Proyecto

ESPADIN es un proyecto de Investigación y Desarrollo amparado por el Programa de Misiones de Ciencia e Innovación del CENTRO PARA EL DESARROLLO TECNOLÓGICO Y LA INNOVACIÓN E.P.E. incluidas en el Plan Nacional de Recuperación, Transformación y Resiliencia, que recibirá financiación de los fondos “Next Generation EU” del año 2022.

El proyecto tiene una duración prevista de 28 meses, y cuenta con un presupuesto total aprobado de 4.373.176€ y una ayuda concedida de 2.620.880€.

La nueva Industria 4.0 requiere que los diferentes actores de las cadenas de valor compartan datos sensibles asegurando la soberanía de los datos de cada organización, la disponibilidad de los datos, en algunos casos en tiempo real, para los procesos establecidos en la cadena de valor, así como la seguridad de unos datos que salen del entorno de la organización para ser compartidos con otras.

El proyecto ESPADIN tiene como objetivo llevar la compartición y explotación del valor de los datos a la práctica industrial bajo el paradigma de los denominados espacios de datos compartidos, que han de garantizar la calidad, disponibilidad y confiabilidad del dato.

ESPADIN creará un espacio de datos que asegure los anteriores valores siguiendo las directrices de Gaia-X e IDS, usando tecnología edge y cloud, así como una gestión distribuida mediante blockchain. Igualmente, el proyecto incluye demostrar su aplicabilidad mediante tres casos de uso:

  • Repsol: trazabilidad del hidrógeno verde.
  • Grupo Antolín: producción de piezas plásticas para vehículos.
  • FCC: monitorización de procesos industriales.

Objetivos

Calidad del dato: desarrollo de herramientas que asistan a la captación y preprocesamiento, así como la medida y seguimiento de los indicadores de calidad.

Disponibilidad del Dato: diseño de un espacio de datos, definición de un esquema de gobernanza de datos industriales, así como modelos de explotación que motiven a la incorporación de participantes y maximización del uso de espacios de datos.

Confiabilidad del dato: Establecimiento de mecanismos de enforcement criptográficos para asegurar a los proveedores del dato la seguridad y control sobre los mismos (soberanía); tecnologías para garantizar la integridad y procedencia de los datos; tecnologías para proteger la propiedad intelectual de los algoritmos de IA utilizados por los proveedores de servicios.

Paquetes de trabajo