Autonomous production planning, scheduling and control system based on artificial intelligence and machine learning methods. (Q111226)

From EU Knowledge Graph
Jump to navigation Jump to search
Project Q111226 in Poland
Language Label Description Also known as
English
Autonomous production planning, scheduling and control system based on artificial intelligence and machine learning methods.
Project Q111226 in Poland

    Statements

    0 references
    1,917,306.6 zloty
    0 references
    426,217.26 Euro
    13 January 2020
    0 references
    2,620,464.2 zloty
    0 references
    582,529.19 Euro
    13 January 2020
    0 references
    73.17 percent
    0 references
    1 April 2017
    0 references
    31 March 2020
    0 references
    CFI SYSTEMY INFORMATYCZNE SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    0 references

    50°3'43.02"N, 19°56'12.70"E
    0 references
    Realizowany projekt będzie polegał na przeprowadzeniu prac badawczych i rozwojowych prowadzących do przygotowania autonomicznego systemu planowania (doboru środków do realizacji wyznaczonych zadań produkcyjnych w zadanym horyzoncie czasowym i osiągnięcia postawionych celów) i sterowania (uruchamiania, nadzorowania i zapewnienia realizacji zadań produkcyjnych) produkcją. System oparty będzie na metodach z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, będzie umożliwiał integrację z systemami ERP/MRP w celu wymiany danych do zarządzania produkcją oraz zapewni interfejs komunikacji, pozwalający na wymianę danych pomiędzy nim a pracownikami i maszynami. Osiągnięcie wyników prac B+R będzie miało bezpośrednie przełożenie na wyniki firmy, a co za tym idzie dzięki ich wdrożeniu wzmocni się pozycja konkurencyjna przedsiębiorstwa na rynku. Planowane prace badawcze rozpoczną się 1.01.2017 r. i zakończą 31.12.2019 r. Prace podzielone zostaną na trzy etapy. Pierwsze dwa będą stanowiły badania przemysłowe (24 miesiące), ostatni etap będą to prace rozwojowe (12 miesięcy). Prace badawcze polegać będą na projektowaniu algorytmów planowania i harmonogramowania produkcji w oparciu o metody z zakresu sztucznej inteligencji. Powstałe algorytmy weryfikowane będą poprzez analizę złożoności obliczeniowej oraz zachowania się błędu przybliżenia, prowadzoną zarówno metodą eksperymentalną jak i analityczną (np. probablistyczną). W kolejnym etapie projektowaniu podlegać będą algorytmy sterowania produkcją w oparciu o metody z zakresu uczenia maszynowego. Zbadana zostanie możliwość zaprojektowania autonomicznego systemu ekspertowego potrafiącego doskonalić się przy pomocy zgromadzonego doświadczenia (czyli danych) i nabywania na tej podstawie nowej wiedzy. Wnioskodawca zakłada, że opracowane algorytmy pozwolą na osiągnięcie zaplanowanych współczynników produkcji. (Polish)
    0 references
    The project will consist of carrying out research and development works leading to the preparation of an autonomous planning system (goods of means to carry out designated production tasks within a given time horizon and achieving the objectives set) and controlling (starting, supervising and ensuring the execution of production tasks) production. The system will be based on artificial intelligence and machine learning methods, will allow integration into ERP/MRP systems to exchange data for production management, and provide an interface for data exchange between it and employees and machines. Achieving the results of R & D works will have a direct impact on the company’s performance and thus strengthen the competitive position of the company on the market thanks to their implementation. The planned research work will start 1.01.2017 and end 31.12.2019. Works will be divided into three stages. The first two will be industrial research (24 months), the final stage will be development (12 months). Research will consist of designing algorithms for planning and scheduling production based on artificial intelligence methods. The resulting algorithms will be verified by analysis of computational complexity and behaviour of approximation error, conducted by both experimental and analytical methods (e.g. probablistic). The next stage of design will be subject to production control algorithms based on machine learning methods. It will explore the possibility of designing an autonomous expert system capable of perfecting itself with accumulated experience (i.e. data) and acquiring new knowledge on this basis. The applicant assumes that the algorithms developed will allow the planned production factors to be achieved. (English)
    20 October 2020
    0.3783012306368726
    0 references
    Le projet consistera à réaliser des travaux de recherche et de développement conduisant à la préparation d’un système de planification autonome (sélection des moyens pour la mise en œuvre des tâches de production désignées dans un horizon de temps donné et la réalisation des objectifs fixés) et à la production (démarrage, supervision et mise en œuvre des tâches de production). Le système sera basé sur l’intelligence artificielle et les méthodes d’apprentissage automatique, il permettra l’intégration avec les systèmes ERP/MRP pour l’échange de données pour la gestion de la production, et fournira une interface de communication permettant l’échange de données entre celui-ci et les employés et les machines. La réalisation des résultats des travaux de R & D aura un impact direct sur les résultats de l’entreprise, et donc grâce à leur mise en œuvre, la position concurrentielle de l’entreprise sur le marché sera renforcée. Les travaux de recherche prévus débuteront le 1.1.2017 et seront achevés le 31.12.2019. Les travaux seront divisés en trois étapes. Les deux premiers seront la recherche industrielle (24 mois), la dernière étape sera les travaux de développement (12 mois). La recherche consistera à concevoir des algorithmes de planification et de planification de la production basés sur des méthodes d’intelligence artificielle. Les algorithmes résultants seront vérifiés par l’analyse de la complexité computationnelle et du comportement de l’erreur d’approximation, menée à la fois par une méthode expérimentale et analytique (par exemple probabliistique). Dans la prochaine étape de la conception, les algorithmes de contrôle de production basés sur des méthodes d’apprentissage automatique seront soumis. La possibilité de concevoir un système d’experts autonomes capable de s’améliorer à l’aide de l’expérience accumulée (c’est-à-dire des données) et d’acquérir de nouvelles connaissances sur cette base sera explorée. Le demandeur suppose que les algorithmes développés permettront d’atteindre les facteurs de production prévus. (French)
    1 December 2021
    0 references
    Das Projekt besteht in der Durchführung von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten, die zur Vorbereitung eines autonomen Planungssystems (Auswahl von Mitteln zur Umsetzung bestimmter Produktionsaufgaben innerhalb eines bestimmten Zeithorizonts und zur Erreichung der festgelegten Ziele) und zur Kontrolle (Start, Überwachung und Sicherstellung der Umsetzung von Produktionsaufgaben) führen. Das System wird auf künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernmethoden basieren, es wird die Integration mit ERP/MRP-Systemen für den Datenaustausch für das Produktionsmanagement ermöglichen und eine Kommunikationsschnittstelle bieten, die den Datenaustausch zwischen ihm und Mitarbeitern und Maschinen ermöglicht. Das Erreichen der Ergebnisse der F & E-Arbeit wird sich direkt auf die Ergebnisse des Unternehmens auswirken, und so wird dank ihrer Umsetzung die Wettbewerbsposition des Unternehmens auf dem Markt gestärkt. Die geplanten Forschungsarbeiten beginnen am 1.1.2017 und werden am 31.12.2019 abgeschlossen. Die ersten beiden werden die industrielle Forschung (24 Monate), die letzte Phase der Entwicklungsarbeit (12 Monate) sein. Die Forschung wird darin bestehen, Algorithmen für die Planung und Planung der Produktion basierend auf Methoden der künstlichen Intelligenz zu entwickeln. Die daraus resultierenden Algorithmen werden durch die Analyse der Rechenkomplexität und des Verhaltens von Annäherungsfehlern verifiziert, die sowohl durch experimentelle als auch analytische Methoden (z. B. probabliistisch) durchgeführt werden. In der nächsten Phase des Designs werden Produktionssteuerungsalgorithmen, die auf maschinellen Lernmethoden basieren, thematisiert. Die Möglichkeit, ein autonomes Expertensystem zu entwickeln, das sich mit Hilfe von gesammelten Erfahrungen (d. h. Daten) verbessern und auf dieser Grundlage neues Wissen erwerben kann, wird untersucht. Der Antragsteller geht davon aus, dass mit den entwickelten Algorithmen die geplanten Produktionsfaktoren erreicht werden können. (German)
    7 December 2021
    0 references
    Het project bestaat uit het uitvoeren van onderzoeks- en ontwikkelingswerkzaamheden die leiden tot de voorbereiding van een autonoom planningssysteem (selectie van middelen voor de uitvoering van aangewezen productietaken binnen een bepaalde tijdshorizon en het bereiken van de gestelde doelen) en controle (begin, toezicht op en waarborging van de uitvoering van productietaken). Het systeem zal gebaseerd zijn op kunstmatige intelligentie en machine learning-methoden, het zal integratie met ERP/MRP-systemen mogelijk maken voor de uitwisseling van gegevens voor productiebeheer en een communicatie-interface bieden die de uitwisseling van gegevens tussen het systeem en werknemers en machines mogelijk maakt. Het behalen van de resultaten van O & O-werkzaamheden zal een directe impact hebben op de resultaten van het bedrijf, en dus dankzij hun implementatie zal de concurrentiepositie van de onderneming op de markt worden versterkt. De geplande onderzoekswerkzaamheden beginnen op 1.1.2017 en worden op 31.12.2019 afgerond. De werkzaamheden zullen in drie fasen worden verdeeld. De eerste twee zijn industrieel onderzoek (24 maanden), de laatste fase is ontwikkelingswerk (12 maanden). Het onderzoek zal bestaan uit het ontwerpen van algoritmen voor het plannen en plannen van productie op basis van kunstmatige intelligentie methoden. De resulterende algoritmen zullen worden geverifieerd door middel van de analyse van de computationele complexiteit en het gedrag van benaderingsfout, uitgevoerd door experimentele en analytische methode (bv. probabliïstisch). In de volgende fase van het ontwerp zullen productiecontrole-algoritmen op basis van machine learning-methoden worden onderworpen. De mogelijkheid om een autonoom deskundigensysteem te ontwerpen dat zichzelf kan verbeteren met behulp van opgebouwde ervaring (d.w.z. gegevens) en het verwerven van nieuwe kennis op deze basis zal worden onderzocht. De aanvrager gaat ervan uit dat de ontwikkelde algoritmen het mogelijk zullen maken de geplande productiefactoren te bereiken. (Dutch)
    17 December 2021
    0 references
    Il progetto consisterà nello svolgimento di attività di ricerca e sviluppo che porteranno alla preparazione di un sistema di pianificazione autonomo (selezione di mezzi per l'esecuzione di compiti di produzione designati entro un determinato orizzonte temporale e il raggiungimento degli obiettivi prefissati) e il controllo (avvio, supervisione e garanzia dell'esecuzione dei compiti di produzione) della produzione. Il sistema sarà basato sull'intelligenza artificiale e sui metodi di machine learning, consentirà l'integrazione con i sistemi ERP/MRP per lo scambio di dati per la gestione della produzione e fornirà un'interfaccia di comunicazione che consentirà lo scambio di dati tra dipendenti e macchine. Il raggiungimento dei risultati dei lavori di R & S avrà un impatto diretto sui risultati dell'azienda e, grazie alla loro attuazione, si rafforzerà la posizione competitiva dell'azienda sul mercato. I lavori di ricerca previsti inizieranno l'1.1.2017 e saranno completati il 31.12.2019. I lavori saranno suddivisi in tre fasi. I primi due saranno la ricerca industriale (24 mesi), la fase finale sarà il lavoro di sviluppo (12 mesi). La ricerca consisterà nella progettazione di algoritmi per la pianificazione e la pianificazione della produzione sulla base di metodi di intelligenza artificiale. Gli algoritmi risultanti saranno verificati attraverso l'analisi della complessità computazionale e del comportamento di errore di approssimazione, condotta sia con metodo sperimentale che analitico (ad esempio probabliistico). Nella fase successiva della progettazione, saranno soggetti gli algoritmi di controllo della produzione basati su metodi di apprendimento automatico. Sarà esplorata la possibilità di progettare un sistema esperto autonomo in grado di migliorarsi con l'aiuto dell'esperienza accumulata (cioè dei dati) e acquisire nuove conoscenze su questa base. Il richiedente presuppone che gli algoritmi sviluppati consentiranno di realizzare i fattori di produzione previsti. (Italian)
    15 January 2022
    0 references
    El proyecto consistirá en llevar a cabo trabajos de investigación y desarrollo que conduzcan a la preparación de un sistema de planificación autónomo (selección de los medios para la ejecución de las tareas de producción designadas en un horizonte temporal determinado y la consecución de los objetivos fijados) y el control (comenzando, supervisando y garantizando la ejecución de las tareas de producción). El sistema se basará en la inteligencia artificial y los métodos de aprendizaje automático, permitirá la integración con los sistemas ERP/MRP para el intercambio de datos para la gestión de la producción, y proporcionará una interfaz de comunicación que permitirá el intercambio de datos entre él y los empleados y máquinas. La consecución de los resultados de los trabajos de I+D tendrá un impacto directo en los resultados de la empresa y, por lo tanto, gracias a su implementación, se fortalecerá la posición competitiva de la empresa en el mercado. Los trabajos de investigación previstos comenzarán el 1.1.2017 y finalizarán el 31.12.2019. Los trabajos se dividirán en tres etapas. Los dos primeros serán la investigación industrial (24 meses), la etapa final será el trabajo de desarrollo (12 meses). La investigación consistirá en diseñar algoritmos para planificar y programar la producción basada en métodos de inteligencia artificial. Los algoritmos resultantes se verificarán a través del análisis de la complejidad computacional y el comportamiento del error de aproximación, realizado tanto por método experimental como analítico (por ejemplo, probabliístico). En la siguiente etapa de diseño, los algoritmos de control de producción basados en métodos de aprendizaje automático serán sujetos. Se explorará la posibilidad de diseñar un sistema experto autónomo capaz de mejorarse con la ayuda de la experiencia acumulada (es decir, los datos) y adquirir nuevos conocimientos sobre esta base. El solicitante asume que los algoritmos desarrollados permitirán alcanzar los factores de producción previstos. (Spanish)
    18 January 2022
    0 references
    Projekt hõlmab teadus- ja arendustegevust, mille tulemusel valmistatakse ette autonoomne planeerimissüsteem (vahendite valimine määratud tootmisülesannete täitmiseks teatava aja jooksul ja seatud eesmärkide saavutamine) ning kontrollitakse (tootmisülesannete täitmise alustamine, järelevalve ja tagamine) tootmist. Süsteem põhineb tehisintellektil ja masinõppe meetoditel, võimaldab integreerumist ERP/MRP süsteemidega, et vahetada andmeid tootmise haldamiseks, ning annab sideliidese, mis võimaldab andmevahetust süsteemi ning töötajate ja masinate vahel. Teadus- ja arendustegevuse tulemuste saavutamine avaldab otsest mõju ettevõtte tulemustele ja seega tugevneb tänu nende rakendamisele ettevõtte konkurentsivõime turul. Kavandatav uurimistöö algab 1.1.2017 ja lõpeb 31.12.2019, töö jaguneb kolmeks etapiks. Esimesed kaks on rakendusuuringud (24 kuud), viimane etapp on arendustöö (12 kuud). Uuring hõlmab algoritmide kavandamist tootmise kavandamiseks ja kavandamiseks, mis põhineb tehisintellekti meetoditel. Saadud algoritme kontrollitakse arvutusliku keerukuse ja lähendusvea käitumise analüüsi abil, mis viiakse läbi nii eksperimentaalsel kui ka analüütilisel meetodil (nt probabliistic). Projekteerimise järgmises etapis käsitletakse masinaõppe meetoditel põhinevaid tootmise juhtimise algoritme. Uuritakse võimalust töötada välja autonoomne eksperdisüsteem, mis suudab end omandatud kogemuste (st andmete) abil parandada ja omandada selle alusel uusi teadmisi. Taotleja eeldab, et välja töötatud algoritmid võimaldavad saavutada kavandatud tootmistegureid. (Estonian)
    27 July 2022
    0 references
    Projektą sudarys mokslinių tyrimų ir technologinės plėtros darbai, kurių tikslas – parengti savarankišką planavimo sistemą (atrinkti priemones paskirtoms gamybos užduotims įgyvendinti per nustatytą laikotarpį ir pasiekti nustatytus tikslus) ir kontroliuoti (gamybos užduočių pradžia, priežiūra ir įgyvendinimo užtikrinimas) gamybą. Sistema bus grindžiama dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi metodais, leis integruotis su ERP/MRP sistemomis, kad būtų galima keistis duomenimis gamybos valdymui, ir suteiks ryšių sąsają, leidžiančią keistis duomenimis tarp jos ir darbuotojų bei mašinų. MTTP darbų rezultatų pasiekimas turės tiesioginės įtakos įmonės rezultatams, todėl dėl jų įgyvendinimo įmonės konkurencinė padėtis rinkoje bus sustiprinta. Planuojamas mokslinis darbas prasidės 2017 01 01 ir bus baigtas 31 12 2019. Darbas bus suskirstytas į tris etapus. Pirmieji du bus pramoniniai tyrimai (24 mėnesiai), paskutinis etapas bus plėtros darbas (12 mėnesių). Tyrimas apims algoritmų, skirtų planuoti ir planuoti gamybą remiantis dirbtinio intelekto metodais, kūrimą. Gauti algoritmai bus tikrinami analizuojant skaičiavimo sudėtingumą ir aproksimacijos paklaidą, atliekant eksperimentinį ir analitinį metodą (pvz., probabliistinį). Kitame projektavimo etape bus taikomi gamybos valdymo algoritmai, pagrįsti mašinų mokymosi metodais. Bus ištirta galimybė sukurti autonominę ekspertų sistemą, galinčią tobulėti naudojantis sukaupta patirtimi (t. y. duomenimis) ir šiuo pagrindu įgyti naujų žinių. Pareiškėjas mano, kad sukurti algoritmai leis pasiekti planuojamus gamybos veiksnius. (Lithuanian)
    27 July 2022
    0 references
    Projekt će se sastojati od provođenja istraživačkog i razvojnog rada koji će dovesti do izrade autonomnog sustava planiranja (odabir sredstava za provedbu određenih proizvodnih zadataka unutar određenog vremenskog okvira i postizanje zadanih ciljeva) i kontrole (početak, nadzor i osiguravanje provedbe proizvodnih zadataka) proizvodnje. Sustav će se temeljiti na umjetnoj inteligenciji i metodama strojnog učenja, omogućit će integraciju s ERP/MRP sustavima za razmjenu podataka za upravljanje proizvodnjom te će osigurati komunikacijsko sučelje koje će omogućiti razmjenu podataka između njega i zaposlenika i strojeva. Postizanje rezultata R & D radova imat će direktan utjecaj na rezultate tvrtke, a samim time i njihovom implementacijom ojačat će se konkurentski položaj tvrtke na tržištu. Planirani istraživački rad započet će 1.1.2017. godine, a bit će završen 31.12.2019., a rad će biti podijeljen u tri faze. Prva dva bit će industrijska istraživanja (24 mjeseca), a završna faza bit će razvojni rad (12 mjeseci). Istraživanje će se sastojati od dizajniranja algoritama za planiranje i planiranje proizvodnje temeljene na metodama umjetne inteligencije. Dobiveni algoritmi provjerit će se analizom računalne složenosti i ponašanja pogreške aproksimacije, i to eksperimentalnom i analitičkom metodom (npr. U sljedećoj fazi dizajna bit će predmet algoritmi za kontrolu proizvodnje koji se temelje na metodama strojnog učenja. Istražit će se mogućnost osmišljavanja samostalnog stručnog sustava koji se može poboljšati uz pomoć akumuliranog iskustva (tj. podataka) i stjecanja novih znanja na toj osnovi. Podnositelj zahtjeva pretpostavlja da će razvijeni algoritmi omogućiti postizanje planiranih faktora proizvodnje. (Croatian)
    27 July 2022
    0 references
    Το έργο θα συνίσταται στην εκτέλεση εργασιών έρευνας και ανάπτυξης που θα οδηγήσουν στην προετοιμασία ενός αυτόνομου συστήματος σχεδιασμού (επιλογή μέσων για την υλοποίηση καθορισμένων παραγωγικών εργασιών μέσα σε ένα δεδομένο χρονικό ορίζοντα και επίτευξη των καθορισμένων στόχων) και στον έλεγχο (έναρξη, εποπτεία και διασφάλιση της εκτέλεσης των παραγωγικών καθηκόντων) παραγωγή. Το σύστημα θα βασίζεται σε μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, θα επιτρέπει την ενοποίηση με τα συστήματα ERP/MRP για την ανταλλαγή δεδομένων για τη διαχείριση της παραγωγής και θα παρέχει μια διεπαφή επικοινωνίας που θα επιτρέπει την ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ αυτού και των εργαζομένων και των μηχανών. Η επίτευξη των αποτελεσμάτων των εργασιών Ε & Α θα έχει άμεσο αντίκτυπο στα αποτελέσματα της εταιρείας και, ως εκ τούτου, χάρη στην εφαρμογή τους, θα ενισχυθεί η ανταγωνιστική θέση της εταιρείας στην αγορά. Οι προγραμματισμένες ερευνητικές εργασίες θα ξεκινήσουν την 1.1.2017 και θα ολοκληρωθούν στις 31.12.2019. Οι εργασίες θα χωριστούν σε τρία στάδια. Τα δύο πρώτα θα είναι η βιομηχανική έρευνα (24 μήνες), το τελικό στάδιο θα είναι οι αναπτυξιακές εργασίες (12 μήνες). Η έρευνα θα αποτελείται από τον σχεδιασμό αλγορίθμων για το σχεδιασμό και τον προγραμματισμό της παραγωγής με βάση μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης. Οι αλγόριθμοι που θα προκύψουν θα επαληθευτούν μέσω της ανάλυσης της υπολογιστικής πολυπλοκότητας και της συμπεριφοράς του σφάλματος προσέγγισης, που διεξάγεται τόσο με πειραματική όσο και με αναλυτική μέθοδο (π.χ. probabliistic). Στο επόμενο στάδιο του σχεδιασμού, θα υπόκεινται αλγόριθμοι ελέγχου παραγωγής που βασίζονται σε μεθόδους μηχανικής μάθησης. Θα διερευνηθεί η δυνατότητα σχεδιασμού ενός αυτόνομου συστήματος εμπειρογνωμόνων ικανό να βελτιωθεί με τη βοήθεια συσσωρευμένων εμπειριών (δηλ. δεδομένων) και απόκτησης νέων γνώσεων σε αυτή τη βάση. Ο αιτών θεωρεί ότι οι αλγόριθμοι που αναπτύσσονται θα επιτρέψουν την επίτευξη των προγραμματισμένων συντελεστών παραγωγής. (Greek)
    27 July 2022
    0 references
    Projekt bude pozostávať z vykonávania výskumných a vývojových prác vedúcich k príprave autonómneho systému plánovania (výber prostriedkov na vykonávanie určených výrobných úloh v danom časovom horizonte a dosiahnutie stanovených cieľov) a kontroly (začiatok, dohľad a zabezpečenie realizácie výrobných úloh). Systém bude založený na umelej inteligencii a metódach strojového učenia, umožní integráciu so systémami ERP/MRP na výmenu údajov na účely riadenia výroby a poskytne komunikačné rozhranie umožňujúce výmenu údajov medzi ním a zamestnancami a strojmi. Dosiahnutie výsledkov výskumno-vývojových prác bude mať priamy vplyv na výsledky spoločnosti, a tým sa vďaka ich realizácii posilní konkurenčné postavenie spoločnosti na trhu. Plánovaná výskumná práca sa začne 1.1.2017 a bude dokončená 31.12.2019. Práca bude rozdelená do troch etáp. Prvé dva budú priemyselný výskum (24 mesiacov), záverečná fáza bude vývojová práca (12 mesiacov). Výskum bude pozostávať z navrhovania algoritmov pre plánovanie a plánovanie výroby založených na metódach umelej inteligencie. Výsledné algoritmy sa overia prostredníctvom analýzy výpočtovej zložitosti a správania sa približovacej chyby, vykonávanej experimentálnou aj analytickou metódou (napr. pravdepodobnostnou). V ďalšej fáze návrhu budú predmetom algoritmy riadenia výroby založené na metódach strojového učenia. Preskúma sa možnosť navrhnúť autonómny expertný systém, ktorý by sa mohol zlepšiť pomocou získaných skúseností (t. j. údajov) a získať nové poznatky na tomto základe. Žiadateľ predpokladá, že vyvinuté algoritmy umožnia dosiahnuť plánované výrobné faktory. (Slovak)
    27 July 2022
    0 references
    Hanke koostuu tutkimus- ja kehitystyöstä, joka johtaa itsenäisen suunnittelujärjestelmän valmisteluun (keinojen valinta nimettyjen tuotantotehtävien toteuttamiseen tietyssä ajassa ja asetettujen tavoitteiden saavuttamiseen) ja tuotannon valvonta (tuotantotehtävien aloittaminen, valvonta ja toteuttaminen). Järjestelmä perustuu tekoäly- ja koneoppimismenetelmiin, mahdollistaa integroinnin ERP/MRP-järjestelmiin tuotannonhallintaa varten ja tarjoaa viestintärajapinnan, joka mahdollistaa tietojen vaihdon sen ja työntekijöiden ja koneiden välillä. T & K-työn tulosten saavuttamisella on suora vaikutus yhtiön tulokseen, ja niiden toteuttamisen ansiosta yhtiön kilpailuasema markkinoilla vahvistuu. Suunniteltu tutkimustyö alkaa 1.1.2017 ja valmistuu 31.12.2019. Työ jakautuu kolmeen vaiheeseen. Kaksi ensimmäistä ovat teollinen tutkimus (24 kuukautta), viimeinen vaihe on kehitystyö (12 kuukautta). Tutkimus koostuu tekoälymenetelmiin perustuvan tuotannon suunnittelun ja aikataulutuksen algoritmien suunnittelusta. Tuloksena olevat algoritmit todennetaan laskennallisen monimutkaisuuden ja lähentämisvirheen käyttäytymisen analyysillä sekä kokeellisella että analyyttisellä menetelmällä (esim. probabliistinen). Seuraavassa suunnitteluvaiheessa käsitellään koneoppimismenetelmiin perustuvia tuotannonohjausalgoritmeja. Tutkitaan mahdollisuutta suunnitella riippumaton asiantuntijajärjestelmä, joka pystyy parantamaan itseään kertyneen kokemuksen (eli datan) avulla ja hankkimaan uutta tietoa tältä pohjalta. Pyynnön esittäjä olettaa, että kehitetyt algoritmit mahdollistavat suunniteltujen tuotannontekijöiden saavuttamisen. (Finnish)
    27 July 2022
    0 references
    A projekt olyan kutatás-fejlesztési munkát foglal magában, amely egy önálló tervezési rendszer előkészítéséhez vezet (a kijelölt termelési feladatok végrehajtásához szükséges eszközök kiválasztása egy adott időtávon belül és a kitűzött célok elérése), valamint a termelés (a termelési feladatok megkezdése, felügyelete és végrehajtásának biztosítása) ellenőrzése. A rendszer mesterséges intelligencián és gépi tanulási módszereken fog alapulni, lehetővé teszi az ERP/MRP rendszerekkel való integrációt a termelésirányításhoz szükséges adatok cseréjére, valamint olyan kommunikációs felületet biztosít, amely lehetővé teszi az adatok cseréjét közte és az alkalmazottak és a gépek között. A K+F munkák eredményeinek elérése közvetlen hatással lesz a vállalat eredményeire, így megvalósításuknak köszönhetően megerősödik a vállalat piaci versenyhelyzete. A tervezett kutatási munka 1.1.2017. január 1-jén kezdődik és 31.12.2019-én fejeződik be. A munka három szakaszra oszlik. Az első kettő az ipari kutatás (24 hónap), az utolsó szakasz a fejlesztési munka (12 hónap). A kutatás a mesterséges intelligencián alapuló termelés tervezésére és ütemezésére szolgáló algoritmusok tervezéséből áll. Az így kapott algoritmusokat a számítási komplexitás és a közelítési hiba viselkedésének elemzésével ellenőrzik, mind kísérleti, mind analitikai módszerrel (pl. probabliisztikus). A tervezés következő szakaszában a gépi tanulási módszereken alapuló gyártásellenőrzési algoritmusok kerülnek a tárgyra. Megvizsgáljuk egy olyan autonóm szakértői rendszer kialakításának lehetőségét, amely képes a felhalmozott tapasztalatok (azaz adatok) segítségével javítani magát, és ezen az alapon új ismereteket szerezni. A kérelmező feltételezi, hogy a kifejlesztett algoritmusok lehetővé teszik a tervezett termelési tényezők elérését. (Hungarian)
    27 July 2022
    0 references
    Projekt bude spočívat v provádění výzkumných a vývojových prací vedoucích k přípravě autonomního plánovacího systému (výběr prostředků pro realizaci určených výrobních úkolů v daném časovém horizontu a dosažení stanovených cílů) a řízení (zahájení výroby, dohled nad nimi a zajištění jejich realizace). Systém bude založen na umělé inteligenci a metodách strojového učení, umožní integraci s ERP/MRP systémy pro výměnu dat pro řízení výroby a poskytne komunikační rozhraní umožňující výměnu dat mezi ním a zaměstnanci a stroji. Dosažení výsledků výzkumu a vývoje bude mít přímý dopad na výsledky společnosti a díky jejich implementaci bude posíleno konkurenční postavení společnosti na trhu. Plánovaná výzkumná práce bude zahájena dne 1.1.2017 a bude dokončena dne 31.12.2019. Práce budou rozděleny do tří fází. První dva bude průmyslový výzkum (24 měsíců), poslední etapou bude vývojová práce (12 měsíců). Výzkum bude spočívat v navrhování algoritmů pro plánování a plánování výroby založené na metodách umělé inteligence. Výsledné algoritmy budou ověřeny analýzou výpočetní složitosti a chování aproximační chyby, prováděnou experimentální i analytickou metodou (např. probabliistickou). V další fázi návrhu budou předmětem algoritmy řízení výroby založené na metodách strojového učení. Bude prozkoumána možnost navrhnout autonomní expertní systém, který by se mohl zlepšit pomocí nahromaděných zkušeností (tj. dat) a získat na tomto základě nové poznatky. Žadatel předpokládá, že vyvinuté algoritmy umožní dosáhnout plánovaných výrobních faktorů. (Czech)
    27 July 2022
    0 references
    Projekts ietvers pētniecības un izstrādes darbu veikšanu, lai sagatavotu autonomu plānošanas sistēmu (līdzekļu izvēle noteiktu ražošanas uzdevumu īstenošanai noteiktā laika periodā un izvirzīto mērķu sasniegšanai) un kontrole (ražošanas uzdevumu uzsākšana, uzraudzība un izpildes nodrošināšana). Sistēmas pamatā būs mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās metodes, tā ļaus integrēt ERP/MRP sistēmas datu apmaiņai ražošanas pārvaldības vajadzībām un nodrošinās komunikācijas saskarni, kas ļaus apmainīties ar datiem starp to un darbiniekiem un iekārtām. Pētniecības un izstrādes darbu rezultātu sasniegšana tieši ietekmēs uzņēmuma rezultātus, tādējādi, pateicoties to īstenošanai, tiks stiprināta uzņēmuma konkurētspēja tirgū. Plānotais pētnieciskais darbs sāksies 1.1.2017. un tiks pabeigts 31.12.2019. Darbs tiks sadalīts trīs posmos. Pirmie divi būs rūpnieciskie pētījumi (24 mēneši), pēdējais posms būs izstrādes darbs (12 mēneši). Pētījums ietvers algoritmu izstrādi ražošanas plānošanai un plānošanai, pamatojoties uz mākslīgā intelekta metodēm. Iegūtos algoritmus pārbaudīs, analizējot skaitļošanas sarežģītību un tuvināšanas kļūdas uzvedību, izmantojot gan eksperimentālu, gan analītisku metodi (piemēram, probablistisku). Nākamajā projektēšanas posmā tiks apskatīti ražošanas kontroles algoritmi, kuru pamatā ir mašīnmācīšanās metodes. Tiks pētīta iespēja izstrādāt autonomu ekspertu sistēmu, kas spētu sevi uzlabot ar uzkrātās pieredzes (t. i., datu) palīdzību un uz šā pamata iegūt jaunas zināšanas. Pieteikuma iesniedzējs pieņem, ka izstrādātie algoritmi ļaus sasniegt plānotos ražošanas faktorus. (Latvian)
    27 July 2022
    0 references
    Is éard a bheidh sa tionscadal obair thaighde agus forbartha a dhéanamh as a dtiocfaidh córas pleanála uathrialaitheach (modhanna a roghnú chun cúraimí táirgthe ainmnithe a chur chun feidhme laistigh de thréimhse ama ar leith agus na spriocanna atá leagtha síos a bhaint amach) agus rialú (a thosú, a mhaoirsiú agus a áirithiú go gcuirfear chun feidhme na cúraimí táirgthe). Beidh an córas bunaithe ar mhodhanna intleachta saorga agus meaisínfhoghlama, ceadóidh sé comhtháthú le córais ERP/MRP chun sonraí a mhalartú le haghaidh bainistíochta táirgthe, agus soláthróidh sé comhéadan cumarsáide lena bhféadfar sonraí a mhalartú idir é féin agus fostaithe agus meaisíní. Beidh tionchar díreach ag baint amach torthaí na n-oibreacha T & F ar thorthaí na cuideachta, agus dá bhrí sin, a bhuí lena gcur chun feidhme, neartófar seasamh iomaíoch na cuideachta ar an margadh. Tosóidh an obair thaighde atá beartaithe an 1.1.2017 agus críochnófar í an 31.12.2019. Roinnfear an obair i dtrí chéim. Is é an chéad dá cheann ná taighde tionsclaíoch (24 mhí), is é an chéim dheiridh ná obair forbartha (12 mhí). Is éard a bheidh sa taighde algartaim a dhearadh le haghaidh táirgeadh pleanála agus sceidealaithe bunaithe ar mhodhanna intleachta saorga. Déanfar na halgartaim a eascraíonn as sin a fhíorú trí anailís a dhéanamh ar chastacht ríomhaireachtúil agus ar iompraíocht earráide comhfhogasú, a dhéantar trí mhodh turgnamhach agus anailíseach (e.g. probabliistic). Sa chéad chéim eile den dearadh, beidh algartaim rialaithe táirgthe atá bunaithe ar mhodhanna meaisínfhoghlama faoi réir. Scrúdófar an fhéidearthacht córas saineolaithe uathrialacha a dhearadh a bheidh in ann é féin a fheabhsú le cabhair ó thaithí charntha (i.e. sonraí) agus eolas nua a fháil ar an mbonn sin. Glacann an t-iarratasóir leis go bhfágfaidh na halgartaim a forbraíodh go mbeifear in ann na tosca táirgeachta atá beartaithe a bhaint amach. (Irish)
    27 July 2022
    0 references
    Projekt bo obsegal raziskovalno-razvojno delo, ki bo vodilo k pripravi avtonomnega sistema načrtovanja (izbira sredstev za izvajanje določenih proizvodnih nalog v določenem časovnem okviru in doseganje zastavljenih ciljev) ter nadzor (začetek, nadzor in zagotavljanje izvajanja proizvodnih nalog). Sistem bo temeljil na umetni inteligenci in metodah strojnega učenja, omogočal bo integracijo s sistemi ERP/MRP za izmenjavo podatkov za upravljanje proizvodnje in zagotavljal komunikacijski vmesnik, ki bo omogočal izmenjavo podatkov med njim ter zaposlenimi in stroji. Doseganje rezultatov raziskovalnih in razvojnih del bo neposredno vplivalo na rezultate podjetja, s tem pa se bo zaradi njihovega izvajanja okrepil konkurenčni položaj podjetja na trgu. Načrtovano raziskovalno delo se bo začelo 1.1.2017 in bo končano 31.12.2019. Delo bo razdeljeno na tri faze. Prva dva bodo industrijske raziskave (24 mesecev), zadnja faza pa bo razvojno delo (12 mesecev). Raziskava bo vključevala oblikovanje algoritmov za načrtovanje in razporejanje proizvodnje, ki temelji na metodah umetne inteligence. Nastali algoritmi se bodo preverili z analizo računske kompleksnosti in obnašanja napake približka, ki se bo izvajala s poskusno in analitično metodo (npr. probablisistično). V naslednji fazi načrtovanja bodo predmet algoritmov kontrole proizvodnje, ki temeljijo na metodah strojnega učenja. Preučila se bo možnost oblikovanja avtonomnega strokovnega sistema, ki se bo lahko izboljšal s pomočjo pridobljenih izkušenj (tj. podatkov) in na tej podlagi pridobil novo znanje. Vložnik domneva, da bodo razviti algoritmi omogočili doseganje načrtovanih proizvodnih dejavnikov. (Slovenian)
    27 July 2022
    0 references
    Проектът ще се състои в извършване на научноизследователска и развойна дейност, водеща до изготвянето на автономна система за планиране (подбор на средства за изпълнение на определени производствени задачи в рамките на определен период от време и постигане на поставените цели) и производство (започване, надзор и осигуряване изпълнението на производствените задачи). Системата ще се основава на изкуствен интелект и методи за машинно обучение, ще позволи интеграция с ERP/MRP системи за обмен на данни за управление на производството и ще осигури комуникационен интерфейс, позволяващ обмен на данни между нея и служителите и машините. Постигането на резултатите от научноизследователската и развойна дейност ще окаже пряко въздействие върху резултатите на компанията и по този начин благодарение на тяхното прилагане ще се засили конкурентната позиция на компанията на пазара. Планираната изследователска работа ще започне на 1.1.2017 г. и ще приключи на 31.12.2019 г. Работата ще бъде разделена на три етапа. Първите две ще бъдат индустриални изследвания (24 месеца), последният етап ще бъде развойна дейност (12 месеца). Изследването ще се състои в проектиране на алгоритми за планиране и планиране на производството въз основа на методи на изкуствен интелект. Получените алгоритми ще бъдат проверени чрез анализ на изчислителната сложност и поведението на грешката при сближаване, извършен както чрез експериментален, така и чрез аналитичен метод (напр. вероятностен). В следващия етап от проектирането ще бъдат подложени алгоритмите за производствен контрол, базирани на методи за машинно обучение. Ще бъде проучена възможността за разработване на автономна експертна система, способна да се усъвършенства с помощта на натрупан опит (т.е. данни) и придобиване на нови знания на тази основа. Заявителят приема, че разработените алгоритми ще позволят да се постигнат планираните производствени фактори. (Bulgarian)
    27 July 2022
    0 references
    Il-proġett se jikkonsisti fit-twettiq ta’ xogħol ta’ riċerka u żvilupp li jwassal għat-tħejjija ta’ sistema ta’ ppjanar awtonoma (l-għażla ta’ mezzi għall-implimentazzjoni ta’ kompiti ta’ produzzjoni magħżula f’perjodu ta’ żmien partikolari u l-kisba tal-għanijiet stabbiliti) u l-kontroll (il-bidu, is-superviżjoni u l-iżgurar tal-implimentazzjoni tal-kompiti ta’ produzzjoni) tal-produzzjoni. Is-sistema se tkun ibbażata fuq l-intelliġenza artifiċjali u l-metodi tat-tagħlim awtomatiku, se tippermetti l-integrazzjoni mas-sistemi ERP/MRP għall-iskambju tad-data għall-ġestjoni tal-produzzjoni, u se tipprovdi interfaċċa ta’ komunikazzjoni li tippermetti l-iskambju ta’ data bejnha u l-impjegati u l-magni. Il-kisba tar-riżultati tax-xogħlijiet ta’ R & Ż se jkollha impatt dirett fuq ir-riżultati tal-kumpanija, u għalhekk bis-saħħa tal-implimentazzjoni tagħhom, il-pożizzjoni kompetittiva tal-kumpanija fis-suq se tissaħħaħ. Il-ħidma ta’ riċerka ppjanata se tibda fl-1.1.2017 u se titlesta fil-31.12.2019. Il-ħidma se tinqasam fi tliet stadji. L-ewwel tnejn se jkunu r-riċerka industrijali (24 xahar), l-aħħar stadju se jkun xogħol ta’ żvilupp (12-il xahar). Ir-riċerka se tikkonsisti fit-tfassil ta’ algoritmi għall-ippjanar u l-iskedar tal-produzzjoni abbażi ta’ metodi ta’ intelliġenza artifiċjali. L-algoritmi li jirriżultaw se jiġu vverifikati permezz tal-analiżi tal-kumplessità komputazzjonali u l-imġiba tal-iżball fl-approssimazzjoni, imwettqa kemm b’metodu sperimentali kif ukoll b’metodu analitiku (eż. probabliistic). Fl-istadju li jmiss tad-disinn, l-algoritmi tal-kontroll tal-produzzjoni bbażati fuq metodi ta’ tagħlim awtomatiku se jkunu soġġetti. Se tiġi esplorata l-possibbiltà li titfassal sistema esperta awtonoma li kapaċi ttejjeb lilha nnifisha bl-għajnuna ta’ esperjenza akkumulata (jiġifieri data) u l-akkwist ta’ għarfien ġdid fuq din il-bażi. L-applikant jassumi li l-algoritmi żviluppati se jippermettu li jinkisbu l-fatturi ta’ produzzjoni ppjanati. (Maltese)
    27 July 2022
    0 references
    O projeto consistirá na realização de trabalhos de investigação e desenvolvimento conducentes à preparação de um sistema de planeamento autónomo (bens de meios para realizar determinadas tarefas de produção num determinado horizonte temporal e alcançar os objetivos fixados) e ao controlo (início, supervisão e garantia da execução das tarefas de produção) da produção. O sistema basear-se-á na inteligência artificial e em métodos de aprendizagem automática, permitirá a integração em sistemas ERP/MRP para o intercâmbio de dados para a gestão da produção e proporcionará uma interface para o intercâmbio de dados entre o sistema e os trabalhadores e as máquinas. A obtenção dos resultados dos trabalhos de I & D terá um impacto direto no desempenho da empresa e, por conseguinte, reforçará a posição concorrencial da empresa no mercado graças à sua execução. Os trabalhos de investigação previstos terão início em 1.1.2017 e terminarão em 31.12.2019. As obras serão divididas em três fases. Os dois primeiros serão a investigação industrial (24 meses) e a fase final será o desenvolvimento (12 meses). A investigação consistirá na conceção de algoritmos para o planeamento e a programação da produção com base em métodos de inteligência artificial. Os algoritmos resultantes serão verificados por análise da complexidade computacional e do comportamento do erro de aproximação, conduzida por métodos experimentais e analíticos (por exemplo, probablistic). A próxima fase de conceção será sujeita a algoritmos de controlo de produção baseados em métodos de aprendizagem automática. Explorará a possibilidade de conceber um sistema especializado autónomo capaz de se aperfeiçoar com a experiência acumulada (ou seja, dados) e adquirir novos conhecimentos nesta base. A recorrente parte do princípio de que os algoritmos desenvolvidos permitirão atingir os fatores de produção previstos. (Portuguese)
    27 July 2022
    0 references
    Projektet vil bestå i at gennemføre forsknings- og udviklingsarbejde, der fører til udarbejdelse af et selvstændigt planlægningssystem (udvælgelse af midler til gennemførelse af udpegede produktionsopgaver inden for en given tidshorisont og opnåelse af de fastsatte mål) og kontrol (start, overvågning og sikring af gennemførelsen af produktionsopgaver). Systemet vil være baseret på kunstig intelligens og machine learning metoder, det vil muliggøre integration med ERP/MRP systemer til udveksling af data til produktionsstyring, og vil give en kommunikationsgrænseflade, der giver mulighed for udveksling af data mellem det og medarbejdere og maskiner. Opnåelsen af resultaterne af F & U-arbejdet vil have en direkte indvirkning på virksomhedens resultater, og takket være deres gennemførelse vil virksomhedens konkurrencemæssige stilling på markedet blive styrket. Det planlagte forskningsarbejde begynder den 1.1.2017 og afsluttes den 31.12.2019. Arbejdet vil blive opdelt i tre faser. De første to vil være industriel forskning (24 måneder), den sidste fase vil være udviklingsarbejde (12 måneder). Forskningen vil bestå i at designe algoritmer til planlægning og planlægning af produktion baseret på kunstig intelligens metoder. De resulterende algoritmer vil blive verificeret ved analyse af beregningsmæssig kompleksitet og adfærd af tilnærmelsesfejl, der udføres både ved eksperimentel og analytisk metode (f.eks. probabliistic). I den næste fase af design, produktion kontrol algoritmer baseret på machine learning metoder vil være underlagt. Muligheden for at udforme et autonomt ekspertsystem, der kan forbedre sig selv ved hjælp af akkumulerede erfaringer (dvs. data) og tilegne sig ny viden på dette grundlag, vil blive undersøgt. Ansøgeren antager, at de udviklede algoritmer vil gøre det muligt at opnå de planlagte produktionsfaktorer. (Danish)
    27 July 2022
    0 references
    Proiectul va consta în realizarea de lucrări de cercetare și dezvoltare care să conducă la pregătirea unui sistem de planificare autonomă (selectarea mijloacelor de implementare a sarcinilor de producție desemnate într-un anumit orizont de timp și atingerea obiectivelor stabilite) și de control (începerea, supravegherea și asigurarea implementării sarcinilor de producție) de producție. Sistemul se va baza pe inteligența artificială și metodele de învățare automată, va permite integrarea cu sistemele ERP/MRP pentru schimbul de date pentru gestionarea producției și va oferi o interfață de comunicare care să permită schimbul de date între acesta și angajați și mașini. Realizarea rezultatelor lucrărilor de cercetare-dezvoltare va avea un impact direct asupra rezultatelor companiei și, prin urmare, datorită implementării acestora, poziția competitivă a companiei pe piață va fi consolidată. Lucrările de cercetare planificate vor începe la 1.1.2017 și vor fi finalizate la 31.12.2019. Lucrările vor fi împărțite în trei etape. Primele două vor fi cercetarea industrială (24 de luni), etapa finală va fi activitatea de dezvoltare (12 luni). Cercetarea va consta în proiectarea de algoritmi pentru planificarea și programarea producției bazate pe metode de inteligență artificială. Algoritmii rezultați vor fi verificați prin analiza complexității computaționale și a comportamentului erorilor de aproximare, efectuate atât prin metoda experimentală, cât și prin metoda analitică (de exemplu, probabliistică). În următoarea etapă de proiectare, algoritmii de control al producției bazate pe metode de învățare automată vor fi supuși. Va fi explorată posibilitatea de a proiecta un sistem de experți autonom capabil să se îmbunătățească cu ajutorul experienței acumulate (adică a datelor) și de a dobândi noi cunoștințe pe această bază. Solicitantul presupune că algoritmii dezvoltați vor permite atingerea factorilor de producție planificați. (Romanian)
    27 July 2022
    0 references
    Projektet kommer att bestå i att genomföra forsknings- och utvecklingsarbete som leder till utarbetandet av ett självständigt planeringssystem (val av medel för genomförande av bestämda produktionsuppgifter inom en viss tidshorisont och uppnåendet av de fastställda målen) och kontroll (start, övervakning och säkerställande av genomförandet av produktionsuppgifterna) produktion. Systemet kommer att baseras på artificiell intelligens och maskininlärningsmetoder, det kommer att möjliggöra integration med ERP/MRP-system för utbyte av data för produktionshantering, och kommer att tillhandahålla ett kommunikationsgränssnitt som möjliggör utbyte av data mellan det och anställda och maskiner. Uppnåendet av resultaten av FoU-arbetet kommer att ha en direkt inverkan på företagets resultat, och tack vare deras genomförande kommer företagets konkurrensposition på marknaden att stärkas. Det planerade forskningsarbetet inleds den 1 januari 1.1.2017 och avslutas den 31.12.2019. Arbetet kommer att delas upp i tre etapper. De två första kommer att vara industriell forskning (24 månader), det sista steget kommer att vara utvecklingsarbete (12 månader). Forskningen kommer att bestå av att utforma algoritmer för planering och schemaläggning av produktion baserad på artificiell intelligens. De resulterande algoritmerna kommer att verifieras genom analys av beräkningskomplexitet och approximationsfels beteende, både genom experimentell och analytisk metod (t.ex. probabliistisk). I nästa steg av design kommer produktionsstyrningsalgoritmer baserade på maskininlärningsmetoder att bli föremål. Möjligheten att utforma ett autonomt expertsystem som kan förbättra sig själv med hjälp av ackumulerad erfarenhet (dvs. data) och förvärva ny kunskap på denna grund kommer att undersökas. Sökanden utgår från att de utvecklade algoritmerna gör det möjligt att uppnå de planerade produktionsfaktorerna. (Swedish)
    27 July 2022
    0 references
    WOJ.: MAŁOPOLSKIE, POW.: Kraków
    0 references
    24 May 2023
    0 references

    Identifiers

    RPMP.01.02.01-12-0406/16
    0 references