Facebook Twitter Instagram
    Tidningen Automation
    • Hem
      • English news
    • Om Automation
    • Företagens Webbsida
    • Kontakta oss
    • Prenumerera
    • Annonsera
    • Mässor & Event
    • Tipsa oss
    Tidningen Automation
    Hem » Mälardalens Universitet utvecklar självlärande underhållssystem
    Nyheter

    Mälardalens Universitet utvecklar självlärande underhållssystem

    2022-05-11
    Dela
    Facebook LinkedIn E-post

    Mälardalens Universitet har beviljats finansiering för ett nytt projekt som ska utveckla ett självövervakande, självlärande och självförklarande underhållssystem. Systemet ska förutse behov och avvikelser i tillverknings- och produktionsprocesser hos industriföretag.

    ­­– Målet med projektet är att utveckla en digital tvilling – en kopia i datormiljö av något som finns i verkligen, till exempel en maskin eller produktionsprocess – för kognitivt prediktivt underhåll. Med hjälp av XAI (Explainable AI) och ML ska den bidra till att förbättra underhåll i tillverknings- och produktionsprocesser, säger Mobyen Uddin Ahmed, en av projektmedlemmarna på MDU.

    Att man analyserar data från sensorer på maskiner och utrustning för att kunna förutse underhållsbehov, så kallat prediktivt underhåll, har ökat genom AI och maksinlärning i tillverkningsindustrin. Det prediktiva underhållet förutser inte bara vilket underhåll som krävs inom produktionsprocesser, det hjälper dessutom till att undvika onödiga kostnader som tid, energi och resurser. Det förutser även avvikelser och driftstopp i maskiner. På så vis skapar det bättre förutsättningar för svensk industri att arbeta mer hållbart.

    Projektet, med namnet CPMXai (Cognitive Predictive Maintenance and Quality Assurance using EXplainable AI and Machine Learning), sker i samverkan med flera ledande aktörer som Hitachi High-Tech Europe, SPM Instrument AB, Nordic Electronic Partner, GKN Driveline Köping AB, Adopticum, RISE Research Institutes of Sweden och Mälardalens Universitet där alla bidrar med olika erfarenheter och kompetenser inom området. Samarbetet bidrar till att stärka det befintliga partnerskapet mellan industri, universitet, forskningsinstitut och innovatörer i Sverige.

    Resultaten inom projektet kommer att ligga till grund för en plattform som möjliggör för svenska industriföretag att börja jobba utifrån Industri 4.0, där prediktivt underhåll, AI och maskinlärning är givna delar.

    – Inom ramen för det här projektet kommer vi att kunna utveckla en skalbar lösning för att möta specifika behov hos olika företag när det gäller prediktivt underhåll. Det möjliggör i sin tur en ökad konkurrenskraft för svensk tillverkningsindustri, säger Shahina Begum, projektledare på Mälardalens Universitet.

     

    Automation

    Relaterade artiklar

    Nyheter Automation2022-08-18

    Mer lönsam försäljning för leverantörer och OEM med Smart Finansiering

    Nyheter Automation2022-08-17Uppdaterad:2022-08-18

    Ny nödstoppsknapp från Eaton

    Nyheter Automation2022-08-16Uppdaterad:2022-08-18

    PTVFIX nu som genomgångsplint – Monoblock och Multiblock

    Nyheter Automation2022-08-15Uppdaterad:2022-08-16

    President Biden boostar inhemsk chiptillverkning med ny lag

    Lämna svar Avbryt svar

    Verkstadstidningen Förlags AB

    Co / Automation

    Box 2082

    169 02 SOLNA

    Vx 08-514 934 00

    automation@vtf.se

    LinkedIn
    Få nyheter i mailen
      © 2022 Tidningen Automation ---

      Skriv ovan och tryck Enter för att söka.