AI/ML Raslastning

Diarienummer
Koordinator AGIO SYSTEM OCH KOMPETENS I SKANDINAVIEN AB - AGIO SYSTEM OCH KOMPETENS I SKANDINAVIEN AB, Luleå
Bidrag från Vinnova 347 325 kronor
Projektets löptid oktober 2019 - juni 2020
Status Pågående
Utlysning AI - kompetens, kapacitet och förmåga
Ansökningsomgång Starta er AI-resa!

Syfte och mål

Projektets mål är att kunna förutsäga utlastningstempot för planerad raslastningsproduktion hos LKAB samt öka och utveckla Agios erfarenhet, kompetens och kunskap inom AI/ML. Genom att låta en AI träna på historiskt lastningsdata vill vi se om en AI via ML klarar av att gissa rätt utlastningstempo. Klarar den det kan denna AI kraftfullt användas vid planering och scenariohantering av LKABs gruvproduktion.

Förväntade effekter och resultat

Att utvärdera vilken ML metod som är bäst lämpad för att lösa det specifika problemet samt att etablera ett kontaktnätverk med experter inom området. Att utvärdera hur bra en AI via ML klarar av att förutsäga utlastningstempot av planerad produktion. Att Agio skaffar sig expertkompetens inom AI/ML och dess praktiska tillämpningar. Att LKAB i detta fall kommer förstå kraften i AI och konkreta tillämpningar för deras produktion. Projektet blir ett referensprojekt för Agio och vår fortsatt resa mot att bli AI/ML-experter.

Planerat upplägg och genomförande

AP1: Projektgruppen utreder tillsammans olika ML-metoder för att i slutändan komma fram till vilken ML-metod som är lämpligast at använda just för detta ändamål. Därefter tas en plan för implementationen fram samt val av teknisk plattform anpassad till LKABs tekniska miljö görs. AP2: Efter att teknisk plattform är uppsatt kan utveckling av AI/ML-lösningen påbörjas. Tester utförs kontinuerligt. Ett användargränssnitt för slutanvändare implementeras där raslastningsplaner matas in och AI förutsäger utlastningstempot för den angivna platsen.

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