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REM desarrolla una solución avanzada para el control de calidad de Nissan

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Nissan Cantabria da un paso adelante en innovación con la digitalización de su control de calidad. Un proceso desarrollado por nuestra empresa, como ganadores del reto tecnológico presentado por la empresa cántabra en la pasada edición del Programa Xtela. Ambas firmas presentamos el resultado del proyecto en el Demo Day de Xtela, celebrado el pasado mes de abril en Santander, en presencia de diversas empresas del sector industrial y tecnológico nacional, así como autoridades.

Nuevas tecnologías para la industria

En Nissan Cantabria, empresa con más de 100 años de trayectoria en procesos de fundición y mecanizado de piezas de hierro fundido, están totalmente comprometidos con su control de calidad, y detectaron la necesidad de digitalizar este sistema, para ofrecer un control aún más exhaustivo. Desde REM Experience asumimos el reto con un objetivo claro: diseñar una solución que digitalizara por completo este proceso, mejorando la eficiencia, la trazabilidad y el aprovechamiento de los datos generados en planta.

El resultado ha sido una aplicación a medida que permite a los operarios registrar posibles defectos directamente sobre modelos 3D, visualizar las piezas en detalle y anotar incidencias con fotografías, observaciones y comentarios. Una herramienta para la digitalización del control de calidad de las piezas que permite a los operarios ahorrar tiempos, ser más eficientes y a la firma tener un registro de datos de las incidencias para reducir las mermas de manera continua e implementar smart manufacturing para ganar competitividad.

REM desarrolla herramienta digitalización Nissan

Impacto y beneficios de la solución

La implementación de esta solución permitirá mejorar de manera significativa la eficiencia del proceso de control de calidad, con un registro más rápido y preciso de los defectos, reducción de errores y una trazabilidad mejorada en el próximo, trimestre. Se estima una optimización de 40 horas mensuales de trabajo manual, y los datos generados están listos para análisis futuros mediante técnicas de Machine Learning y Big Data. El sistema ya se encuentra operativo en pruebas, y se prevé su consolidación en el uso real en planta, así como la exploración de su evolución con inteligencia artificial y su ampliación a otros procesos o piezas.

Demo Day de Xtela: una plataforma para la innovación colaborativa

La presentación del proyecto tuvo lugar en el contexto del Demo Day del Programa Xtela, celebrado en el Edificio Bisalia del PCTCAN (Santander), un evento impulsado por SODERCAN y la Consejería de Industria, Empleo, Innovación y Comercio del Gobierno de Cantabria. Xtela tiene como misión impulsar la innovación abierta conectando empresas consolidadas con startups tecnológicas para desarrollar proyectos con impacto real en la industria.

El Demo Day del Programa Xtela no solo sirvió como plataforma para presentar esta colaboración exitosa entre nuestra empresa y Nissan Cantabria, sino que también destacó la importancia de fomentar la innovación y la colaboración entre empresas y startups. Eventos como este permiten a las empresas salir de su enfoque interno y explorar soluciones externas, accediendo a talento innovador, recursos y formación, y promoviendo una cultura de innovación abierta.

Durante esta edición, se compartieron las propuestas ganadoras de años anteriores y se dio inicio a la nueva edición del programa, en la que volveremos a participar con nuevas propuestas, para ayudar a solventar algunos de los 38 retos presentados por 19 empresas consolidadas de Cantabria.

El Programa Xtela, enmarcado en el Proyecto Tech FabLab y cofinanciado por la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, se consolida como un referente en la aceleración e innovación abierta para startups del sector 4.0 en Cantabria. En sus dos primeras ediciones, 29 empresas presentaron 42 retos, con más de 280 inscripciones de más de 100 startups.

Mejoras continuas en planta

«Participar en el Demo Day del Programa Xtela ha sido una experiencia muy positiva para REM Experience. Más allá del reconocimiento, ha sido estupendo compartir una colaboración que demuestra cómo una startup y una gran empresa pueden trabajar juntas para dar respuesta a necesidades reales del sector industrial.

En REM creemos en la innovación aplicada, y este proyecto junto a Nissan Cantabria refleja bien ese enfoque. Hemos desarrollado una herramienta que digitaliza el control de calidad en planta, mejora procesos y facilita el análisis de datos para avanzar hacia una mejora continua.

Queremos agradecer al equipo de Xtela, a SODERCAN, al Gobierno de Cantabria y especialmente a Nissan Cantabria por su confianza y por permitirnos formar parte de este reto.» Indica Andreu Florit, nuestro CEO.

Conferencia xtela Rem experience Nissan

Soluciones de REM Experience para la industria

En REM Experience desarrollamos soluciones tecnológicas que transforman la industria, combinando formación inmersiva y asistencia técnica de última generación. Entre nuestras propuestas más destacadas se encuentran los simuladores 3D y programas de VR Training, diseñados para capacitar a operarios industriales en entornos virtuales que replican con precisión sus puestos de trabajo reales. Estos entrenamientos permiten aprender haciendo, sin riesgos para la producción ni la seguridad, acortando los tiempos de formación, reduciendo errores y generando datos valiosos sobre el progreso individual. Ya se han implementado estas soluciones con éxito en sectores como automoción, náutica e inspección técnica.

Además, hemos desarrollado un sistema de soporte técnico remoto con realidad aumentada, que permite a expertos guiar a operarios en tiempo real a través de videollamadas interactivas. El técnico puede señalar directamente sobre la pantalla lo que debe hacerse, mientras se registra cada incidencia: qué falló, cómo se resolvió y quién lo solucionó. Esto no solo mejora la capacidad de respuesta y reduce paradas no planificadas, sino que también construye un valioso histórico de datos con el que aplicar algoritmos de machine learning, anticiparse a fallos y avanzar hacia un mantenimiento predictivo verdaderamente eficiente.

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