Un brazo robótico levanta, capa a capa, una pieza de gran tamaño pensada para un edificio. El material con el que trabaja fue hace unos años parte de un electrodoméstico, de un coche o de un envase. Y mientras la pieza crece, una inteligencia artificial vigila cómo se enfría y avisa de que algo se va a deformar antes de que ocurra.
Ese es el escenario en el que trabaja PREMAKER, un proyecto de I+D financiado por el CDTI en el que LÃBERIT participa como socio a través de su Oficina de Inteligencia Artificial (OIA), dentro de un consorcio de cinco empresas liderado por Smart Materials. El pasado 27 de octubre, el consorcio se reunió por primera vez en persona en nuestra sede de Valencia para poner en marcha una colaboración que quiere resolver uno de los grandes frenos de la impresión 3D a gran escala: que los fallos se descubren cuando ya es tarde.
Equipo del consorcio PREMAKER en la sede de LÃBERIT, el 27 de octubre de 2026.
¿Qué es la fabricación aditiva de gran formato (LFAM)?
La fabricación aditiva de gran formato, conocida como LFAM por sus siglas en inglés (Large Format Additive Manufacturing), es la impresión 3D aplicada a piezas grandes. En lugar de una impresora de escritorio, utiliza brazos robóticos o sistemas de pórtico que depositan material termoplástico capa a capa. Así se pueden fabricar muebles, elementos arquitectónicos o componentes para transporte sin necesidad de moldes.
Su atractivo es evidente: permite diseños a medida, geometrías que serían muy caras con métodos tradicionales y, en algunos casos, imprimir directamente en el lugar donde se va a usar la pieza. Pero escalar la impresión 3D no es tan sencillo como hacer la impresora más grande.
El problema: cuanto más grande es la pieza, más cosas pueden fallar
En una pieza de gran tamaño, el robot tarda más en completar cada capa. Mientras tanto, el material que acaba de depositar se va enfriando, y la siguiente capa se adhiere peor. El resultado pueden ser deformaciones, grietas o uniones débiles que muchas veces solo se detectan al final, cuando ya se ha invertido tiempo, energía y material.
A esto se suman otros dos retos. Los materiales reciclados son menos homogéneos que los vírgenes, lo que hace su comportamiento más difícil de prever. Y sectores como la arquitectura o la construcción exigen mucho: resistencia estructural, buen comportamiento frente al fuego y durabilidad ante la radiación solar.
Cómo quiere resolverlo PREMAKER: tres frentes a la vez
PREMAKER, cuyo nombre completo es «Modelos Predictivos para Fabricación Aditiva de Gran Formato robotizada de materiales reciclados», ataca el problema desde el material, desde la máquina y desde los datos.
1. Nuevos materiales a partir de plástico reciclado
El proyecto desarrollará materiales compuestos de altas prestaciones a partir de residuos posconsumo de tres sectores: eléctrico y electrónico, automoción y envase. El objetivo es que tengan resistencia mecánica, buen comportamiento térmico, resistencia a los rayos UV y propiedades ignífugas, de modo que puedan usarse en aplicaciones tan exigentes como la construcción. Además de dar una segunda vida a esos residuos, se amplía la variedad de materiales disponibles para la impresión LFAM.
2. Un proceso de impresión robotizado preparado para imprimir en obra
Para atajar el problema del enfriamiento, el equipo integrará y sincronizará una lámpara de infrarrojos en el cabezal extrusor del robot. Calentar la capa anterior en el momento justo mejora la adherencia entre capas y reduce los defectos, algo clave para poder imprimir in situ y en entornos muy distintos a los de una fábrica.
3. Inteligencia artificial que se adelanta a los errores
Es la parte más diferencial del proyecto y la que lidera LÃBERIT a través de su Oficina de Inteligencia Artificial. PREMAKER combinará visión artificial, imagen termográfica y modelos predictivos basados en IA y deep learning para entender cómo interactúan tres variables: la geometría de la pieza, el material y las condiciones de impresión. A partir de la termografía y de los datos del propio proceso, el sistema podrá monitorizar la impresión en tiempo real, anticipar deformaciones y defectos en una fase temprana, proponer correcciones en el diseño antes de imprimir y garantizar que la pieza final rinda y sea segura.
En otras palabras: pasar de revisar la pieza cuando ya está terminada a saber, desde el diseño, cómo va a comportarse.
Un objetivo medible: al menos un 30 % menos de huella de carbono
El consorcio se ha marcado una meta concreta: reducir el impacto ambiental y la huella de carbono en al menos un 30 % frente a los mismos elementos y estructuras fabricados por métodos tradicionales. Materiales reciclados, menos piezas fallidas y fabricación cerca del lugar de uso empujan en la misma dirección.
¿Dónde se podrá aplicar?
La tecnología está pensada para aplicaciones de alto valor añadido en arquitectura, construcción, interiorismo, mobiliario, movilidad y transporte. Es decir, desde muebles y elementos de interior diseñados a medida hasta componentes arquitectónicos impresos directamente en obra.
Quién hace qué en PREMAKER
PREMAKER es un proyecto en cooperación liderado por Smart Materials en el que participan cinco empresas con perfiles complementarios: materiales, reciclado, fabricación, ingeniería estructural e inteligencia artificial. El trabajo se organiza en cinco actividades, cada una liderada por un socio:
| Actividad | Lidera | En qué consiste |
| 1. Requisitos y especificaciones | Cemosa | Diseño estructural, BIM y control de calidad. Diseño y validación estructural con BIM y elementos finitos, y digitalización del control de calidad en obra de los elementos impresos en 3D. |
| 2. Materiales reciclados | Smart Materials (líder del consorcio) | Desarrollo y validación de materiales compuestos reciclados de altas prestaciones para impresión 3D de gran formato en construcción. |
| 3. Tecnología LFAM con tratamiento térmico | Nagami | Optimización del proceso LFAM, validación del tratamiento térmico integrado y demostradores en arquitectura, construcción e interiorismo. |
| 4. Visión artificial IR y modelos predictivos con IA | LÃBERIT | Modelos predictivos basados en termografía y datos de proceso para monitorizar, optimizar y asegurar la calidad de la impresión. |
| 5. Validación del sistema PREMAKER | Sostenplas | Reciclado y obtención de materias primas secundarias para fabricación aditiva, y validación final del sistema. |
LÃBERIT cuenta además con dos organismos de investigación de referencia que colaboran en su parte del proyecto: AIMPLAS, Instituto Tecnológico del Plástico, y el IRTIC (Instituto de Robótica y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) de la Universitat de València.
El papel de LÃBERIT: monitorización y modelos predictivos
Nuestra Oficina de Inteligencia Artificial (OIA) lidera la actividad de visión artificial por infrarrojos y modelos predictivos. Su misión es desarrollar modelos basados en termografía y datos de proceso que permitan monitorizar, optimizar y asegurar la calidad de las piezas impresas en 3D de gran formato. Es decir, convertir lo que ocurre durante la impresión en información útil para detectar problemas antes de que lleguen a la pieza final.
La reunión del 27 de octubre en Valencia fue el primer encuentro presencial de todos los equipos, una ocasión para conocerse en persona y alinear el trabajo de las cinco actividades.
Equipos del consorcio PREMAKER durante la reunión en Valencia.
Financiación: CDTI y programa INNTERCONECTA-STEP 2025
PREMAKER está subvencionado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y de Innovación (CDTI), organismo dependiente del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, a través del programa INNTERCONECTA-STEP 2025, con cofinanciación de la Unión Europea.
Este programa apoya proyectos alineados con STEP, la Plataforma de Tecnologías Estratégicas para Europa, que busca reforzar la competitividad industrial y la autonomía tecnológica europea. PREMAKER encaja en dos de sus prioridades: las tecnologías digitales, como la IA y la visión artificial, y las tecnologías limpias y eficientes en el uso de los recursos.
Preguntas frecuentes sobre PREMAKER
¿Qué es PREMAKER?
Es un proyecto de I+D financiado por el CDTI que desarrolla una plataforma de fabricación aditiva de gran formato robotizada con materiales compuestos reciclados, apoyada en modelos predictivos de inteligencia artificial.
¿Qué papel tiene la inteligencia artificial?
Combinada con visión artificial e imagen termográfica, la IA analiza la geometría, el material y las condiciones de impresión para predecir deformaciones y defectos antes de que aparezcan y ajustar el diseño de la pieza.
¿De dónde sale el material reciclado?
De residuos posconsumo de los sectores eléctrico y electrónico, automoción y envase, transformados en materiales compuestos con propiedades estructurales, ignífugas y de resistencia UV.
¿Qué entidades participan?
El consorcio lo forman cinco empresas: Smart Materials, que lo lidera, Sostenplas, Nagami, Cemosa y LÃBERIT.
¿Qué aporta LÃBERIT al proyecto?
A través de su Oficina de Inteligencia Artificial, LÃBERIT desarrolla los modelos predictivos basados en termografía y datos de proceso que monitorizan, optimizan y aseguran la calidad de la impresión 3D de gran formato.
La innovación como forma de trabajar
En LÃBERIT llevamos más de diez años impulsando proyectos de I+D desde nuestra Área de Innovación. Lo hacemos de la mano de universidades, institutos tecnológicos, organismos públicos de investigación y otras empresas, porque creemos que la colaboración público-privada es la manera más eficaz de convertir la investigación en soluciones con impacto real.
Puedes consultar más detalles del proyecto:
