Compromiso con la Innovación

El proyecto aborda cuatro retos de investigació relevantes y actuales en los que se pretende realizar aportaciones y desenvolver tecnología que avance el estado da arte actual; a saber:

1. Planificación Inteligente.
2. Etiquetado Semántico de Trayectorias.
3. Representación y Almacenamiento eficiente de Trayectorias.
4. Desarrollo Automatizado del Software.

Los avances científico-tecnológicos que se pretenden realizar en esos cuatro retos de investigación constituyen los 4 Objetivos De Investigación o transversales del proyecto.

Los resultados de los tres primeros objetivos de investigación permitirán la creación de los diferentes módulos software que necesitaría una aplicación avanzada de Gestión de Trabajadores Móviles (GTM) para posibilitar la planificación, el seguimiento y el almacenamiento y explotación de los trabajos diarios de cada trabajador/a móvil. Así, con dichos módulos se implementarán tres prototipos de aplicaciones GTM adaptados, cada uno de ellos, a las necesidades de una de las tres empresas no TIC del consorcio. Estos tres prototipos, que tendrán una arquitectura software común, constituyen los 3 Objetivos Tecnológicos o verticales del proyecto y servirán para probar y validar las tecnologías resultado de los tres primeros retos de investigación.

Por otro lado, sus módulos de software, debidamente encapsulados, se utilizarán para crear un cuarto prototipo para la empresa TIC del consorcio, pero que en vez de ser una aplicación GTM, será una Herramienta para la Generación de Aplicaciones GTM, que denominaremos HGAGTM y que constituye el Objetivo Final del proyecto. Para la creación de HGAGTM no sólo se necesitarán los componentes previamente creados, resultado de los tres primeros retos de investigación, y probados mediante su uso en los tres prototipos de aplicaciones GTM, sino que además será necesario, obviamente, abordar el cuarto reto de investigación

Entidades participantes

En el proyecto GEMA participan cuatro empresas, GESUGA S.L., TAPREGA S.L., MAYORES S.L. e ENXENIO S.L. e el Centro Tecnológico en TIC (CITIC) de la Universidad de A Coruña.

El CITIC, subcontratado por las cuatro empresas participantes es responsable de todos los trabajos de investigación y dirige las tareas de desenvolvimiento. Puede encontrar más información sobre las cuatro empresas del consorcio y sobre los trabajos del CITIC para este proyecto en las web correspondientes:

• A0 Mayores Servicios Sociales, S.L.
• Taprega Prevención de Riesgos, S.L.
• GESUGA S.L. (https://gesuga.wpcoruna.es/empresa/empresa-responsable-rsc/compromiso-con-la-innovacion/#GEMA)
• Centro Tecnológico de la Universidade da Coruña (CITIC).

Resultados del proyecto.

Como ya se indicó, los trabajos de investigación debían dar lugar a 3 prototipos de aplicación para la gestión de trabajadores móviles para cada una de las tres empresas no tecnológicas del consorcio. Eses prototipos constituyen los objetivos tecnológicos del proyecto.

Los resultados generales de investigación aparecen descritos en la web del CITIC, pues fueron los investigadores e investigadoras de ese centro los responsables de los mismos. Del mismo modo, la web de cada empresa describe el prototipo realizado para la misma. Por tanto, aquí tan solo describimos los trabajos realizados por y para GESUGA.

Hay que destacar que la pandemia con el confinamiento primero y las restricciones de contactos después que llevaron al personal informático a teletrabajar, han entorpecido el desenvolvimiento del trabajo, más mismo a pesar de eses retrasos hemos alcanzado todos los objetivos del proyecto e hemos desenvuelto todas as aplicaciones hasta su actual fase de prototipos que después de un proceso de pruebas de campo y de los consiguientes ajustes serán plenamente funcionales en un futuro. Los principales logros alcanzados son:

1. Resultados en planificación inteligente de trayectorias.

Los investigadores del CITIC han explorado el uso de diferentes algoritmos de planificación de rutas comparando los resultados de los mismos y optimizando sus parámetros de ejecución para lograr afinar una herramienta de planificación de rutas óptima e idónea nuestras necesidades.

Para probar y comparar los diferentes algoritmos y compararlos con nuestra planificación manual actual, se diseñó e implementó un “simulador” que permite seguir el resultado de cada algoritmo ejecutando una simulación de la planificación de rutas de una semana. El simulador va recibiendo los avisos de una semana simulando el momento (hora) en el que cada aviso es recibido. El simulador hace la planificación diaria de manera estática con los avisos recibidos ate el momento de generación de la planificación de cada día y los animales pendientes de días previos. Después, para los avisos recibidos a lo largo del día el simulador hace una modificación dinámica de la planificación estática anterior para incluir esos avisos en las rutas ya planificadas.

Para garantizar que los camiones tienen espacio para incluir esos nuevos avisos diarios, la planificación estática inicial de cada día se calcula incluyendo avisos “teóricos” no reales, que corresponden a puntos con gran concentración habitual de avisos. Esos puntos con gran concentración de avisos, se irán modificando según pase el tiempo siguiendo de manera automática la realidad de la concentración de avisos en las diferentes zonas de Galicia.

Ahora que contamos con el simulador, será posible comparar el número de kilómetros y animales recogidos en cualquier semana del pasado con los kilómetros que habríamos recurrido usando la planificación automática con diferentes parámetros.

2. Resultados en detección automática de actividades mediante aplicación móvil

De una banda en GESUGA se tiene desarrollado una aplicación android avanzada que sirve como agenda del trabajo a realizar por cada conductor. En esa aplicación el conductor recibe los avisos a recoger. Esa aplicación está plenamente integrada en el trabajo diario.

Por otro lado el CITIC desarrolló una aplicación móvil para detectar el tipo de movimiento que hace quien porta el Smartphone. Esa aplicación usa un algoritmo de clasificación automática, que analiza los sensores del móvil (acelerómetro, y GPS) y deduce el tipo de movimiento que hace. Consideramos cuatro tipos de movimiento: conduciendo, caminando, parado e inactivo. Además esa aplicación envía las posiciones de GPS del dispositivo, lo que permite no so saber la posición de cada camión en tiempo real sino también usar esos datos para el suyo análisis y detección de la actividad que se está realizando. Y decir, la información del GPS más la del tipo de movimiento ya detectado en el propio móvil, son la entrada a un algoritmo que recorre un árbol de decisión que permite finalmente asociar cada instante de la trayectoria de un camión una de las siguientes etiquetas de actividad: Conducción fluida en ruta planificada

• Conducción lenta en ruta planificada
• Conducción fluida fuera de la ruta planificada
• Conducción lenta fuera de la ruta planificada
• Descanso na conducción
• Parada corta (menor de 15 minutos) no identificada
• Recogida del aviso
• Trabajo en la instalación de GESUGA
• Actividad no identificada
• Sin actividad

Actualmente esta aplicación está en fase de prueba de campo en algunos camiones antes de instalarla en los móviles que todos los conductores usan para recibir los avisos.

3. Representación y almacenamiento eficiente de trayectorias.

Se ha diseñado e implementado una aplicación que accede la información histórica de las trayectorias de todos los camiones en cualquiera data del pasado y facilita la explotación de la información sobre las rutas realizadas y las actividades y el tiempo dedicado la cada una de ellas.

Esa aplicación plenamente funcional es un prototipo que actualmente utiliza una base de datos espacial PostGis para el almacenamiento eficiente del histórico de trayectorias. Sin embargo los investigadores del CITIC están diseñando una estructura de datos compacta que facilitará el almacenamiento de todas las rutas y de las actividades hechas por cada conductor en cada instante de manera comprimida de modo que será posible almacenar en mucho menos espacio toda esa información en el futuro. Esa estructura esta ya implementada y está siendo evaluada experimentalmente antes de usarla para sustituir la actual base de datos espacial.

Una vez que la aplicación móvil haya sido probada y ajustada segundo indiquen las pruebas de campo y la estructura de datos compacta haya sustituido la base de datos espacial de rutas, incluiremos la interfaz de explotación histórica de rutas y actividades en nuestra aplicación.

Resultados de la difusión del proyecto

https://codigocero.com/O-CITIC-presenta-o-proxecto-GEMA-ante-o-tecido-innovador-galego

https://codigocero.com/Presentase-no-CITIC-o-proxecto-GEMA-financiado-por-GAIN-a-traves-de-Conecta

https://www.laopinioncoruna.es/coruna/2019/07/30/investigadores-coruneses-impulsan-proyecto-gestion/1423332.html

Presentación de resultados del proyecto

Los resultados del proyecto se presentaron en dos eventos de difusión celebrados en el CITIC:

1)     Sesión de divulgación de resultados:

–         Anuncio: https://citic.udc.es/gl/divulgacion-de-resultados-do-proxecto-gema/

–         Vídeo de la sesión: https://www.youtube.com/watch?v=TKyqF33DSJU&t=2s

2)     Sesión técnica de resultados:

–         Anuncio: https://citic.udc.es/gl/sesion-academica-de-presentacion-de-resultados-do-proxecto-gema/

–         Vídeo de la sesión: https://youtu.be/JQ3E6IXLdtE?t=5839

Se diferencia cuatro fases:

1. La primera fase que destaca es la de secado, mediante la cual es evacuada parte de la humedad del combustible para llegar a la temperatura de inflamación.
2. La segunda fase es la pirolisis, un proceso termoquímico endotérmico mediante el cual el combustible se descompone en una serie de compuestos en función de la temperatura del reactor y de las concentraciones de oxígeno. En esta fase se obtienen tres productos, un gas, un líquido y un residuo sólido, éste último asimilable al carbón vegetal.

En estas circunstancias, los gases obtenidos están compuestos principalmente por CO, CO2, H2 y CH4 y otros hidrocarburos de cadena más larga, mezcla conocida como gas de síntesis (o Syngas).

3. En los reactores “updraft” la tercera etapa es la reducción, donde el residuo carbonoso reacciona con el vapor de agua producido en la primera etapa, con el dióxido de carbono e hidrógeno, y los gases reaccionan entre sí para producir la mezcla de gas final.
4. La cuarta etapa es la oxidación de la fracción más pesada(carbonosa) del combustible al entrar en contacto con el agente gasificante (aire, oxígeno, o vapor de agua). En esta etapa se suceden una serie de reacciones de oxidación fundamentalmente exotérmicas, mediante las que se genera el calor necesario para que el proceso se mantenga.

La planta de gasificación, dispone de un gasificador tipo UPDRAFT. En un gasificador de corriente ascendente de tipo UPDRAFT, las harinas cárnicas se alimentan por la zona superior del gasificador, mientras que el aire entra por la parte inferior. El gas producido fluye hacia arriba, en sentido opuesto al del combustible, saliendo por la parte superior del gasificador.

En este tipo de gasificadores, se produce una diferenciación clara de cada una de las fases propias del proceso, indicadas anteriormente.

El gas resultante sale a baja temperatura por la parte superior del gasificador. La ceniza es arrastrada junto con los sólidos en dirección opuesta a la del flujo del gas y es retirada por la parte inferior del gasificador.

Con este nuevo funcionamiento mediante el sistema de gasificación y combustión en la cámara torsional, los gases calientes (850ºC) producto de la combustión son dirigidos indistintamente al Termoxidor 1 o al Termoxidor 2 ya existentes en la instalación actual, aprovechando el calor en las calderas contiguas.

Los gases de escape son dirigidos hacia el sistema de depuración antes de ser expulsados a la atmósfera.

Las harinas cárnicas categoría 1, se transportarán desde el actual silo de almacenamiento de la planta, hasta una tolva dosificadora situada en la parte superior del gasificador. El transporte de las harinas cárnicas se realizará mediante transportadores de cadenas (redler).

El gasificador permitirá el tratamiento de un caudal máximo de 1.945kg/h de harinas cárnicas tipo 1, con un total de 8200Tn anuales.

El syngas producido en el gasificador se dirigirá por la parte superior del mismo, hasta la cámara torsional.

La cámara torsional es una cámara de combustión compuesta de un cierre metálico y un cuerpo cilíndrico de refractario. Dispone de tres ventiladores de aire: uno para el aporte de aire primario de combustión; otro para el aporte de aire secundario y un tercero para el aire de dilución, que permitirá el control de la temperatura de los gases de combustión que ingresarán en los termoxidores, de forma que esta se mantenga en los rangos exigidos para la operación de los mismos (>850ºC).

El sistema de tratamiento de gases dispone de un filtro de mangas para la eliminación de las partículas sólidas y un reactor en el que se inyecta Bicarbonato sódico y carbón activo para la eliminación de gases ácidos, dioxinas y furanos, previamente a su expulsión a la atmósfera.

FLUJOGRAMA DEL PROCESO

ENLACES

“Ahorro energético en la industria cárnica”

“WEG suministra variadores de frecuencia para nuevo proyecto de GESUGA”

Las seis empresas que participan en este consorcio, aunque se dedican a diferentes ramas de actividad, tienen que afrontar complejos problemas logísticos en sus procesos. Para ello necesitan aplicaciones de Mobile Workforce Managment (MWM) pero además precisan ayuda para organizar las rutas de sus operarios y darles herramientas de soporte a sus actividades. Por otro lado, todos los datos recogidos por sus trabajadores deberían ser explotados en el Data Warehouse de la empresa donde se deberían poder introducir los movimientos realizados por sus operarios para poder considerar futuras optimizaciones. Por último, necesitan publicar parte de los datos de su base de datos para informar a administraciones, clientes y otras organizaciones.

El estado del arte no aporta soluciones para afrontar esos complejos requerimientos. Así, estas empresas, mediante este proyecto, realizarán la subcontratación conjunta de un equipo multidisciplinar del CITIC (informáticos y matemáticos) para que realicen los trabajos de investigación, de análisis y diseño innovador, y guíen a sus programadores en el desarrollo de prototipos experimentales de las aplicaciones que necesitan.

Por tanto este proyecto tiene seis objetivos verticales generales, que son crear los prototipos experimentales de las seis aplicaciones de soporte a la gestión y a la logística de cada empresa. Esos prototipos, aunque diferentes, tendrán una arquitectura modular común. La idea es que las aplicaciones que se desarrollen a partir de ellos no solo den soporte a las empresas del consorcio sino que puedan ser comercializadas a otras empresas de los mismos ramos de actividad pues cubrirán un vacío en el mercado.

Además, el proyecto tiene cinco objetivos transversales tecnológicos específicos que articulan los cinco paquetes de trabajo con las tareas orientadas a realizar la investigación, el análisis y diseño innovador y la programación y prueba de todos los módulos de software de los seis prototipos.

Desarrollo del proyecto

El proyecto tiene una duración de 27 meses (del 1 de octubre de 2015 al 31 de diciembre de 2017) y se organiza en cinco paquetes de trabajo, uno por cada objetivo tecnológico específico. En cada paquete de trabajo hay tareas de Investigación y/o de Análisis y Diseño Innovador comunes a los seis prototipos que se realizarán por los investigadores/as del CITIC en colaboración con personal de las seis empresas para el análisis de requisitos.

• Desarrollo innovador de Prototipos específicos de Mobile Workforce Management (MWM) adaptados a cada empresa e integrados en el ecosistema software de la misma.
• Investigación en algoritmia de cálculo de rutas/horarios con restricciones espacio temporales y adaptación dinámica a contingencias sobrevenidas, con autorregulación mediante aprendizaje automático.
• Investigación, diseño y desarrollo de algoritmia de reconocimiento de patrones de movimientos y geoposición, para su Etiquetado Semántico como “actividades” reconocidas.
• Modelado de las “actividades” observadas para su integración en una base de datos multidimensional y desarrollo de algoritmia específica para su explotación OLAP.
• Investigación en estructuras comprimidas y autoindexadas para la explotación eficiente de datos bajo el estándar RDF Data Cube y modelado de los datos según dicho estándar para su interoperabilidad publicación y/o difusión parcial.

Entidades participantes

En el proyecto GIRO participan seis empresas y un centro tecnológico en régimen de subcontratación que colabora con las seis empresas:

• Gestora de subproductos de Galicia, S.L.
• Biogas Fuel Cell, S.A.
• Grupo On Seguridad, S.L.
• A0 Mayores Servicios Sociales, S.L.
• Mugatra Sociedad de Prevención, S.L.
• Taprega Prevención de Riesgos, S.L.
• Centro Tecnológico de la Universidade da Coruña (CITIC)