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Oferta de contrato pre-doctoral

Se oferta un Contrato Predoctoral para la formaci√≥n de doctores (convocatoria 2019), asociada al Proyecto del plan Nacional ‚ÄúControl y Optimizaci√≥n de Planta Completa Integrado para Industria 4.0‚ÄĚ (InCO4In) de referencia PGC2018-099312-B-C31¬†¬† del Grupo de Control y Supervisi√≥n de Procesos de la Universidad de Valladolid.

Requisitos:

  • Tener un buen expediente acad√©mico
  • Tener inter√©s por la investigaci√≥n y la aplicaci√≥n del conocimiento en la resoluci√≥n de problemas industriales.
  • Encontrarse¬† matriculado¬† o admitido¬† en¬† un¬† programa¬† de¬† doctorado el curso 2019/20 ¬†en¬† el¬† momento¬† de presentaci√≥n de la solicitud. Tambi√©n podr√°n ser solicitantes todas aquellas personas que, en el¬†momento¬†de¬† presentaci√≥n¬† de¬† la¬† solicitud,¬† no¬† estando¬† matriculadas¬† o¬† admitidas¬† en¬† un programa de doctorado, est√©n en disposici√≥n de estarlo en la fecha en la que se formalice el contrato (tener cursados 300 cr√©ditos de estudios universitarios de los que al menos 60 deben ser de nivel m√°ster).

Se valorará: Expediente académico; Conocimientos de modelado,  control y optimización; Experiencia en programación (Python/C++); Nivel de inglés.

Plazo: hasta el día 7 de noviembre de 2019 (14:00 hora peninsular).

En la siguiente p√°gina se puede acceder a la convocatoria y solicitud del Contrato Predoctoral:
http://www.ciencia.gob.es/portal/site/MICINN/menuitem.dbc68b34d11ccbd5d52ffeb801432ea0/?vgnextoid=14d767e8fd8cd610VgnVCM1000001d04140aRCRD

En el apartado de  tramitación de la ayuda se puede acceder a la aplicación telemática de la solicitud.

Resumen del proyecto

El concepto de Industria 4.0, se construye alrededor de la idea de integrar la información disponible para mejorar la gestión y la toma de decisiones a todos los niveles. La forma de implementar estas ideas depende de cada rama de la industria. En la industria de procesos en particular, este avance requiere de la integración del modelado, simulación y control óptimo de una planta completa con un entorno software que soporte la información y permita la ejecución eficiente de los algoritmos y la implementación de las decisiones tomadas. El proyecto quiere proveer soluciones a los problemas prácticos y teóricos que se presentan al incorporar las ideas de la Industria 4.0 en la industria de procesos, continuos o por lotes mediante un mejor uso de la información, y una mejor toma de decisiones en el marco de los sistemas automatizados e inteligentes de la industria de procesos.

El scheduling y el control √≥ptimo de planta, requieren de modelos de planta completa fiables. Estos modelos deben de ser ejecutados en tiempo real, a fin de tomar decisiones √≥ptimas con respecto a la operaci√≥n de los procesos y la calidad y seguridad de los productos. Los modelos matem√°ticos son la base para ampliar y mejorar la informaci√≥n sobre los procesos usando sensores software y entornos de simulaci√≥n capaces de reproducir el proceso. A partir de aqu√≠, el objetivo es calcular e integrar decisiones adecuadas en todos los niveles, cumpliendo los l√≠mites en las restricciones en la producci√≥n para optimizar alg√ļn objetivo, a pesar de perturbaciones e incertidumbres, y adaptando la producci√≥n a posibles cambios en la oferta y demanda.

Las instituciones que forman parte de este proyecto coordinado tienen experiencia en problemas de modelado, control y optimización en entornos industriales. Con el proyecto quieren continuar investigaciones anteriores y contribuir al desarrollo y extensión de conceptos y métodos orientados a la solución de los problemas mencionados. En particular, la propuesta se centra en el campo de:

  • La conversi√≥n de datos de planta en informaci√≥n √ļtil, mediante el empleo de modelos apropiados y sensores software, cubriendo nuevos campos de aplicaci√≥n.
  • El uso de representaciones din√°micas de los procesos como contenedores de informaci√≥n estructurada para la ayuda a la toma de decisiones y la formaci√≥n (Digital twins).
  • El desarrollo de m√©todos de toma de decisi√≥n avanzados que consideren en la formulaci√≥n discrepancias proceso-modelo y la existencia de incertidumbres, as√≠ como su adaptaci√≥n a condiciones cambiantes.
  • La integraci√≥n de distintos niveles de toma de decisiones, en particular entre las capas de control y optimizaci√≥n, y entre optimizaci√≥n y scheduling; evitando islas de decisi√≥n en la operaci√≥n de una factor√≠a.
  • La estructura software que soporta los algoritmos y datos, que debe ser considerada una parte central del sistema, integrada tambi√©n a todos los niveles.

La propuesta incorpora cuatro casos de estudio industriales, que se usarán como referencia para el desarrollo de los métodos y sistemas:

  • Un sistema de prensado en caliente para la fabricaci√≥n de tableros en una industria maderera.
  • La red de distribuci√≥n de hidr√≥geno en una refiner√≠a de petr√≥leo.
  • Una columna de destilaci√≥n en una refiner√≠a.
  • Un sistema de esterilizadores de conservas en una industria alimentaria.

Se cuenta también con la participación de una importante empresa del sector de la simulación de procesos.

 

Los interesados pueden ponerse en contacto con César de Prada en prada@autom.uva.es

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