Verifiering av värdeskapande resultat genom tillämpad Machine Learning för industriella processer

Diarienummer 2018-02212
Koordinator SPRYMER AB
Bidrag från Vinnova 2 000 000 kronor
Projektets löptid juni 2018 - juni 2020
Status Pågående
Utlysning Strategiska innovationsprogrammet för processindustriell IT och automation - PiiA
Ansökningsomgång Innovationsprojekt för digitalisering av svensk processindustri

Syfte och mål

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

Förväntade effekter och resultat

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.

Planerat upplägg och genomförande

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.

Texten på denna sida har projektgruppen själv formulerat och innehållet är ej granskat av våra redaktörer. Projektets koordinator kan ge dig mer information.