IA4GISA
Infraestrutura descentralizada para a Gestão do Impacto (Scope 1-2-3) ambiental no setor da Automobilística.
IA4GISA
Infraestrutura descentralizada para a Gestão do Impacto (Scope 1-2-3) ambiental no setor da Automobilística.
Projeto onde o objetivo é a investigação de ferramentas digitais baseadas em IA e gestão de dados, que permitam realizar uma gestão eficiente da pegada ambiental de forma descentralizada.
Através da integração de serviços de captura, armazenamento e compartilhamento seguro de dados essenciais. Tudo isso com o objetivo de calcular, compartilhar, simular, prever e otimizar a pegada de carbono a nível de processo e produto em toda a cadeia de valor do setor Automotivo.
Consórcio formado pelas seguintes Empresas, Centros Tecnológicos e Universidades: Deusto SEIDOR, SISTEPLANT, ACICAE (Cluster de Indústrias de Componentes Automotivos do País Basco), Erhardt Serikat, Global Dominion Access, Global Factor Commodity Trading, Software Quality Systems (SQS), TRIMEK e CIKAUTXO.
Objetivos Estratégicos do projeto
Desenvolver estratégias eficientes, integradas e abrangentes para a descarbonização como alavanca para melhorar a competitividade.
Certificação e homologação como fornecedor da cadeia de valor seguindo as normas e padrões.
Dotar-se de tecnologia e infraestruturas digitais que permitam calcular e gerir o impacto ambiental de forma confiável e custo eficiente.
Integração de estratégias de descarbonização com dados operacionais
Integração com o ambiente de iniciativas e modelos de referência europeus e internacionais em fabricação (Manufacturing-X) no setor automotivo (Catena-X) e espaços de dados (Gaia-X, IDSA).
Objetivos Tecnológicos do projeto
Desenvolvimento de uma infraestrutura descentralizada alinhada com as principais iniciativas europeias e internacionais que permita a compartilhamento e troca de dados confiável (segura, soberana, rastreável).
Ferramentas para a integração segura de dados confiáveis de pegada de carbono de toda a cadeia de valor e bases de dados gerais que possam complementar os dados de agentes desconhecidos.
Compartilhamento padronizado de dados de plantas industriais para facilitar a interoperabilidade entre sistemas industriais e empresariais para melhorar o cálculo e a gestão integral do impacto ambiental das fábricas.
Desenvolvimento de sistemas de monitoramento e gestão integral que ajudem na tomada de decisões
Desenvolvimento de sistemas de monitoramento e análise de dados de energia capturados em alta frequência para a melhoria do cálculo de seu impacto ambiental e a aplicação de algoritmos IA para a redução de impacto por meio de otimização, detecção de anomalias e manutenção preditiva.
Modelos IA que permitam a simulação personalizada e a previsão da pegada de carbono da cadeia de valor; modelos que simulem o efeito de parâmetros/processos/materiais na pegada (Escopo 3,2,1) e proposta de valores para alcançar a pegada alvo para um produto. Serão otimizados mediante IA processos com impacto relevante na pegada.
Digitalização de metodologias padronizadas de cálculo de pegada de carbono (Escopo 3,2,1).
