Wood prediction using Artificial Intelligence in Modelling (WAIMO)

Diarienummer
Koordinator Holmen Aktiebolag
Bidrag från Vinnova 600 000 kronor
Projektets löptid september 2019 - mars 2020
Status Pågående
Utlysning Strategiska innovationsprogrammet för processindustriell IT och automation - PiiA
Ansökningsomgång Digitalisering av industriella värdekedjor

Syfte och mål

Massatillverkning påverkas av stora antal variabler & beroenden mellan dessa och har länge styrts med hjälp av data. Denna data gör det möjligt att beskriva orsakssamband och på så sätt öka processens resursutnyttjande, kvalitet & effektivitet. För att uppnå detta krävs att man kombinerar processkunskap och analytiska modeller med nya möjligheterna vad gäller utvärdering av de stora datamängderna och AI. Inom ramen för genomförbarhetsstudien genomförs ett pilotprojekt för att prediktera fiberväggstjockleken. En avgörande egenskap för de produkter man senare ämnar producera.

Förväntade effekter och resultat

Projektet har följande mål: 1. Skapa en prediktiv modell för fiberväggstjockleken på Iggesunds barrlinje. 2. Utvärdera potentialen för AI-stödd modellering av massaegenskaper. I förlängningen tror vi detta möjliggör en stabilare och effektivare produktion med bättre resursutnyttjande.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet kommer att genomföras på Iggesunds bruk och är ett samarbete mellan producent (Holmen), teknikleverantörer (Andritz & PulpEye) och forskningsinstitut (RISE Bioeconomy & RISE SICS). Syftet med detta är kunna skapa en större förståelse för råvaror, processen, mätdata och modellering. Genomförbarhetsstudien startade i September 2019 och ämnar att pågå i 7 månader. Förutom att skapa en prediktiv modell så ska också potentialen i detta av upplägg utvärderas.

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