Concluyeron exitosamente los proyectos de desarrollo tecnológico por $17 millones que habían comenzado en diciembre de 2021.
El Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica de la Provincia, a través del programa Transformación Digital Bonaerense (TDB), otorgó aportes no reembolsables (ANRs) por 17 millones de pesos para que nueve pymes y cooperativas industriales se vinculen con universidades nacionales e implementen tecnologías digitales en sus procesos productivos. La convocatoria fue financiada con fondos de la provincia de Buenos Aires.
La iniciativa tuvo como eje central la gestión de los datos como la nueva fuente de valor en la era digital. La Subsecretaría de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Provincia seleccionó, en 2021, distintos proyectos que ayudaran a pymes y cooperativas bonaerenses a convertir sus datos en información, para mejorar sus procesos productivos y tomar mejores decisiones. En palabras de Augusto Costa, ministro de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica: “La transformación tecnológica para incentivar la competitividad de nuestra industria tiene interés estratégico para la provincia de Buenos Aires y para este Gobierno; no es un tema más, es una cuestión central para consolidar el crecimiento de nuestro sector industrial.”
Bajo esta premisa, TDB financió nueve proyectos, junto a ocho universidades que estuvieron a cargo de desarrollar las soluciones a medida de siete pymes y dos cooperativas, que fueron las destinatarias finales de los desarrollos tecnológicos. Las temáticas incluyeron automatización industrial, digitalización de procesos e inteligencia artificial, entre otras. Cabe destacar que la iniciativa provincial se complementa con la línea de créditos con tasa subsidiada que brinda la cartera productiva para ayudar a que más pymes y cooperativas industriales incorporen tecnologías digitales. De esta forma, el Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica provincial despliega instrumentos que permiten a las empresas bonaerenses avanzar en una temática estratégica, como es la transformación digital, con miras a crear más y mejor empleo.
Los proyectos seleccionados
De los veintiún proyectos presentados al cierre de la convocatoria, nueve fueron seleccionados. El 30% de los proyectos fueron dirigidos por mujeres como responsables técnicas. Además, en cuatro casos los proyectos también supusieron la primera experiencia de vinculación de las empresas y cooperativas con el sistema científico-tecnológico representado por las universidades. A continuación, el detalle de los nueve proyectos finalizados:
- Visión artificial para el control de calidad de tapas plásticas: la empresa Tarazona e Hijos de Quilmes produce bidones de agua para dispensers y fabrican una parte de sus propias máquinas. Junto con especialistas de la Universidad Nacional de Quilmes desarrollaron un sistema de visión por computadora asistido por inteligencia artificial que permite detectar tapas para bidones defectuosas en tiempo real y separarlas de la línea de producción. Esta innovación les permite aumentar su productividad y reducir la tasa de rechazo de productos. Además, el sistema permitió automatizar la tarea de supervisión manual que antes tenían que realizar 2 operarios de forma rotativa por tratarse de una labor extenuante y repetitiva, lo que les permitió abocarse a nuevas tareas dentro de la planta.
- Desarrollo de un método de calibración de robots: Abbamat es una empresa dedicada hace 60 años al diseño y producción de matrices para envases de plástico y vidrio. Junto a la Universidad Nacional de Quilmes incursionaron en el rubro de la robótica industrial construyendo un robot de soldadura para el rellenado de matrices. Este desarrollo los llevó a la necesidad de un sistema de calibración para mejorar el desempeño del robot. Para enfrentar este problema los investigadores crearon un gemelo digital del equipo que ajusta su posicionamiento, reduce su margen de error de movimiento de 5 mm a 1 mm y brinda precisión al proceso de soldadura.
- Eficiencia Energética 4.0: la Cooperativa Madygraf de Escobar es una gráfica recuperada en 2014 por sus trabajadores. Junto a investigadores de la Universidad Nacional de José C. Paz desarrollaron sensores de consumo eléctrico que se instalan en la toma de electricidad de cada máquina y un sistema que permite monitorearlos determinando el consumo eléctrico de la planta productiva en tiempo real. Gracias a este desarrollo, la cooperativa comenzó a planificar su producción, redujo su categoría de consumo asociado al paquete de energía contratado con la distribuidora eléctrica y en sólo dos meses redujo su consumo mensual de electricidad en casi un 60% (de $1.200.000 a $500.000).
- Prototipado de tanques de fibra de carbono para almacenar hidrógeno: la empresa Kohlenia ubicada en Tigre se dedica a la fabricación de elementos de fibra de carbono principalmente para maquinaria agrícola y la industria espacial. En conjunto con la Universidad de Mar del Plata desarrollaron un sistema informático de simulación asistido por inteligencia artificial que les permite obtener diseños más eficientes de tanques ultralivianos con mejor relación de peso-volumen para utilizar en camiones impulsados por hidrógeno. El prototipo de tanque elaborado le permitirá a la empresa abrir una nueva línea de negocios con potencial exportador a Europa.
- Automatización de máquina para la fabricación de bolsas: la Cooperativa Reciclando Sueños es una empresa recuperada que actualmente da trabajo a 28 personas y produce bolsas plásticas para residuos domiciliarios. Gracias al desarrollo conjunto con la Universidad Nacional de Moreno se embarcó en un proyecto para incorporar sensores digitales a sus maquinarias para automatizar los procesos de corte y sellado de bolsas, la calibración del equipo y el establecimiento de paradas programadas. Esto les permitió cuadruplicar su productividad, pasando de una producción de 50 a 200 bolsas por minuto.
- Sistema de gestión de la producción de avíos: Kirplastic es una empresa líder en el rubro avíos (botones, cierres, hebillas, etc.) para la industria textil. Producen más de 5.000 productos de pequeñas dimensiones y en lotes de miles de unidades. Junto con especialistas de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora desarrollaron e implementaron un sistema de gestión de la producción con terminales digitales en fábrica que les permite realizar un seguimiento en tiempo real de los pedidos desde el momento en que ingresan y a través de todas las etapas productivas hasta su despacho. Este sistema les permitió rediseñar sus procedimientos internos, disminuir los reprocesos y mejorar los tiempos de entrega y la relación con sus clientes.
- Automatización del control del proceso de producción de cordones: MC Cordones es una pyme familiar de Florencia Varela dedicada hace más de 30 años a la fabricación de cintas y cordones para todo tipo de calzados. Junto con investigadores de la Universidad Nacional Arturo Jauretche desarrollaron un sistema de monitoreo de la producción a través de sensores digitales que les permite identificar el funcionamiento de sus máquinas, identificar si un equipo se detiene, el tiempo de producción de cada artículo y proyectar de manera precisa los metros de cintas y cordones producidos. Gracias al proyecto, la empresa perfeccionó la planificación de su producción y redujo la tasa de desperdicio de insumos, fabricando lotes en las cantidades exactas demandadas y mejorando la relación con sus clientes.
- Gestión digital de la producción y las ventas: Diler SRL es una empresa familiar de Malvinas Argentinas que fabrica topes y burletes autoadhesivos para el hogar. Con la asistencia de la Universidad Nacional de General Sarmiento implementaron un sistema de gestión de la producción utilizando Big Data y Machine Learning, que les permite monitorear el estado de fabricación de los diferentes productos, analizar su cartera de clientes y planificar su producción y generar mejores estrategias de comercialización y ventas.
- Simulación digital de extrusión de aluminio: la Universidad Nacional de La Plata desarrolló para una empresa platense dedicada a la matricería de boquillas de extrusión de aluminio un modelo matemático que simula digitalmente la salida del producto de una matriz de extrusión de aluminio, permitiendo realizar ajustes en la boquilla de extrusión antes de que ésta sea entregada a los clientes. Esto ahorra tiempos de ajuste a la empresa fabricante, reduce su tasa de rechazo de matrices y aumenta las horas de producción en las empresas que las utilizan. Gracias al proyecto, la pyme aumentó su productividad en un 42%.