Casos de éxito: soldaduras más productivas, RFID en industria alimentaria, automatizar licitaciones y monitorización satelital

La innovación tecnológica continúa impulsando la eficiencia operativa en distintos segmentos del ecosistema de Atlas Tecnológico. Cuatro proyectos recientes se suman a esta tendencia, y se enfocan en la automatización de procesos mediante tecnologías como RFID, HW-GMAW (hot wire gas metal arc welding) y deep learning, con el objetivo de aumentar la trazabilidad, optimizar la toma de decisiones y reducir costes, al tiempo que mejoran la calidad de los servicios y productos.

Así, la innovación vuelve a ser protagonista en el sector de la fabricación metálica. Con el Proyecto Arcus se redefine la productividad industrial y aumenta de forma notable la eficiencia de la soldadura automatizada por arco en sus células de producción. Gosan, referente internacional en soluciones de elevación, y Tecnalia implementan tecnologías HW-GMAW para eliminar tiempos muertos y garantizar una productividad al máximo con ciclos continuos, mayor volumen de deposición y cero fatiga humana. on este proyecto, se consolida un modelo de producción que garantiza un nivel de repetibilidad y uniformidad imposible de alcanzar con procesos manuales.

Por otra parte, la tecnología RFID (Identificación por Radiofrecuencia) está transformando la industria alimentaria al optimizar procesos, garantizar la calidad y mejorar la competitividad. Gracias a su capacidad para rastrear productos y obtener datos en tiempo real, esta tecnología refuerza la seguridad alimentaria, mejora la trazabilidad y permite una gestión más eficiente de la cadena de suministro. Los proyectos de Dipole RFID son una clara muestra de ello.

En el sector cárnico, por ejemplo, la identificación de jamones permite el control individual de cada pieza, mientras que el seguimiento de palets garantiza conocer en qué cámaras de frío se encuentra el producto para facilitar una carga adecuada que asegura la trazabilidad a lo largo de todo el proceso. También, en el sector hortofrutícola, la identificación de palets mediante etiquetas RFID permite un seguimiento detallado durante los procesos de producción, así como el control de ubicación y de las expediciones.

Automatización de licitaciones

Arquisocial, empresa líder en servicios socio-sanitarios, afrontaba una falta de trazabilidad derivada de una gestión de licitaciones dispersa y manual. Para superar este reto, colaboró con Integra Tecnología en la implementación de la plataforma Salesforce Sales Cloud como CRM, con el objetivo de profesionalizar y estandarizar su modelo comercial.

La nueva gestión centralizada permitió integrar Salesforce con herramientas clave como SharePoint (para la gestión documental por licitación), Outlook (calendarios y contactos) y el sistema de recursos humanos (para asignar responsables a cada proceso). Además, se dotó a la dirección y al equipo comercial de dashboards e informes en tiempo real, mejorando la visibilidad y la toma de decisiones.

Como resultado, Arquisocial logró un importante ahorro de tiempo, un mayor control sobre las oportunidades comerciales, un incremento del 15 % en el número de licitaciones presentadas y una mejora en la tasa de adjudicación, que pasó del 30 % al 35 %. La compañía evolucionó así de un modelo artesanal a una gestión proactiva, centralizada y basada en datos.

Por último, la supervisión de grandes infraestructuras suele realizarse mediante medios aéreos y terrestres que implican una elevada complejidad operativa y costes significativos. LIS Data Solutions propone una solución innovadora basada en la monitorización mediante imágenes satelitales, procesadas con técnicas de deep learning y visión artificial. Esta tecnología permite mejorar la gestión de infraestructuras, reducir costes operativos y aumentar la eficiencia de las tareas de inspección.

El proceso desarrollado abarca desde la selección de las áreas a analizar y las fuentes de información (cartografía, datos internos y externos, y proveedores de imágenes satelitales), hasta el diseño y entrenamiento de algoritmos avanzados de computación visual y aprendizaje profundo, capaces de identificar, localizar y clasificar automáticamente las incidencias detectadas.