EIT Manufacturing es la mayor comunidad de innovación de la industria en Europa que forma parte del Instituto Europeo de Innovación y Tecnología (EIT), un organismo de la Unión Europea. La entidad anunció que destinará más de 15 millones de euros a proyectos colaborativos durante 2025, de los cuales 3,7 millones de euros estarán dirigidos a iniciativas que cuentan con participación de diversas entidades españolas.
Este mes de enero arrancan los 29 proyectos seleccionados, seis de los cuales contarán con la implicación de entidades españolas y que giran en torno a temáticas clave como la Inteligencia Artificial (IA) o la simulación y el análisis de datos en tiempo real, fundamentales para avanzar hacia una fabricación más sostenible.
Innovación, Educación y apoyo a países emergentes
Estos proyectos han sido seleccionados de entre las decenas de iniciativas que se presentaron a nivel europeo a la convocatoria anual de EIT Manufacturing (Call for Proposals 2025) cuyo objetivo es impulsar una fabricación más sostenible, resiliente y competitiva en Europa.
Las propuestas se agrupan en tres áreas clave: Innovación, Educación y el Plan Regional de Innovación (RIS), este último enfocado en apoyar a países con niveles emergentes o moderados de innovación. Un requisito clave para participar es la formación de consorcios internacionales compuestos por al menos tres entidades de diferentes países.
EIT Manufacturing West, una de las seis oficinas regionales de EIT Manufacturing, con sede en Donostia-San Sebastián, ha desempeñado un papel clave en la movilización de agentes clave como empresas, pymes, empresas emergentes, centros tecnológicos y universidades, para establecer colaboraciones de alto impacto.
IA para optimizar el consumo de energía
Como resultado, seis de los proyectos seleccionados cuentan con participación española, representando más del 20% de las iniciativas aprobadas a nivel europeo y cerca del 25% del presupuesto total destinado a esta convocatoria, que asciende a los de los 15 millones de euros.
En la categoría de innovación, la más destacada de esta convocatoria, cinco de los 16 proyectos seleccionados cuentan con al menos un socio español. Entre ellos, destaca el Centro Tecnológico de Automoción de Galicia (CTAG), con sede en Pontevedra, que participa en tres proyectos de esta categoría y en el único proyecto de educación aprobado con participación española: Data to Decision. Este programa formativo semipresencial busca capacitar a mandos intermedios, responsables de la toma de decisiones y ejecutivos con las habilidades necesarias para transformar datos en información práctica y aplicable.
Otro caso destacado es BeChained, startup que liderará el proyecto AEON. En colaboración con usuarios finales de Italia y Polonia, BeChained está desarrollando una solución basada en inteligencia artificial para optimizar el consumo de energía en procesos industriales.
En 2025, el proyecto tiene como objetivo ofrecer mejoras significativas en la eficiencia operativa y la gestión energética, allanando el camino para su implementación comercial a gran escala en el sector manufacturero.
Transformar la industria con tecnología y datos
Otras entidades españolas también participan en otros proyectos de innovación seleccionados que abordan distintos desafíos clave en la fabricación. Algunos de ellos son:
VIVELAB-EXO: un proyecto que busca ofrecer una nueva forma de evaluar la idoneidad de los exoesqueletos en el lugar de trabajo mediante simulaciones en un entorno virtual, lo que reduce costos y tiempos de implementación.
RESTORE: ofrece una solución SaaS (Software as a Service) B2B para la gestión de residuos y la trazabilidad de materiales, utilizando sensores IoT para optimizar los procesos y fomentar la reutilización y el reciclaje de materiales.
AMMP: trabaja en una solución SaaS que incorpora un gemelo digital para gestionar robots industriales y colaborativos en líneas de fabricación, potenciando la eficiencia operativa y mejorando la satisfacción de los trabajadores gracias a sus interfaces intuitivas.
DO RE MI: se centra en optimizar las secuencias de fabricación y mejorar la eficiencia de los recursos utilizando algoritmos de IA y gemelos digitales para el aprendizaje automático.
