Du har inte javascript påslaget. Det innebär att många funktioner inte fungerar. För mer information om Vinnova, ta kontakt med oss.

Våra e-tjänster för ansökningar, projekt och bedömningar stänger torsdagen den 25 april kl 16:30 för systemuppdateringar. De beräknas öppna igen senast fredagen den 26 april kl 8:00.

AI för ökad processeffektivitet

Diarienummer
Koordinator RISE Research Institutes of Sweden AB - RISE RESEARCH INSTITUTES OF SWEDEN AB, VÄSTERÅS
Bidrag från Vinnova 4 559 553 kronor
Projektets löptid februari 2021 - februari 2023
Status Avslutat
Utlysning Strategiska innovationsprogrammet för processindustriell IT och automation - PiiA

Syfte och mål

Målet är att demonstrera AI-baserad kvalitetskontroll och processtyrning i produktionen vid Nilar och Sura, som delar behovet av att automatisera inspektionsrutiner (mycket manuellt arbete krävs). AI används på befintliga processdata i realtid från produktionsflöden för att upptäcka kvalitetsbrister i produkt/process. Lösningen möjliggör snabb dataanalys av många bilder för att identifiera ytdefekter samt övervakning av andelen defekter i processen.

Resultat och förväntade effekter

Resultaten inkluderar (i) objektdetekteringsverktyg för montering av Nilar-batterier, (ii) automatiserat detekterings- och defektmarkeringsverktyg för Suras elektriska stålplåtar för elfordon, och (iii) ML-verktyg för att upptäcka avvikelser i batterier. De gör det möjligt att identifiera ytdefekter mer effektivt och tidigare i processen i syfte att minska materialspillet med >30 % och manuellt arbete med >50 % i inspektionsprocessen, samt öka utnyttjandet av tillgänglig information.

Upplägg och genomförande

Projektet syftade till att demonstrera AI-baserad processkontroll för automatisk kvalitetskontroll i Nilar och Sura produktion. Hos Surahammar har projektet demonstrerat nyttan av AI-baserad processkontroll genom hela deras produktionsprocesser och produktkvalitetskontroll. Nilar har integrerat AI-lösningar för att identifiera defekter på foton vid montering av batterimoduler. Med det förbättrade AI-baserade vision-systemet kan Nilar nu hindra de värsta defekterna från att monteras i modulerna.

Externa länkar

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 31 mars 2023

Diarienummer 2020-04623

Statistik för sidan