AZTERTUZ

Investigación en nuevas tecnologías de inspección basadas en dronótica y deep learning para automatización del diagnóstico y mantenimiento de infraestructuras energéticas

---

Resumen / Presentación

Objetivos / Retos

La inspección y el mantenimiento de infraestructuras energéticas es un proceso complejo y laborioso que enfrenta desafíos significativos:

• Dificultad de acceso: Infraestructuras elevadas, de difícil acceso o ubicadas en entornos confinados o peligrosos.  
• Riesgos de seguridad: Peligros asociados al trabajo en estas condiciones.
• Ineficiencia y altos costes: Procesos manuales propensos a errores, ineficientes y costosos, que a menudo requieren equipos auxiliares especializados y paradas de producción.
• Subjetividad y gestión de datos: Dificultad en la evaluación precisa de fallos y desafíos en la gestión de grandes volúmenes de datos.  

Beneficios/Ventajas

Dada a la importancia que tiene la rehabilitación de la marcha en la calidad de vida de los pacientes, es fundamental dar herramientas a los pacientes y al personal clínico que contribuyan a que este proceso sea exitoso, considerando la sostenibilidad y la necesidad de modernización de este servicio ante los nuevos retos que está enfrentando nuestra sociedad.

Solución

AZTERTUZ propone un enfoque innovador mediante el desarrollo de tecnologías de vanguardia en dronótica, visión artificial y deep learning para:

• Automatización integral: Digitalización de activos y procesos, automatización de la captura de información, tratamiento de datos y optimización de la toma de decisiones para el mantenimiento.
• Inspecciones precisas y eficientes: Tecnologías de vuelo y captación de datos óptimas (LiDAR, fotogrametría, termografía, ultrasonidos) para adquirir datos precisos y realizar diagnósticos avanzados.
• Detección y localización automática de fallos: Identificación y localización de anomalías en zonas de difícil acceso mediante tecnologías de detección automática, posicionamiento y visualización en modelos BIM e integración con sensórica IoT.
• Diagnóstico objetivo y automatizado: Análisis de la información capturada mediante machine learning y análisis multicriterio para un diagnóstico preciso del estado de conservación de los activos.
• Plataforma digital para la gestión del mantenimiento: Generación, visualización y explotación de modelos BIM en una plataforma digital que extrae información relevante para la gestión del mantenimiento, incluyendo la planificación de misiones de drones.
• Planificación optimizada del mantenimiento: Organización, priorización y planificación de las operaciones de mantenimiento en función de la gravedad de los daños, utilizando analítica de datos e integrando criterios de usuario para la toma de decisiones y la vinculación automática con órdenes de trabajo para misiones dronóticas.

STT Systems en el Proyecto

STT Systems lidera la investigación en plataformas de vuelo para ensayos no destructivos, desarrollando arquitecturas de drones para la integración de instrumentación especializada y garantizando la precisión y fiabilidad de los ensayos. Además, participa en la generación de gemelos digitales y las pruebas de vuelo de drones.

Resultados esperados

El proyecto AZTERTUZ promete transformar la inspección y el mantenimiento de infraestructuras energéticas, permitiendo:

• Mejorar la seguridad.  
• Aumentar la eficiencia.  
• Mejorar la calidad del diagnóstico.  
• Impulsar la innovación.  

STT Systems reafirma su compromiso con la innovación y el desarrollo de soluciones para la transformación digital de la industria, y el proyecto AZTERTUZ es un claro ejemplo de este compromiso.  

Entidades colaboradoras

Financiación 

Esta actuación ha sido cofinanciada por el Gobierno Vasco y la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional 2021-2027 (FEDER).

Números de expediente: ZE-2024/00016