Forward-looking maintenance models in the context of Industry 4.0: from prognosis to post-pregnancy decision with memory (MAP 4.0) (Q3678706)
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Project Q3678706 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Forward-looking maintenance models in the context of Industry 4.0: from prognosis to post-pregnancy decision with memory (MAP 4.0) |
Project Q3678706 in France |
Statements
51,500.0 Euro
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103,000.0 Euro
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50.0 percent
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1 October 2018
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31 December 2022
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UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
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48°17'53.63"N, 4°4'24.85"E
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10000
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La maintenance prévisionnelle a pour base une analyse en temps réel des données issues de capteurs de manière à établir une projection des évolutions futures et un pronostic de dysfonctionnement. L'élaboration optimale de solutions de maintenance prévisionnelle intégrées permet aux fabricants de matériel de proposer des approches unifiées et des services à distance tout en sécurisant les budgets des services fournis. Il s'agit d'accroitre la productivité, d'éviter des temps d'arrêts coûteux par une meilleure planification des actions de maintenance et une gestion adaptée des pièces de rechange et de la production. Les modèles de maintenance actuels nécessitent certaines hypothèses contraignantes vis à vis de mises en application réelle. L'objectif du projet est de lever des verrous méthodologiques lorsque les actions de maintenance sont imparfaites et de natures diverses. Il s'agit de prendre en compte l'historique des actions de maintenances sur un système donné. Ces configurations sont relatives aux effets de la maintenance avec mémoire. Leur intégration dynamique dans le processus de décision est au centre du projet. D'un point de vue scientifique, il s'agit de trouver des outils probabilistes élaborés permettant d'enrichir les modèles existants. De nouveaux modèles promettent des retombées économiques, sociétales et environnementales liées au contrôle qualité ainsi qu'à la réduction des coûts et des conséquences imputables aux pannes et aux accidents industriels. (French)
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Predictive maintenance is based on real-time analysis of sensor data in order to provide a projection of future developments and a prognosis of malfunction. The optimal development of integrated forward-looking maintenance solutions allows hardware manufacturers to offer unified approaches and remote services while securing the budgets of the services provided. The aim is to increase productivity, avoid costly downtimes through better planning of maintenance actions and appropriate management of spare parts and production. Current maintenance models require certain binding assumptions with respect to actual implementation. The objective of the project is to remove methodological locks when maintenance actions are imperfect and of various kinds. The aim is to take into account the history of maintenance actions on a given system. These configurations relate to the effects of memory maintenance. Their dynamic integration into the decision-making process is central to the project. From a scientific point of view, it is a question of finding probabilistic tools developed to enrich existing models. New models promise economic, societal and environmental benefits related to quality control and reduced costs and consequences due to industrial failures and accidents. (English)
18 November 2021
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Die vorausschauende Wartung basiert auf einer Echtzeitanalyse von Sensordaten, um eine Prognose künftiger Entwicklungen und eine Fehlfunktionsprognose zu erstellen. Die optimale Entwicklung integrierter vorausschauender Wartungslösungen ermöglicht es Hardwareherstellern, einheitliche Ansätze und Remote-Services anzubieten und gleichzeitig das Budget der erbrachten Dienstleistungen zu sichern. Es geht darum, die Produktivität zu steigern, teure Ausfallzeiten durch eine bessere Planung der Wartungsmaßnahmen und ein angemessenes Ersatzteil- und Produktionsmanagement zu vermeiden. Die derzeitigen Wartungsmodelle erfordern bestimmte verbindliche Annahmen für die tatsächliche Umsetzung. Ziel des Projekts ist es, methodische Sperren zu beseitigen, wenn die Instandhaltungsmaßnahmen unvollkommen und unterschiedlicher Art sind. Dabei ist der Verlauf der Wartungsarbeiten an einem bestimmten System zu berücksichtigen. Diese Konfigurationen beziehen sich auf die Auswirkungen der Wartung mit Speicher. Ihre dynamische Integration in den Entscheidungsprozess steht im Mittelpunkt des Projekts. Aus wissenschaftlicher Sicht geht es darum, entwickelte probabilistische Instrumente zu finden, mit denen bestehende Modelle bereichert werden können. Neue Modelle versprechen wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Nutzen im Zusammenhang mit der Qualitätskontrolle und der Senkung der Kosten und Folgen von Industrieausfällen und -unfällen. (German)
1 December 2021
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Voorspellend onderhoud is gebaseerd op real-time analyse van sensorgegevens om een projectie van toekomstige ontwikkelingen en een prognose van storingen te bieden. De optimale ontwikkeling van geïntegreerde toekomstgerichte onderhoudsoplossingen stelt hardwarefabrikanten in staat om uniforme benaderingen en diensten op afstand aan te bieden en tegelijkertijd de budgetten van de geleverde diensten veilig te stellen. Het doel is de productiviteit te verhogen, dure uitvaltijden te voorkomen door een betere planning van onderhoudsacties en een passend beheer van reserveonderdelen en productie. De huidige onderhoudsmodellen vereisen bepaalde bindende aannames met betrekking tot de daadwerkelijke uitvoering. Het doel van het project is om methodologische sluizen te verwijderen wanneer onderhoudsacties onvolmaakt en van verschillende soorten zijn. Het doel is rekening te houden met de geschiedenis van onderhoudsacties op een bepaald systeem. Deze configuraties hebben betrekking op de effecten van geheugenonderhoud. Hun dynamische integratie in het besluitvormingsproces staat centraal in het project. Vanuit wetenschappelijk oogpunt is het een kwestie van het vinden van probabilistische instrumenten die zijn ontwikkeld om bestaande modellen te verrijken. Nieuwe modellen beloven economische, maatschappelijke en milieuvoordelen in verband met kwaliteitscontrole en lagere kosten en gevolgen als gevolg van industriële mislukkingen en ongevallen. (Dutch)
6 December 2021
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La manutenzione predittiva si basa sull'analisi in tempo reale dei dati dei sensori al fine di fornire una proiezione degli sviluppi futuri e una prognosi del malfunzionamento. Lo sviluppo ottimale di soluzioni integrate di manutenzione lungimirante consente ai produttori di hardware di offrire approcci unificati e servizi remoti, garantendo al contempo i budget dei servizi forniti. L'obiettivo è aumentare la produttività, evitare costosi tempi di inattività attraverso una migliore pianificazione delle azioni di manutenzione e un'adeguata gestione dei pezzi di ricambio e della produzione. Gli attuali modelli di manutenzione richiedono alcune ipotesi vincolanti per quanto riguarda l'effettiva attuazione. L'obiettivo del progetto è quello di rimuovere le serrature metodologiche quando le azioni di manutenzione sono imperfette e di vario tipo. L'obiettivo è quello di tenere conto della storia delle azioni di manutenzione su un dato sistema. Queste configurazioni si riferiscono agli effetti della manutenzione della memoria. La loro integrazione dinamica nel processo decisionale è fondamentale per il progetto. Da un punto di vista scientifico, si tratta di trovare strumenti probabilistici sviluppati per arricchire i modelli esistenti. Nuovi modelli promettono benefici economici, sociali e ambientali legati al controllo della qualità e alla riduzione dei costi e delle conseguenze dovuti a guasti industriali e incidenti. (Italian)
13 January 2022
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Identifiers
CA0018950
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