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Plataforma tecnológica basada en el análisis de ciclo de vida para determinar los impactos ambientales asociados a un producto o material durante todas las etapas de su ciclo de vida.

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El proyecto de flota de AGVs en el sector de la automoción busca mejorar la eficiencia y la automatización en los procesos de transporte y logística de materiales dentro de las fábricas de automóviles.

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Acelerar la transformación digital sostenible de las pymes del sector de la automoción en Cataluña.

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Solución de bajo coste y no intrusiva para gestionar la intralogística gracias a sensores IoT inalámbricos, mobiliario inteligente RFID y robots móviles o AGVs.

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Proyecto para disponer de un espacio adecuado para las operaciones logísticas (Trailer Yard) que permita desacoplar la llegada de camiones con materiales para producción (Inbound) de la cadencia de entrada de materiales a fábrica.

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Dentro del programa de optimización de procesos de Inbound - Outbound, desde SEAT estamos comprometidos con el despliegue del E-CMR como una de las palancas en el ámbito de la digitalización efectiva de la cadena de suministro (FASE 2).

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Extender a todos los proyectos de UB donde apliquen movimientos de materiales, una digitalización del sistema vía vehículos eléctricos autónomos inteligentes coordinados en las rutas más óptimas y en coordinación con la producción de la fabricación.

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Investigación y desarrollo industrial de un sistema y equipo para la evaluación y análisis automático de las piezas que entran en un proceso productivo y sensorización de utillajes para la captura datos, con el objetivo de lograr un proceso cero defectos.

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Mejorar los procesos de formación de conductores de carretillas, tanto para aquellas personas nuevas que pasan a formar parte de las plantillas de este tipo de empresas, como para trabajadores que necesitan reciclarse periódicamente.

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2a fase del projecte C01-2021. Projecte que pretén connectar no una màquina, sinó una línea amb el cloud i donar un conjunt de dades més "holistic". Pas previ al digital twin.

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Automatización de un proceso de pick & place para la extracción, embalaje y reubicación de piezas metálicas de geometrías no repetitivas mediante el uso de visión artificial/machine learning.