas. También permitirá optimizar el proceso a través de la monitorización de la merma en tiempo real.

De forma indirecta se prevé conseguir los siguientes subobjetivos:

• Cuantificar los ahorros energéticos a unas condiciones de partida base.
• Validar el mapa de temperatura y humedad de dentro del secador para que sea lo más homogéneo posible a partir de varios sensores
• Establecer datos base de autorregulación en función de parámetros establecidos (machine learning).
• Validar la merma temporal medida mediante sensores ubicados en el equipo piloto y ajustar a la merma real en el secador, para ajustar la medida a la realidad.
• En base a la merma temporal, ajustar de forma eficiente los tiempos a cada fase.
  

Participantes

Splendid Foods SAU
GasN2 SL
Tagtio SL
INNOVACC

Presupuesto planteado: 150.084,45 €

Ayuda prevista: 114.316,14 €

Con el soporte de