Verifiering av värdeskapande resultat genom tillämpad Machine Learning för industriella processer

Reference number 2018-02212
Coordinator SPRYMER AB
Funding from Vinnova SEK 2 000 000
Project duration June 2018 - June 2020
Status Ongoing
Venture Strategic innovation programme for process industrial IT and automation – PiiA
Call Innovationsprojekt för digitalisering av svensk processindustri

Purpose and goal

Skapa ett kunskapsgivande exempel för svensk industri i värdeskapande i industriella värdekedjor med hjälp av applicerad Machine Learning för industriella tillämpningar.

Expected results and effects

Resultatmålen är: 1. utveckla och implementera en ML-applikation i en skarp industriell process för avvikelsedetektering. Syftet med implementationen är att kunna utvärdera vilket verkligt värdeskapande applikationen ger i förhållande till den tidigare gjorda teoretiska analysen. 2. skapa ny kunskap om på vilket sätt en ML-applikation bäst kan skapa förtroende och hjälpa en operatör i sin dagliga verksamhet 3. följa upp, analysera, dokumentera, sprida resultat, erfarenheter, metoder och material från detta projekt till svensk industri via Automation Region.

Planned approach and implementation

I det här projektet är avsikten att utveckla och applicera en testapplikation där Machine Learning tillämpas hos projektpart Erasteel AB i Långshyttan för att detektera avvikelser i tillverkningsprocessen. På så sätt vill vi undersöka förhållandet mellan det teoretiska värdeskapande som uppskattats i en tidigare Genomförbarhetsstudie med det faktiska värdeskapandet som kan uppnås i en verklig processindustriell värdekedja.

The project description has been provided by the project members themselves and the text has not been examined by our editors.