Cómo reducir errores y ganar productividad, nuevo taller práctico en el InLab de FEMPA junto a AIDIMME.
La Oficina Acelera Pyme de FEMPA, en colaboración con AIDIMME, organiza en las instalaciones de FEMPA un taller presencial de 3 horas dirigido a pymes, micropymes y autónomos del sector industrial y de servicios industriales: “Robótica y visión artificial aplicadas: cómo reducir errores y ganar productividad”. El taller se celebrará el 11 de marzo, de 16:00 a 19:00, en el InLab de FEMPA.
La sesión está pensada para empresas que quieren identificar oportunidades reales de automatización y entender cómo la robótica y la visión artificial pueden ayudar a reducir fallos en operaciones repetitivas, mejorar el control de calidad y optimizar tiempos. Se abordarán criterios prácticos para seleccionar soluciones, estimar impacto y valorar la integración con el entorno productivo.
Qué verán las personas asistentes
- Robótica colaborativa e industrial: qué tipo de robot encaja según tarea, carga, precisión y seguridad, y opciones de programación.
- Visión artificial aplicada: identificación/detección de piezas, inspección y control de calidad (conceptos clave de iluminación, filtros y algoritmos).
- Comunicaciones e integración: conexión con sensores, periféricos y sistemas para que la automatización “hable” con el proceso.
- Demostración práctica: programación básica de un robot colaborativo e identificación de piezas mediante visión artificial.
Las Oficinas Acelera pyme puestas en marcha en toda España por Red.es, entidad pública adscrita al Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, cuentan en su convocatoria 2025 con un importe de ayuda concedida de más de 29 millones de euros para impulsar la digitalización de pymes, autónomos y emprendedores. El importe de la ayuda máxima es del 80% del presupuesto subvencionable y está financiada por la Unión Europea, Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER) del periodo 21-27.
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