El proyecto i4OPT pretende tender un puente sobre el vacío existente entre el desarrollo de algoritmos y tecnologías de optimización académicas e investigadoras y su uso para la resolución de los problemas reales de las empresas industriales, con especial atención a la inteligencia artificial (IA) como eje principal de la cuarta revolución industrial, aportando elementos facilitadores para la evolución hacia la Industria 4.0 (I4.0).

Los sistemas de fabricación no son un todo orgánico único, más bien son un compendio de varios subsistemas integrados de una forma compleja. Cada empresa tiene una variedad de necesidades de gestión que hace insuficiente el uso de aplicaciones empresariales estandarizadas sin personalización para adaptar requerimientos singulares, que en la mayoría de las ocasiones son los que aportan valor añadido. Adicionalmente, la complejidad del entorno global actual, con una tecnología digital altamente desarrollada, una demanda muy sofisticada y una oferta mundial competitiva hace que la búsqueda de la máxima eficiencia en las operaciones, a través de la optimización, sea un componente clave en los procesos de toma de decisiones de las empresas.

Así, la mayor parte de los problemas reales en empresas son enormes en términos de necesidades de computación para lograr la optimización, y las empresas no cuentan con el software y hardware apropiado para resolverlos de una forma computacionalmente eficiente. Son necesarios proyectos de investigación y desarrollo para la creación de algoritmos computacionalmente eficientes para la resolución de problemas con datos reales, y la innovación y transferencia de estas tecnologías a las empresas para que estas optimicen el uso de recursos, aumenten su competitividad, evolucionen hacia la empresa digital y garanticen su sostenibilidad a largo plazo.

Los algoritmos de optimización deben combinarse con la capacidad de aprendizaje proporcionada por la inteligencia artificial de tal forma que se consiga una mejora de la solución, tanto en tiempo como en calidad, bien a través de la selección del algoritmo más idóneo, bien a través de la combinación de varios de ellos.

La obtención de una solución satisfactoria en un tiempo reducido mejorará la resiliencia de las empresas pudiéndose adaptar más fácilmente a eventos inesperados a través de una rápida y acertada respuesta debido a la combinación de los algoritmos de optimización, el uso de la inteligencia artificial y las capacidades de manejo de datos masivos.

El objetivo de i4OPT es ofrecer a las empresas un Sistema de Optimización como Servicio con problemas de optimización ya pre-configurados, pero con la posibilidad de personalización a cada empresa, y con una batería de algoritmos de optimización. El proyecto i4OPT se propone desarrollar 500 algoritmos optimizadores, heurísticos, metaheurísticos, matheurísticos y de inteligencia artificial para la resolución de planes reales de todos los subtipos (aprovisionamiento, producción y distribución) y niveles de decisión (estratégico, táctico, operativo) que puedan necesitarse en cualquier empresa.

El proyecto i4OPT aspira a proporcionar a las empresas herramientas de optimización de sus operaciones de producción y logísticas, con la consideración de criterios de resiliencia y como soporte hacia la digitalización de la fábrica y su evolución hacia la Industria 4.0.

Se estima que el conjunto de modelos, algoritmos y procedimientos de optimización que serán implementados en i4OPT impactarán en varias áreas de las empresas industriales optimizando: estrategias de capacidad, red de suministro, tecnología del proceso y organización y desarrollo; planes de producción agregados; planificación de necesidades de materiales; planificación de capacidad; costes y tiempos de ciclo de órdenes de producción; fallos o averías, rendimiento y fluctuaciones del equipamiento; recursos humanos; eficacia y tiempo de ciclo de las operaciones; uso, disponibilidad y especificaciones del material; fluctuaciones de proceso en características de producto; y planificación del transporte y la entrega; logística inversa; reciclaje de componentes y materiales; y reutilización de recursos, entre otros.