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Nuestros proyectos



INTERTECH 4.0

Fase I

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INTERTECH 4.0

Fase II

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TRACEFACT

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SABOTNET

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MEDRETIA

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AUTO-PAPERLESS

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FLEXAUTO

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IA4ZERO
DEFECTS

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STARTUP RADAR

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GEM Retail

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IA4ZERO
DEFECTS



INTERTECH 4.0 Fase I

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El proyecto INTERTECH 4.0 Fase I «Plataforma intersectorial de soluciones 4.0 e incubadora de proyectos de digitalización. Fase I» tiene como objetivo materializar la interacción entre sectores industriales en torno a una plataforma intersectorial para impulsar la transformación digital de la industria manufacturera, así como la puesta en marcha de actuaciones de I+D+i ligadas a la misma con el fin último de identificar proyectos colaborativos y tractores entre sus participantes conectando la oferta con la demanda tecnológica, para las distintas cadenas de valor, a través de un entorno de innovación inteligente.

«Conectando la oferta y demanda tecnológica a través de la colaboración intersectorial para impulsar la transformación digital»

INTERTECH I es un proyecto intersectorial coordinado por CLUSAGA (Clúster Alimentario de Galicia) y en la que participa DIHGIGAL y entidades como: ACLUNAGA, CEAGA, CLUSTER TIC, PISA y TRIPLE ALPHA.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2021b.



INTERTECH 4.0 Fase II

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«INTERTECH Fase II: Innovación inteligente para la transformación digitall»

El proyecto INTERTECH 4.0 Fase II «Plataforma intersectorial de soluciones 4.0 e incubadora de proyectos de digitalización. Fase II» se ejecuta tras la finalización de la primera fase el 21 de agosto del 2022. 

Esta fase dará lugar a una herramienta capaz de conectar de forma directa la oferta y la demanda tecnológica de cualquier sector industrial de forma ágil. directa y segura para potenciar la transformación digital de las empresas independientemente de su tamaño, actividad o madurez digital.

 INTERTECH II es un proyecto intersectorial coordinado por Galicia Digital (DIHGIGAL) y en la que participan las siguientes entidades: CLUSAGA, CEAGA, INOVA, IMATIA, BIONIX y SELMARK.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2021b.2



TRACEFACT

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TRACEFACT «Desarrollo de un sistema analítico de la trazabilidad de productos y procesos a lo largo de toda la cadena de valor aplicable a cualquier industria» es un proyecto enfocado en el desarrollo de un sistema analítico que permite rastrear y optimizar productos y procesos a lo largo de toda la cadena de valor, siendo aplicable a cualquier industria. El objetivo principal es crear una plataforma y una metodología asociada que caracterice y mejore el rendimiento de las plantas industriales y factorías.

A través de la trazabilidad de los recursos clave a lo largo de toda la cadena de producción y logística, se logra optimizar los procesos productivos y logísticos de manera agregada. Esto implica la generación de valor para diversos actores de la cadena de valor industrial gracias a la implementación de tecnologías innovadoras basadas en Inteligencia Artificial.

«Optimizando el rendimiento de plantas e industrias con TRACEFACT: trazabilidad de productos y procesos a lo largo de la cadena de valor»

Lo más destacado del proyecto es que ha sido posible validar su valor real mediante experimentos desplegados en condiciones de trabajo reales, así como la recopilación de comentarios y retroalimentación por parte de los stakeholders de diferentes posiciones. Nuestro enfoque basado en la evidencia y la participación de los interesados garantiza resultados sólidos y adaptados a las necesidades del sector industrial.

TRACEFACT es un proyecto intersectorial coordinado por Galicia Digital (DIHGIGAL) y en la que participan las pymes: CINFO, DEICOM TECHNOLOGIES, INVERBIS, KALEIDO Ideas & Logistics y QUOBIS.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria AEI2021b.



SABOTNET

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El proyecto SABOTNET «Sistema de Protección de Redes corporativas ante Botnet» tiene como objetivo crear una algoritmo y diseñar el soporte de sistemas para poder dotar de mayor inteligencia a los principales firewall del mercado.

Lo que implica:

  • Creación de algoritmos basados en IA, heurística y Machine learning para la mejora de la protección de las redes corporativas.
  • Dimensionamiento y creación de sistema para soportar el análisis y dar servicio a diferentes empresas y su intensidad de tráfico
  • Selección de dispositivos/servicio firewall adecuado para las empresas objetivo

«Optimizando el rendimiento de plantas e industrias con TRACEFACT: trazabilidad de productos y procesos a lo largo de la cadena de valor»

Todo ello utilizando tecnologías como:

  • Inteligencia artificial: machine learning; deep learning; neural networks
  • Tecnologías de procesamiento masivo de datos e información (Open/ Linked/Big Data)
  • Bases de datos: MySQL, Elastic
  • Lenguajes de programación: Python, Php, Java, R

SABOTNET proyecto coordinado por Galicia Digital (DIHGIGAL) y en la que participan las pymes: HACCE y SIXTEMA.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2022b.



MEDRETIA

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«Predicciones precisas gracias a la Inteligencia Artificial con el proyecto Medretia»

MEDRETIA «Proyecto colaborativo de Investigación Industrial en técnicas de Inteligencia Artificial para desarrollo de predicciones a partir de datos multisectoriales» pretende innovar en la gestión de procesos empresariales de manera transversal a lo largo de la cadena de valor de las industrias audiovisual e industrial textil, mediante la aplicación de las TICS para la digitalización, modernización y optimización de procesos que permitirán a empresas de ambos sectores conocer de primera mano la evolución de sus productos, predecir sus ventas e incluso mejorar el ciclo de vida de los propios productos.

MEDRETIA es un proyecto intersectorial coordinado por CLAG y en la que participa DIHGIGAL y entidades como: SELMARK, CRTVG, DUACODE e ITG.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2021b.2



AUTO-PAPERLESS

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El proyecto AUTO-PAPERLESS «Digitalización de documentación asociada a procesos productivos para el sector de automoción de Galicia» persigue la optimización de procesos industriales de empresas del sector de automoción de Galicia mediante la parametrización sectorial, implementación y test de una plataforma para la digitalización de la documentación de planta mediante formularios electrónicos con el objetivo de ser una fábrica con PAPEL CERO, incrementando la accesibilidad, la trazabilidad, la funcionalidad, a través del empleo de instrucción por voz, y la consulta de la información en tiempo real.

«Transformando la industria de automoción de Galicia con tecnología avanzada: la digitalización para un futuro sin papel.»

Como objetivo pretende mejorar la calidad de los productos y servicios, aumentar la eficiencia de las plantas, ensayar nuevas tecnologías e iniciar proceso de transformación digital de cada una de las empresas participantes.

AUTO-PAPERLESS es un proyecto coordinado por CEAGA y en el que participa Galicia Digital y otras entidades: ASM, ANCORA, ADHEX, GOYCAR y MAGNA.

Este proyecto se encuentra financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, así como por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia en el marco de la convocatoria #AEI2022b.



START-UP RADAR

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A superior market research and monitoring tool that leverages the exponentially growing, publicly available information, is sought after by investors and companies alike. With STARTUP RADAR we want to automate the first steps of every tech due diligence and commoditize it. We believe this will inevitably benefit Berlin, London, Barcelona, etc. (where investors may have their personal network), or traditionally overlooked markets, like women-led startups. It will also provide a levelling field for investors, end-user and clients (particularly angels and early-stage VC, who cannot pay for the kind of manual-intensive due diligence that Private Equity can afford.
Technically, a first step in facilitating the automatic processing of natural language (NLP) is to extract structured data from text. Hence one of the key steps is extracting semantic relations between entities: Relation extraction (RE). For our business exploitation use case, we aim at detecting:

  •    Mergers & acquisitions
  •    Funding of startups
  •    Launch of products

«STARTUP RADAR, herramienta de investigación de mercado y monitoreo que utiliza inteligencia artificial para automatizar los primeros pasos de la tech due diligence en startups.»

MAIN OBJECTIVES
  1. To automate the first steps of every tech due diligence and commoditize it.
  2. To provide a levelling field for investors, our end-user and clients.
  3. To facilitate reporting and benchmarking through dramatically improving the “Similar To” feature, and its “Explainability” of suggestions/recommendations.

MAIN INNOVATIONS

We propose scalable models based on neural retrieval. We will also use it for explaining the user’s recommendation (Explainable AI).
We will exploit both the structured & unstructured info about the companies as item attributes. Using our biz2vec embeddings, we will identify which docs share more coincidences and produce meaningful explanations. By combining both discrete and semantic relatedness justifications on our outputs, the user will assimilate our results more naturally.

IMPACTS

In terms of market impact, the growth of the venture capital investment market in the world over the last decade is shocking, reaching $621B in 2021 from $12B in 2010. Nearly x50, with 111% YoY in 2021. And yet, there is very limited amount of software used to streamline these transactions. It still is network-dependent (who knows whom) and inefficient (deals take months to be scouted, vetted and closed).

KEY EXPLOITABLE RESULTS (KERS)

The KERs obtained during the experiment will provide a revenue path for the lead SME (LKN). The exploitation plan has its foundations in the alignment with LKN technical expertise and core business. LKN current product portfolio shares strategy and distribution with SR, whereas the end-users and clients (i.e. investors) mean an expansion in LKN market.

TECHNICAL KPIS

  • KPI01: STARTUP RADAR (SR) makes use of a dataset from EUH4D (pending authorisation), from the JRC.
  • KPI02 and 05: One dataset to be open sourced, and a clear revenue stream identified.
  • KPI08: KERs are the outcome of 4 use-cases with clear owners, emphasizing the short-term end user client, i.e. early VC investors. The work methodology puts KPI08 at the center.
  • KPI15: Aim at generating 3 job positions in 2023 and 6 in 2024.
Logos HUBS4DATA



GEM-RETAIL 2.0

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Energenius has designed and implemented a low-cost fog platform called GEM-Retail, composed of a cloud platform and edge nodes data gathering and run Artificial Intelligence (AI) models and advanced analytics. The fog nodes enable effective and responsive processing, filtering and elaboration of data related to energetic, environmental and business KPIs, offering an effective solution for real-time optimisation and actuation of relevant parameters of energy consumption, air quality monitoring and control of other business relevant metrics. The product was developed in collaboration with one of the leading companies in the EU in retail sales, with more than 2,000 stores worldwide. The objective of the GEM-Retail 2.0 project is to study, test and eventually adopt a series of big-data analysis tools, thanks to the resources offered by the EUH4D data services, to allow our product to grow in accordance with our envisaged commercial plan and effectively support two orders of magnitude more edge nodes than it currently does.

«GEM-RETAIL 2.0, monitorear, analizar y controlar de manera efectiva miles de tiendas.»

MAIN OBJECTIVES

The analysis of energy consumptions, monitoring of environmental parameters and control of significant business indices play a fundamental role in the management of a network of retail stores. GEM-Retail 2.0 aim at designing and developing a plug-and-play, affordable and innovative product to effectively monitor, analyze and control thousands of shops.

MAIN INNOVATIONS

The main innovation resulting from the GEM-Retail 2.0 experiment would be to integrate EUH4D’s big data services in a commercial tool, that would be extensively improved to handle much larger and more heterogeneous data sources, which in turn could allows us to make a qualitative steps in our embedded AI models for the efficient management of energy consumption and environmental quality metrics.

IMPACTS

Very high heat with open doors during winter or lights on at noon in the summer, are just some of the wastes that happen to be witnessed by going to shops and malls. GEM-Retail 2.0 is a plug-and-play solution that allows to collect and process data related to energy and environmental KPIs, offering a new solution to reduce energy consumption, improve air quality and point out the most critical stores.

KEY EXPLOITABLE RESULTS (KERS)

The GEM-Retail 2.0 project will aim at the following KERs:

    1. Innovative data driven service: distributed, scalable, affordable product for retail energy and IEQ data management, integrating big-data and AI technologies
    2. Business plan and model for the EU market
    3. +30% global revenues by 2026

 

TECHNICAL KPIS

The project has five main KPIs:

    • Increase the number of contemporary manageable shops from 100 to 10000
    • Improve the accuracy prediction of AI algorithms in unknown climatic areas
    • Collect additional field parameters related to customer well-being
    • Integration of datasets from EHH4D catalogue and open repositories
    • Contacts with additional potential customers in EU
Logos HUBS4DATA

El Hub ASOCIACIÓN PARA LA DIGITALIZACIÓN DE LA INDUSTRIA DE GALICIA es una iniciativa que se desarrolla en el marco de la Estrategia Gallega de Hubs e Innovaciones Digitales, promovida por la Xunta de Galicia a través de la Consellería de Economía, Emprego e Industria.