Machinery Monitoring Platform with Distributed and Continued News Learning (Q4689364)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q4689364 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Machinery Monitoring Platform with Distributed and Continued News Learning |
Project Q4689364 in Spain |
Statements
113,840.79 Euro
0 references
209,074.0 Euro
0 references
54.45 percent
0 references
7 March 2016
0 references
31 December 2018
0 references
FUNDACIO CENTRE D INNOVACIO I TECNOLOGIA DE LA UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA (CIT-UPC)
0 references
8222
0 references
La industria del futuro se enmarca en el paradigma denominado Industria 4.0, que pretende la integración de los procesos productivos con las nuevas tecnologías de la información y comunicaciones. En sectores productivos de alta competitividad, como el automovilístico, la revolución que supone la Industria 4.0, se contempla como la tendencia natural en los próximos años, por las expectativas de optimización de la producción y reducción de costes que genera. PlatNiNovel pretende innovar en la monitorización de maquinaria de producción industrial, aspecto clave para asegurar la calidad del producto manufacturado y optimizar el OEE de la línea, proponiendo una plataforma de monitorización inteligente de maquinaria industrial, con capacidad de aprendizaje continuado durante la vida útil de los equipos y capacidad de gestionar la variabilidad de las maquinas monitorizadas, mediante la generalización de los modelos de diagnóstico. La plataforma conectará en red a (i) las máquinas monitorizadas, (ii) el servicio de supervisión remota y gestión de información y (iii) los usuarios finales de la plataforma. Se propone aplicar técnicas de análisis multivariable, basadas en inteligencia artificial, que permitan determinar no solamente el estado de deterioro de los componentes, sino también el rendimiento del proceso productivo y la calidad esperada de los productos manufacturados Concretamente se propone una metodología de análisis combinado, basado en un modelo local específico y muy preciso, de cada una de las máquinas monitorizadas por la plataforma, y un modelo de máquina genérica, ubicado en el sistema de gestión de información, que permita gestionar la variabilidad de las diferentes máquinas monitorizadas por la plataforma, así como acumular el conocimiento generado en cada una de ellas. Esta propuesta permite optimizar el compromiso precisión-generalización propio de los modelos basados en datos, ya que el modelo local, entrenado solamente con datos de una máquina, garantiza la precisión, mientras que el modelo de máquina genérica, que acumula el conocimiento generado en todas las máquinas de la plataforma, garantiza la generalización del análisis. Los modelos, estarán formados por dos subsistemas trabajando en paralelo, uno de detección e identificación de anomalías conocidas, y otro de detección de novedad, que permitirá identificar casuísticas no consideradas en el proceso de entrenamiento inicial, e incorporarlas al conocimiento de los modelos de análisis Las innovaciones del proyecto se concretan en dos productos: (i) Módulo local de diagnóstico y detección de novedad (DDN) para maquinaria industrial, de funcionamiento autónomo, y (ii) Sistema remoto de supervisión con modelo de máquina genérica, comprobación de estado y generalización de conocimiento (CEIC) como complemento del DNN. Los clientes potenciales de estos productos serán en una primera fase de explotación del proyecto, las principales empresas TIER1 del sector de automoción (actuales clientes de MAPRO) tanto para líneas de montaje, como de ensayos de componentes. En una segunda fase de explotación, también es un producto de interés para fabricantes de bienes de equipo en general, con una tipología de máquina mecatrónica con sistemas y configuraciones mecánicas que presenten problemáticas afines a las abordadas en el proyecto. Se presenta un consorcio capaz de abordar todas las actividades necesarias para alcanzar los objetivos propuestos. MAPRO es una empresa con amplia experiencia y conocimiento del mercado de maquinaria de test y ensamblado para la industria automovilística, con una numerosa cartera de clientes TIER1 del sector automovilístico con necesidades reales de maximizar el OEE de su línea de producción. CIT-UPC, a través del grupo MCIA, posee el conocimiento y experiencia necesaria en el campo del diagnóstico y monitorización industrial, para garantizar la consecución de todos los objetivos científicos que plantea la presente propuesta (Spanish)
0 references
The industry of the future is part of the paradigm called Industry 4.0, which aims to integrate production processes with new information and communications technologies. In productive sectors of high competitiveness, such as the automotive sector, the revolution of Industry 4.0, is considered as the natural trend in the coming years, due to the expectations of optimisation of production and reduction of costs that it generates. PlatNiNovel aims to innovate in the monitoring of industrial production machinery, a key aspect to ensure the quality of the manufactured product and optimise the OEE of the line, proposing an intelligent monitoring platform of industrial machinery, with continuous learning capacity during the useful life of the equipment and ability to manage the variability of the monitored machines, through the generalisation of diagnostic models. The platform will network to (i) the monitored machines, (ii) the remote monitoring and information management service, and (iii) the platform’s end users. It is proposed to apply multivariate analysis techniques, based on artificial intelligence, that allow to determine not only the state of deterioration of the components, but also the performance of the production process and the expected quality of the manufactured products. Concretely, a combined analysis methodology is proposed, based on a specific and very precise local model, of each of the machines monitored by the platform, and a generic machine model, located in the information management system, that allows to manage the variability of the different machines monitored by the platform, as well as accumulate the knowledge generated in each of them. This proposal allows to optimise the precision-generalisation commitment of the data-based models, since the local model, trained only with data from a machine, guarantees the accuracy, while the generic machine model, which accumulates the knowledge generated in all the machines of the platform, guarantees the generalisation of the analysis. The models will be formed by two subsystems working in parallel, one of detection and identification of known anomalies, and another of novelty detection, which will allow to identify cases not considered in the initial training process, and incorporate them to the knowledge of the analysis models The innovations of the project are concrete in two products: (I) Local diagnostic and novelty detection (DDN) module for industrial machinery, autonomous operation, and (ii) Remote monitoring system with generic machine model, status check and generalisation of knowledge (CEIC) as a complement to the DNN. The potential customers of these products will be in a first phase of operation of the project, the main TIER1 companies in the automotive sector (current MAPRO customers) for both assembly lines and component testing. In a second phase of operation, it is also a product of interest for manufacturers of equipment goods in general, with a typology of mechatronic machine with systems and mechanical configurations that present problems related to those addressed in the project. A consortium is presented capable of addressing all the activities necessary to achieve the proposed objectives. Mapro is a company with extensive experience and knowledge of the testing and assembly machinery market for the automotive industry, with a large portfolio of TIER1 customers in the automotive sector with real needs to maximise the OEE of its production line. Cit-UPC, through the MCIA group, has the necessary knowledge and experience in the field of industrial diagnosis and monitoring, to ensure the achievement of all the scientific objectives set forth in this proposal (English)
0.193661626053184
0 references
A indústria do futuro faz parte do paradigma denominado Indústria 4.0, que visa integrar os processos de produção com as novas tecnologias da informação e da comunicação. Em sectores produtivos de elevada competitividade, como o sector automóvel, a revolução da Indústria 4.0, é considerada como a tendência natural nos próximos anos, devido às expectativas de optimização da produção e redução dos custos que gera. A PlatNiNovel pretende inovar na monitorização de máquinas de produção industrial, aspeto fundamental para garantir a qualidade do produto fabricado e otimizar o OEE da linha, propondo uma plataforma de monitorização inteligente de máquinas industriais, com capacidade de aprendizagem contínua durante a vida útil dos equipamentos e capacidade de gerir a variabilidade das máquinas monitorizadas, através da generalização de modelos de diagnóstico. A plataforma ligará em rede i) as máquinas monitorizadas, ii) o serviço de monitorização e gestão da informação à distância e iii) os utilizadores finais da plataforma. Propõe-se a aplicação de técnicas de análise multivariada, baseadas na inteligência artificial, que permitam determinar não só o estado de deterioração dos componentes, mas também o desempenho do processo de produção e a qualidade esperada dos produtos fabricados. Concretamente, propõe-se uma metodologia de análise combinada, baseada num modelo local específico e muito preciso, de cada uma das máquinas monitorizadas pela plataforma, e um modelo de máquina genérico, localizado no sistema de gestão da informação, que permite gerir a variabilidade das diferentes máquinas monitorizadas pela plataforma, bem como acumular os conhecimentos gerados em cada uma delas. Esta proposta permite otimizar o compromisso de precisão-generalização dos modelos baseados em dados, uma vez que o modelo local, treinado apenas com dados de uma máquina, garante a exatidão, enquanto o modelo genérico de máquina, que acumula o conhecimento gerado em todas as máquinas da plataforma, garante a generalização da análise. Os modelos serão formados por dois subsistemas que funcionam em paralelo, um de detecção e identificação de anomalias conhecidas, e outro de detecção de novidades, o que permitirá identificar casos não considerados no processo de formação inicial, e incorporá-los ao conhecimento dos modelos de análise. (I) Módulo local de diagnóstico e deteção de novidades (DDN) para máquinas industriais, funcionamento autónomo e (ii) sistema de monitorização à distância com modelo genérico de máquina, verificação do estado e generalização do conhecimento (CEIC) como complemento da DNN. Os potenciais clientes destes produtos estarão numa primeira fase de operação do projecto, as principais empresas TIER1 do sector automóvel (clientes actuais MAPRO) tanto para linhas de montagem como para testes de componentes. Numa segunda fase de operação, é também um produto de interesse para os fabricantes de equipamentos em geral, com uma tipologia de máquina mecatrónica com sistemas e configurações mecânicas que apresentam problemas relacionados com os abordados no projeto. Apresenta-se um consórcio capaz de abordar todas as atividades necessárias para atingir os objetivos propostos. A Mapro é uma empresa com vasta experiência e conhecimento do mercado de máquinas de teste e montagem para a indústria automóvel, com um vasto portefólio de clientes TIER1 no sector automóvel com necessidades reais de maximizar o OEE da sua linha de produção. A Cit-UPC, através do grupo MCIA, tem o conhecimento e a experiência necessários no campo do diagnóstico e monitoramento industrial, para garantir a realização de todos os objetivos científicos estabelecidos nesta proposta. (Portuguese)
0 references
Tuleviku tööstus on osa paradigmast nimega Industry 4.0, mille eesmärk on integreerida tootmisprotsessid uute info- ja kommunikatsioonitehnoloogiatega. Kõrge konkurentsivõimega tootmissektorites, nagu autotööstus, peetakse tööstuse 4.0 revolutsiooni lähiaastatel loomulikuks suundumuseks, kuna ootused tootmise optimeerimise ja sellega kaasnevate kulude vähendamise kohta on ootused. PlatNiNoveli eesmärk on uuendada tööstuslike tootmismasinate seiret, mis on peamine aspekt toodetud toote kvaliteedi tagamiseks ja liini OEE optimeerimiseks, pakkudes välja tööstusmasinate aruka seireplatvormi, millel on pidev õppimisvõime seadmete kasuliku eluea jooksul ja võime juhtida jälgitavate masinate varieeruvust diagnostikamudelite üldistamise kaudu. Platvorm ühendab i) jälgitavaid masinaid, ii) kaugseire- ja teabehaldusteenust ning iii) platvormi lõppkasutajaid. Tehakse ettepanek kasutada tehisintellektil põhinevaid mitme muutujaga analüüsimeetodeid, mis võimaldavad kindlaks teha mitte ainult komponentide halvenemise, vaid ka tootmisprotsessi toimivuse ja toodetud toodete eeldatava kvaliteedi. Käesolev ettepanek võimaldab optimeerida andmepõhiste mudelite täpsust üldistavat kohustust, sest kohalik mudel, mis on koolitatud ainult masina andmetega, tagab täpsuse, samas kui üldine masinamudel, mis kogub platvormi kõigis masinates saadud teadmisi, tagab analüüsi üldistamise. Mudelid koosnevad kahest paralleelselt töötavast allsüsteemist, üks teadaolevate kõrvalekallete avastamisest ja tuvastamisest ning teine uudsuse tuvastamisest, mis võimaldab tuvastada juhtumeid, mida ei ole algkoolituse käigus arvesse võetud, ja lisada need analüüsimudelite teadmistesse. Projekti uuendused on konkreetsed kahes tootes: I) tööstusmasinate kohaliku diagnostika ja uudsuse tuvastamise moodul (DDN) ja sõltumatu töö ning ii) kaugseiresüsteem koos üldise masinamudeliga, staatuse kontroll ja teadmiste üldistamine (CEIC) täiendusena DNNile. Nende toodete potentsiaalsed kliendid on projekti esimeses etapis, peamised TIER1 ettevõtted autotööstuses (praegused MAPRO kliendid) nii montaažiliinide kui ka komponentide katsetamise jaoks. Teises tegevusetapis on see ka seadmete tootjate jaoks üldiselt huvipakkuv toode, millel on mehhatrooniline masin, millel on süsteemid ja mehaanilised konfiguratsioonid, mis tekitavad probleeme, mis on seotud projektis käsitletavatega. Esitatakse konsortsium, mis suudab käsitleda kõiki kavandatud eesmärkide saavutamiseks vajalikke tegevusi. Mapro on ettevõte, kellel on laialdased kogemused ja teadmised autotööstuse katse- ja monteerimismasinate turust, millel on suur TIER1 klientide portfell autotööstuses, kellel on reaalsed vajadused oma tootmisliini OEE maksimeerimiseks. CITES-UPC-l on MCIA rühma kaudu vajalikud teadmised ja kogemused tööstusliku diagnoosimise ja seire valdkonnas, et tagada kõigi käesolevas ettepanekus sätestatud teaduslike eesmärkide saavutamine. (Estonian)
0 references
Индустрията на бъдещето е част от парадигмата, наречена Industry 4.0, която има за цел да интегрира производствените процеси с новите информационни и комуникационни технологии. В производствените сектори с висока конкурентоспособност, като автомобилния сектор, революцията на Индустрия 4.0 се счита за естествена тенденция през следващите години поради очакванията за оптимизиране на производството и намаляване на разходите, които тя генерира. PlatNiNovel има за цел да въведе иновации в мониторинга на промишлените производствени машини, ключов аспект за осигуряване на качеството на произвеждания продукт и оптимизиране на OEE на линията, предлагайки интелигентна платформа за мониторинг на промишлени машини, с непрекъснат капацитет за обучение по време на полезния живот на оборудването и способност за управление на променливостта на наблюдаваните машини, чрез обобщаване на диагностични модели. Платформата ще се свърже с i) наблюдаваните машини, ii) услугата за дистанционно наблюдение и управление на информацията и iii) крайните потребители на платформата. Предлага се да се прилагат многовариантни техники за анализ, основани на изкуствен интелект, които позволяват да се определи не само състоянието на влошаване на компонентите, но и производителността на производствения процес и очакваното качество на произвежданите продукти. По-конкретно се предлага комбинирана методология за анализ, основана на специфичен и много точен локален модел, на всяка от машините, наблюдавани от платформата, и генеричен модел машина, разположен в системата за управление на информацията, който позволява да се управлява променливостта на различните машини, наблюдавани от платформата, както и да се натрупват знанията, генерирани във всяка от тях. Настоящото предложение позволява да се оптимизира ангажиментът за прецизност на моделите, основани на данни, тъй като местният модел, обучен само с данни от машина, гарантира точността, докато генеричният модел машина, който натрупва знанията, генерирани във всички машини на платформата, гарантира обобщаването на анализа. Моделите ще бъдат съставени от две подсистеми, работещи паралелно — една за откриване и идентифициране на известни аномалии, и друга за откриване на новост, което ще позволи да се идентифицират случаи, които не са разгледани в процеса на първоначалното обучение, и да се включат в познаването на моделите за анализ Иновациите на проекта са конкретни в два продукта: I) Механичен модул за диагностика и откриване на новости (DDN) за промишлени машини, автономна работа и ii) система за дистанционно наблюдение с генеричен модел машина, проверка на състоянието и обобщаване на знанията (CEIC) като допълнение към DNN. Потенциалните клиенти на тези продукти ще бъдат в първата фаза на експлоатация на проекта, основните компании TIER1 в автомобилния сектор (настоящите клиенти на MAPRO) както за монтажни линии, така и за тестване на компоненти. Във втората фаза на експлоатация той също е продукт на интерес за производителите на стоки за оборудване като цяло, с типология на мехатронна машина със системи и механични конфигурации, които представляват проблеми, свързани с разгледаните в проекта. Представен е консорциум, който е в състояние да отговори на всички дейности, необходими за постигане на предложените цели. Mapro е компания с богат опит и познания за пазара на изпитвателни и монтажни машини за автомобилната индустрия, с голямо портфолио от клиенти на TIER1 в автомобилния сектор с реални нужди за максимизиране на OEE на своята производствена линия. Cit-UPC, чрез групата MCIA, притежава необходимите знания и опит в областта на промишлената диагностика и мониторинг, за да гарантира постигането на всички научни цели, изложени в настоящото предложение. (Bulgarian)
0 references
Fremtidens industri er en del af paradigmet Industry 4.0, som har til formål at integrere produktionsprocesser med nye informations- og kommunikationsteknologier. I produktive sektorer med høj konkurrenceevne, såsom bilindustrien, betragtes Industri 4.0's revolution som den naturlige tendens i de kommende år på grund af forventningerne om optimering af produktionen og reduktion af de omkostninger, den genererer. PlatNiNovel sigter mod at innovere i overvågningen af industrielle produktionsmaskiner, et centralt aspekt for at sikre kvaliteten af det fremstillede produkt og optimere OEE af linjen, foreslår en intelligent overvågningsplatform for industrielle maskiner, med kontinuerlig læringskapacitet i løbet af udstyrets levetid og evne til at styre variabiliteten af de overvågede maskiner gennem generalisering af diagnostiske modeller. Platformen vil netværke til i) de overvågede maskiner, ii) fjernovervågnings- og informationsstyringstjenesten og iii) platformens slutbrugere. Det foreslås at anvende multivariate analyseteknikker baseret på kunstig intelligens, der gør det muligt ikke blot at bestemme tilstanden for forringelse af komponenterne, men også effektiviteten af produktionsprocessen og den forventede kvalitet af de fremstillede produkter. Beton foreslås en kombineret analysemetode baseret på en specifik og meget præcis lokal model for hver af de maskiner, der overvåges af platformen, og en generisk maskinmodel, der er placeret i informationsstyringssystemet, der gør det muligt at styre variabiliteten af de forskellige maskiner, der overvåges af platformen, samt akkumulere den viden, der genereres i hver af dem. Dette forslag gør det muligt at optimere de databaserede modellers præcisionsgenerering, da den lokale model, der kun er uddannet med data fra en maskine, garanterer nøjagtigheden, mens den generiske maskinmodel, som akkumulerer den viden, der genereres i alle platformens maskiner, garanterer generalisering af analysen. Modellerne vil blive dannet af to delsystemer, der arbejder parallelt, en påvisning og identifikation af kendte anomalier, og en anden af nyhedsdetektering, som vil gøre det muligt at identificere tilfælde, der ikke tages i betragtning i grunduddannelsesprocessen, og indarbejde dem til viden om analysemodeller Projektets innovationer er konkrete i to produkter: I) Lokalt diagnostisk og nyhedsdetekteringsmodul (DDN) til industrimaskiner, autonom drift og ii) Fjernovervågningssystem med generisk maskinmodel, statustjek og generalisering af viden (CEIC) som supplement til DNN. De potentielle kunder af disse produkter vil være i den første fase af driften af projektet, de vigtigste TIER1-virksomheder i bilindustrien (nuværende MAPRO-kunder) til både samlebånd og komponenttest. I en anden fase af driften er det også et produkt af interesse for producenter af udstyrsvarer generelt med en typologi af mekatronisk maskine med systemer og mekaniske konfigurationer, der frembyder problemer i forbindelse med dem, der behandles i projektet. Der fremlægges et konsortium, der er i stand til at håndtere alle de aktiviteter, der er nødvendige for at nå de foreslåede mål. Mapro er en virksomhed med stor erfaring og viden om markedet for test- og montagemaskiner til bilindustrien, med en stor portefølje af TIER1-kunder i bilindustrien med reelle behov for at maksimere OEE's produktionslinje. Cit-UPC har gennem MCIA-gruppen den nødvendige viden og erfaring inden for industriel diagnose og overvågning for at sikre, at alle de videnskabelige mål, der er fastsat i dette forslag, nås. (Danish)
0 references
Industria viitorului face parte din paradigma numită Industry 4.0, care își propune să integreze procesele de producție cu noile tehnologii ale informației și comunicațiilor. În sectoarele productive cu o competitivitate ridicată, cum ar fi sectorul automobilelor, revoluția Industriei 4.0, este considerată ca fiind tendința naturală din anii următori, datorită așteptărilor de optimizare a producției și de reducere a costurilor pe care le generează. PlatNiNovel își propune să inoveze în monitorizarea utilajelor de producție industrială, un aspect cheie pentru asigurarea calității produsului fabricat și optimizarea OEE a liniei, propunând o platformă inteligentă de monitorizare a mașinilor industriale, cu capacitate de învățare continuă pe durata de viață utilă a echipamentului și capacitatea de a gestiona variabilitatea mașinilor monitorizate, prin generalizarea modelelor de diagnosticare. Platforma va conecta (i) mașinile monitorizate, (ii) serviciul de monitorizare la distanță și de gestionare a informațiilor și (iii) utilizatorii finali ai platformei. Se propune aplicarea unor tehnici de analiză multivariate, bazate pe inteligența artificială, care să permită determinarea nu numai a stării de deteriorare a componentelor, ci și a performanței procesului de producție și a calității așteptate a produselor fabricate. Concret, se propune o metodologie de analiză combinată, bazată pe un model local specific și foarte precis, a fiecărei mașini monitorizate de platformă, și un model de mașină generic, situat în sistemul de gestionare a informațiilor, care permite gestionarea variabilității diferitelor mașini monitorizate de platformă, precum și acumularea cunoștințelor generate în fiecare dintre acestea. Această propunere permite optimizarea angajamentului de generalizare a preciziei modelelor bazate pe date, deoarece modelul local, instruit numai cu date de la o mașină, garantează acuratețea, în timp ce modelul generic al mașinii, care acumulează cunoștințele generate în toate mașinile platformei, garantează generalizarea analizei. Modelele vor fi formate din două subsisteme care funcționează în paralel, unul de detectare și identificare a anomaliilor cunoscute, și altul de detectare a noutății, care va permite identificarea cazurilor care nu sunt luate în considerare în procesul de pregătire inițială și includerea acestora în cunoașterea modelelor de analiză Inovațiile proiectului sunt concrete în două produse: (I) modulul local de diagnosticare și detectare a noutății (DDN) pentru utilaje industriale, funcționare autonomă și (ii) sistem de monitorizare la distanță cu model generic de mașină, verificarea stării și generalizarea cunoștințelor (CEIC) ca o completare la DNN. Potențialii clienți ai acestor produse se vor afla într-o primă fază de funcționare a proiectului, principalele companii TIER1 din sectorul auto (clienți actuali MAPRO) atât pentru liniile de asamblare, cât și pentru testarea componentelor. Într-o a doua fază de funcționare, este, de asemenea, un produs de interes pentru producătorii de echipamente în general, cu o tipologie de mașină mecatronică cu sisteme și configurații mecanice care prezintă probleme legate de cele abordate în proiect. Se prezintă un consorțiu capabil să abordeze toate activitățile necesare pentru atingerea obiectivelor propuse. Mapro este o companie cu o vastă experiență și cunoștințe despre piața mașinilor de testare și asamblare pentru industria auto, cu un portofoliu mare de clienți TIER1 din sectorul auto, cu nevoi reale de a maximiza OEE-ul liniei sale de producție. CIT-UPC, prin grupul MCIA, are cunoștințele și experiența necesare în domeniul diagnosticării și monitorizării industriale, pentru a asigura realizarea tuturor obiectivelor științifice stabilite în prezenta propunere. (Romanian)
0 references
Industrija prihodnosti je del paradigme Industrija 4.0, katere cilj je povezati proizvodne procese z novimi informacijskimi in komunikacijskimi tehnologijami. V proizvodnih sektorjih z visoko konkurenčnostjo, kot je avtomobilski sektor, revolucija industrije 4.0 velja za naravni trend v prihodnjih letih zaradi pričakovanj optimizacije proizvodnje in zmanjšanja stroškov, ki jih ustvarja. PlatNiNovel si prizadeva za inovacije pri spremljanju industrijskih proizvodnih strojev, kar je ključni vidik za zagotavljanje kakovosti proizvedenega izdelka in optimizacijo OEE linije, s predlogom inteligentne platforme za spremljanje industrijskih strojev, s stalno sposobnostjo učenja v dobi uporabe opreme in sposobnostjo obvladovanja spremenljivosti nadzorovanih strojev, s posplošitvijo diagnostičnih modelov. Platforma se bo povezovala z (i) spremljanimi stroji, (ii) storitvijo za daljinsko spremljanje in upravljanje informacij ter (iii) končnimi uporabniki platforme. Predlaga se uporaba multivariatnih analiznih tehnik, ki temeljijo na umetni inteligenci, ki omogočajo ne le ugotavljanje stanja poslabšanja sestavnih delov, temveč tudi učinkovitost proizvodnega procesa in pričakovano kakovost proizvedenih izdelkov. Konkretno se predlaga kombinirana metodologija analize, ki temelji na specifičnem in zelo natančnem lokalnem modelu vsakega od strojev, ki jih spremlja platforma, in generičnem modelu stroja, ki se nahaja v sistemu za upravljanje informacij, ki omogoča upravljanje spremenljivosti različnih strojev, ki jih spremlja platforma, in zbiranje znanja, pridobljenega v vsakem od njih. Ta predlog omogoča optimizacijo zavezanosti za natančnost posploševanja modelov, ki temeljijo na podatkih, saj lokalni model, ki je usposobljen samo s podatki iz stroja, zagotavlja natančnost, medtem ko generični model stroja, ki zbira znanje, pridobljeno v vseh strojih platforme, zagotavlja posplošitev analize. Modeli bodo sestavljeni iz dveh podsistemov, ki delujeta vzporedno, enega za odkrivanje in prepoznavanje znanih nepravilnosti in drugega odkrivanja novosti, kar bo omogočilo prepoznavanje primerov, ki niso upoštevani v začetnem procesu usposabljanja, in jih vključili v poznavanje analiznih modelov. (I) Lokalni diagnostični modul in modul za odkrivanje novosti (DDN) za industrijske stroje, avtonomno delovanje in (ii) sistem daljinskega spremljanja z generičnim modelom stroja, preverjanjem stanja in posploševanjem znanja (CEIC) kot dopolnilo DNN. Potencialni kupci teh izdelkov bodo v prvi fazi delovanja projekta, glavni TIER1 podjetja v avtomobilskem sektorju (trenutne stranke MAPRO) za montažne linije in testiranje komponent. V drugi fazi delovanja je tudi izdelek, ki je zanimiv za proizvajalce opreme na splošno, s tipologijo mehatronskega stroja s sistemi in mehanskimi konfiguracijami, ki predstavljajo težave, povezane s tistimi, ki so obravnavane v projektu. Predstavljen je konzorcij, ki lahko obravnava vse dejavnosti, potrebne za doseganje predlaganih ciljev. Mapro je podjetje z bogatimi izkušnjami in znanjem na trgu testnih in montažnih strojev za avtomobilsko industrijo, z velikim portfeljem kupcev TIER1 v avtomobilskem sektorju z resničnimi potrebami po maksimiranju OEE svoje proizvodne linije. CIT-UPC ima prek skupine MCIA potrebno znanje in izkušnje na področju industrijske diagnostike in spremljanja, da se zagotovi doseganje vseh znanstvenih ciljev, določenih v tem predlogu. (Slovenian)
0 references
Η βιομηχανία του μέλλοντος είναι μέρος του παραδείγματος που ονομάζεται Industry 4.0, το οποίο έχει ως στόχο να ενσωματώσει τις διαδικασίες παραγωγής με τις νέες τεχνολογίες πληροφοριών και επικοινωνιών. Σε παραγωγικούς τομείς υψηλής ανταγωνιστικότητας, όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, η επανάσταση της Βιομηχανίας 4.0, θεωρείται η φυσική τάση τα επόμενα χρόνια, λόγω των προσδοκιών της βελτιστοποίησης της παραγωγής και της μείωσης του κόστους που παράγει. Η PlatNiNovel στοχεύει στην καινοτομία στην παρακολούθηση των μηχανημάτων βιομηχανικής παραγωγής, μια βασική πτυχή για τη διασφάλιση της ποιότητας του κατασκευαζόμενου προϊόντος και τη βελτιστοποίηση του ΟΕΕ της γραμμής, προτείνοντας μια έξυπνη πλατφόρμα παρακολούθησης βιομηχανικών μηχανημάτων, με συνεχή ικανότητα μάθησης κατά τη διάρκεια της ωφέλιμης ζωής του εξοπλισμού και ικανότητα διαχείρισης της μεταβλητότητας των παρακολουθούνται μηχανών, μέσω της γενίκευσης των διαγνωστικών μοντέλων. Η πλατφόρμα θα δικτυώνεται με i) τα ελεγχόμενα μηχανήματα, ii) την υπηρεσία απομακρυσμένης παρακολούθησης και διαχείρισης πληροφοριών και iii) τους τελικούς χρήστες της πλατφόρμας. Προτείνεται η εφαρμογή πολυμεταβλητών τεχνικών ανάλυσης, με βάση την τεχνητή νοημοσύνη, που επιτρέπουν τον προσδιορισμό όχι μόνο της κατάστασης φθοράς των συστατικών μερών, αλλά και της απόδοσης της παραγωγικής διαδικασίας και της αναμενόμενης ποιότητας των κατασκευαζόμενων προϊόντων. Συγκεκριμένα, προτείνεται συνδυασμένη μεθοδολογία ανάλυσης, με βάση ένα συγκεκριμένο και πολύ ακριβές τοπικό μοντέλο, για κάθε μηχάνημα που παρακολουθείται από την πλατφόρμα, και ένα γενικό μοντέλο μηχανής, το οποίο βρίσκεται στο σύστημα διαχείρισης πληροφοριών, το οποίο επιτρέπει τη διαχείριση της μεταβλητότητας των διαφόρων μηχανών που παρακολουθούνται από την πλατφόρμα, καθώς και τη συσσώρευση των γνώσεων που παράγονται σε κάθε μία από αυτές. Η παρούσα πρόταση επιτρέπει τη βελτιστοποίηση της δέσμευσης για τη γενίκευση ακριβείας των μοντέλων που βασίζονται σε δεδομένα, δεδομένου ότι το τοπικό μοντέλο, εκπαιδευμένο μόνο με δεδομένα από ένα μηχάνημα, εγγυάται την ακρίβεια, ενώ το μοντέλο γενικής μηχανής, το οποίο συγκεντρώνει τις γνώσεις που παράγονται σε όλα τα μηχανήματα της πλατφόρμας, εγγυάται τη γενίκευση της ανάλυσης. Τα μοντέλα θα σχηματιστούν από δύο υποσυστήματα που λειτουργούν παράλληλα, ένα για την ανίχνευση και τον εντοπισμό γνωστών ανωμαλιών, και ένα άλλο της ανίχνευσης καινοτομίας, που θα επιτρέψει τον εντοπισμό περιπτώσεων που δεν εξετάστηκαν κατά τη διαδικασία αρχικής κατάρτισης και την ενσωμάτωσή τους στη γνώση των μοντέλων ανάλυσης Οι καινοτομίες του έργου είναι συγκεκριμένες σε δύο προϊόντα: I) Τοπική μονάδα διάγνωσης και ανίχνευσης καινοτομίας (DDN) για βιομηχανικά μηχανήματα, αυτόνομη λειτουργία και ii) σύστημα απομακρυσμένης παρακολούθησης με γενικό μοντέλο μηχανής, έλεγχο κατάστασης και γενίκευση των γνώσεων (CEIC) ως συμπλήρωμα του DNN. Οι δυνητικοί πελάτες αυτών των προϊόντων θα βρίσκονται σε μια πρώτη φάση λειτουργίας του έργου, οι κύριες εταιρείες TIER1 στον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας (σημερινοί πελάτες MAPRO) τόσο για τις γραμμές συναρμολόγησης όσο και για τις δοκιμές εξαρτημάτων. Σε μια δεύτερη φάση λειτουργίας, αποτελεί επίσης προϊόν ενδιαφέροντος για τους κατασκευαστές αγαθών εξοπλισμού εν γένει, με τυπολογία μηχατρονικής μηχανής με συστήματα και μηχανικές διαμορφώσεις που παρουσιάζουν προβλήματα σχετικά με αυτά που εξετάζονται στο έργο. Παρουσιάζεται μια κοινοπραξία ικανή να καλύψει όλες τις δραστηριότητες που απαιτούνται για την επίτευξη των προτεινόμενων στόχων. Η Mapro είναι μια εταιρεία με μεγάλη εμπειρία και γνώση της αγοράς μηχανημάτων δοκιμών και συναρμολόγησης για την αυτοκινητοβιομηχανία, με ένα μεγάλο χαρτοφυλάκιο πελατών της TIER1 στον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας με πραγματικές ανάγκες για τη μεγιστοποίηση του ΟΕΕ της γραμμής παραγωγής της. Η CIT-UPC, μέσω της ομάδας MCIA, διαθέτει τις απαραίτητες γνώσεις και εμπειρία στον τομέα της βιομηχανικής διάγνωσης και παρακολούθησης, ώστε να εξασφαλιστεί η επίτευξη όλων των επιστημονικών στόχων που καθορίζονται στην παρούσα πρόταση. (Greek)
0 references
Framtidens industri är en del av paradigmet Industri 4.0, som syftar till att integrera produktionsprocesser med ny informations- och kommunikationsteknik. I produktiva sektorer med hög konkurrenskraft, t.ex. bilindustrin, anses industri 4.0-revolutionen vara den naturliga trenden under de kommande åren, på grund av förväntningarna på optimering av produktionen och minskade kostnader som den genererar. PlatNiNovel syftar till att innovera i övervakningen av industriella produktionsmaskiner, en viktig aspekt för att säkerställa kvaliteten på den tillverkade produkten och optimera OEE av linjen, föreslå en intelligent övervakningsplattform för industriella maskiner, med kontinuerlig inlärningskapacitet under utrustningens livslängd och förmåga att hantera variabiliteten hos de övervakade maskinerna, genom generalisering av diagnostiska modeller. Plattformen kommer att nätverka för i) övervakade maskiner, ii) fjärrövervaknings- och informationshanteringstjänsten och iii) plattformens slutanvändare. Det föreslås att man tillämpar multivariata analystekniker, baserade på artificiell intelligens, som gör det möjligt att fastställa inte bara försämringstillståndet för komponenterna utan också produktionsprocessens prestanda och den förväntade kvaliteten på de tillverkade produkterna. En kombinerad analysmetod föreslås, baserad på en specifik och mycket exakt lokal modell, för var och en av de maskiner som övervakas av plattformen, och en generisk maskinmodell, belägen i informationshanteringssystemet, som gör det möjligt att hantera variabiliteten hos de olika maskiner som övervakas av plattformen, samt samla den kunskap som genereras i var och en av dem. Detta förslag gör det möjligt att optimera de databaserade modellernas precisionsgeneralisering, eftersom den lokala modellen, som endast är utbildad med data från en maskin, garanterar noggrannheten, medan den generiska maskinmodellen, som ackumulerar den kunskap som genereras i plattformens alla maskiner, garanterar en generalisering av analysen. Modellerna kommer att bildas av två delsystem som arbetar parallellt, ett av detektering och identifiering av kända avvikelser, och en annan av nyhet upptäckt, som kommer att göra det möjligt att identifiera fall som inte beaktas i den inledande utbildningsprocessen, och införliva dem till kännedom om analysmodeller Innovationerna i projektet är konkreta i två produkter: I) modulen för lokal diagnostisk och nyhetsdetektion (DDN) för industriella maskiner, autonom drift och ii) fjärrövervakningssystem med generisk maskinmodell, statuskontroll och generalisering av kunskap (CEIC) som ett komplement till DNN. De potentiella kunderna av dessa produkter kommer att vara i en första fas av projektet, de viktigaste TIER1-företagen inom bilindustrin (nuvarande MAPRO-kunder) för både monteringslinjer och komponentprovning. I en andra fas av driften är det också en produkt av intresse för tillverkare av utrustningsvaror i allmänhet, med en typologi av mekatronisk maskin med system och mekaniska konfigurationer som ger upphov till problem relaterade till dem som behandlas i projektet. Ett konsortium presenteras som kan hantera all verksamhet som krävs för att uppnå de föreslagna målen. Mapro är ett företag med lång erfarenhet och kunskap om marknaden för provnings- och monteringsmaskiner för fordonsindustrin, med en stor portfölj av TIER1-kunder inom fordonsindustrin med verkliga behov för att maximera OEE:s produktionslinje. Cit-UPC, genom MCIA-gruppen, har nödvändig kunskap och erfarenhet inom området industriell diagnos och övervakning för att säkerställa att alla de vetenskapliga mål som anges i detta förslag uppnås. (Swedish)
0 references
A jövő ipara része az Ipar 4.0 nevű paradigmának, amelynek célja, hogy a termelési folyamatokat integrálja az új információs és kommunikációs technológiákkal. A magas versenyképességű termelő ágazatokban, például az autóiparban, az Ipar 4.0 forradalma az elkövetkező években természetes tendenciának számít a termelés optimalizálása és az általa generált költségek csökkentése miatt. A PlatNiNovel célja az ipari termelési gépek nyomon követése, amely kulcsfontosságú szempont a gyártott termék minőségének biztosításához és a vonal OEE-jének optimalizálásához, az ipari gépek intelligens felügyeleti platformját javasolva, amely folyamatos tanulási kapacitással rendelkezik a berendezések hasznos élettartama alatt, és képes kezelni a monitorozott gépek változékonyságát a diagnosztikai modellek általánosításával. A platform hálózatba fog kapcsolni i. a felügyelt gépeket, ii. a távfelügyeleti és információkezelési szolgáltatást, valamint iii. a platform végfelhasználóit. Javasoljuk, hogy mesterséges intelligencián alapuló többváltozós elemzési technikákat alkalmazzanak, amelyek lehetővé teszik nemcsak az összetevők romlási állapotának, hanem a gyártási folyamat teljesítményének és a gyártott termékek várható minőségének meghatározását is. Konkrétan a platform által ellenőrzött egyes gépek egyedi és nagyon pontos helyi modelljén alapuló kombinált elemzési módszertant javasolnak, valamint az információkezelési rendszerben található általános gépmodellt, amely lehetővé teszi a platform által ellenőrzött különböző gépek variabilitásának kezelését, valamint az ezekből származó ismeretek összegyűjtését. Ez a javaslat lehetővé teszi az adatalapú modellek precizitás-általánosítási kötelezettségvállalásának optimalizálását, mivel a csak gépi adatokkal képzett helyi modell garantálja a pontosságot, míg az általános gépmodell, amely a platform összes gépében felhalmozza a tudást, garantálja az elemzés általánosítását. A modelleket két párhuzamosan működő alrendszer alkotja, az egyik az ismert anomáliák észlelése és azonosítása, a másik pedig az újdonságok észlelése, amelyek lehetővé teszik a kezdeti képzési folyamatban nem figyelembe vett esetek azonosítását, és beépítik azokat az elemzési modellek ismeretébe. A projekt innovációi konkrétak két termékben: I) Helyi diagnosztikai és újdonságérzékelési (DDN) modul ipari gépekhez, autonóm üzemeltetéshez és ii. távfelügyeleti rendszer általános gépmodellel, állapotellenőrzéssel és tudás általánosításával (CEIC) a DNN kiegészítéseként. Ezeknek a termékeknek a potenciális ügyfelei a projekt működésének első fázisában lesznek, az autóipar legfontosabb TIER1 vállalatai (jelenlegi MAPRO ügyfelek) mind az összeszerelősorok, mind az alkatrészek tesztelése terén. A működés második szakaszában általában a berendezések gyártóinak érdeklődésére számot tartó termék, a mechatronikus gép tipológiája olyan rendszerekkel és mechanikai konfigurációkkal, amelyek problémákat vetnek fel a projektben szereplőkkel kapcsolatban. Olyan konzorciumot mutatnak be, amely képes a javasolt célkitűzések eléréséhez szükséges valamennyi tevékenység kezelésére. A Mapro egy olyan vállalat, amely széles körű tapasztalattal és ismeretekkel rendelkezik az autóipar tesztelési és összeszerelési géppiacán, a TIER1 ügyfelek nagy portfóliójával az autóiparban, valós igényekkel, hogy maximalizálja gyártósorának OEE-jét. A CIT-UPC az MCIA csoporton keresztül rendelkezik az ipari diagnózis és ellenőrzés területén szükséges ismeretekkel és tapasztalattal ahhoz, hogy biztosítsa az e javaslatban meghatározott valamennyi tudományos célkitűzés elérését. (Hungarian)
0 references
Tulevaisuuden teollisuus on osa Industry 4.0 -mallia, jonka tavoitteena on integroida tuotantoprosessit uusiin tieto- ja viestintäteknologioihin. Korkean kilpailukyvyn omaavilla tuotantoaloilla, kuten autoteollisuudessa, teollisuus 4.0:n vallankumousta pidetään tulevina vuosina luonnollisena suuntauksena, koska odotukset tuotannon optimoinnista ja kustannusten alentamisesta. PlatNiNovel pyrkii innovoimaan teollisuustuotantokoneiden seurannassa, joka on keskeinen tekijä, jolla varmistetaan valmistetun tuotteen laatu ja optimoidaan linjan OEE, ehdottamalla teollisuuskoneiden älykästä seurantaalustaa, jolla on jatkuva oppimiskapasiteetti laitteiden käyttöiän aikana ja kyky hallita valvottavien koneiden vaihtelevuutta yleisttämällä diagnostisia malleja. Alusta verkottuu i) valvottuihin koneisiin, ii) etäseuranta- ja tiedonhallintapalveluun ja iii) alustan loppukäyttäjiin. Ehdotetaan, että sovelletaan monimuuttujaanalyysitekniikoita, jotka perustuvat tekoälyyn ja joiden avulla voidaan määrittää paitsi komponenttien huononemisen tila myös tuotantoprosessin suorituskyky ja valmistettujen tuotteiden odotettu laatu. Ehdotetaan konkreettisesti yhdistettyä analyysimenetelmää, joka perustuu erityiseen ja erittäin tarkkaan paikalliseen malliin kustakin alustan valvomasta koneesta, sekä tietojenhallintajärjestelmään sijoitettua geneeristä konemallia, jonka avulla voidaan hallita alustan valvomien eri koneiden vaihtelevuutta ja kerätä kussakin niistä saatua tietoa. Tämän ehdotuksen avulla voidaan optimoida datapohjaisten mallien täsmällistä yleistymistä koskeva sitoumus, koska paikallinen malli, joka on koulutettu vain koneen tiedoilla, takaa tarkkuuden, kun taas yleinen konemalli, joka kerää kaikkiin alustan koneisiin tuotettua tietoa, takaa analyysin yleistymisen. Mallit muodostuvat kahdesta rinnakkaisesta osajärjestelmästä, joista toinen on tunnettujen poikkeavuuksien havaitseminen ja tunnistaminen ja toinen uutuushavainto, jonka avulla voidaan tunnistaa tapaukset, joita ei oteta huomioon peruskoulutusprosessissa, ja sisällyttää ne analyysimallien tuntemukseen. Hankkeen innovaatiot ovat konkreettisia kahdessa tuotteessa: I) Paikallinen diagnostiikka- ja uutuudenilmaisinmoduuli teollisuuskoneille, autonominen toiminta ja ii) etävalvontajärjestelmä, jossa käytetään yleistä konemallia, tilantarkistusta ja tietämyksen yleistämistä (CEIC) DNN:n täydentämiseksi. Näiden tuotteiden potentiaaliset asiakkaat ovat hankkeen ensimmäisessä vaiheessa, autoteollisuuden tärkeimmät TIER1-yritykset (nykyiset MAPRO-asiakkaat) sekä kokoonpanolinjojen että komponenttien testauksen osalta. Toisessa toimintavaiheessa se on myös tuote, joka kiinnostaa laitetuotteiden valmistajia yleensä, ja sillä on mekatronisen koneen tyyppi, jossa on järjestelmiä ja mekaanisia kokoonpanoja, jotka aiheuttavat ongelmia, jotka liittyvät hankkeessa käsiteltyihin ongelmiin. Konsortio pystyy käsittelemään kaikkia ehdotettujen tavoitteiden saavuttamiseksi tarvittavia toimia. Mapro on yhtiö, jolla on laaja kokemus ja tietämys autoteollisuuden testaus- ja kokoonpanokoneiden markkinoista, ja sillä on suuri valikoima TIER1-asiakkaita autoteollisuudessa, joilla on todellisia tarpeita tuotantolinjansa OEE: n maksimoimiseksi. Cit-UPC: llä on MCIA-ryhmän kautta tarvittava tietämys ja kokemus teollisen diagnosoinnin ja seurannan alalta, jotta voidaan varmistaa kaikkien tässä ehdotuksessa esitettyjen tieteellisten tavoitteiden saavuttaminen. (Finnish)
0 references
L-industrija tal-futur hija parti mill-paradigma msejħa Industrija 4.0, li għandha l-għan li tintegra l-proċessi ta’ produzzjoni ma’ teknoloġiji ġodda tal-informazzjoni u l-komunikazzjoni. F’setturi produttivi ta’ kompetittività għolja, bħas-settur awtomobilistiku, ir-rivoluzzjoni tal-Industrija 4.0, titqies bħala x-xejra naturali fis-snin li ġejjin, minħabba l-aspettattivi tal-ottimizzazzjoni tal-produzzjoni u t-tnaqqis tal-ispejjeż li tiġġenera. PlatNiNovel għandu l-għan li jinnova fil-monitoraġġ tal-makkinarju tal-produzzjoni industrijali, aspett ewlieni biex jiżgura l-kwalità tal-prodott manifatturat u jottimizza l-OEE tal-linja, jipproponi pjattaforma ta’ monitoraġġ intelliġenti tal-makkinarju industrijali, b’kapaċità ta’ tagħlim kontinwu matul il-ħajja utli tat-tagħmir u l-kapaċità li jimmaniġġja l-varjabbiltà tal-magni mmonitorjati, permezz tal-ġeneralizzazzjoni tal-mudelli dijanjostiċi. Il-pjattaforma se tagħmel netwerk lil (i) il-magni mmonitorjati, (ii) is-servizz ta’ monitoraġġ mill-bogħod u ta’ ġestjoni tal-informazzjoni, u (iii) l-utenti finali tal-pjattaforma. Qed jiġi propost li jiġu applikati tekniki ta’ analiżi multivarjati, ibbażati fuq l-intelliġenza artifiċjali, li jippermettu li jiġi ddeterminat mhux biss l-istat ta’ deterjorament tal-komponenti, iżda wkoll il-prestazzjoni tal-proċess ta’ produzzjoni u l-kwalità mistennija tal-prodotti manifatturati. B’mod konkret, qed tiġi proposta metodoloġija ta’ analiżi kkombinata, ibbażata fuq mudell lokali speċifiku u preċiż ħafna, ta’ kull wieħed mill-magni mmonitorjati mill-pjattaforma, u mudell ta’ magna ġenerika, li tinsab fis-sistema ta’ ġestjoni tal-informazzjoni, li tippermetti l-ġestjoni tal-varjabbiltà tal-magni differenti mmonitorjati mill-pjattaforma, kif ukoll l-akkumulazzjoni tal-għarfien iġġenerat f’kull wieħed minnhom. Din il-proposta tippermetti li jiġi ottimizzat l-impenn ta’ ġeneralizzazzjoni tal-preċiżjoni tal-mudelli bbażati fuq id-data, peress li l-mudell lokali, imħarreġ biss b’data minn magna, jiggarantixxi l-preċiżjoni, filwaqt li l-mudell tal-magna ġenerika, li jakkumula l-għarfien iġġenerat fil-magni kollha tal-pjattaforma, jiggarantixxi l-ġeneralizzazzjoni tal-analiżi. Il-mudelli se jiġu ffurmati minn żewġ sottosistemi li jaħdmu b’mod parallel, waħda ta’ detezzjoni u identifikazzjoni ta’ anomaliji magħrufa, u oħra ta’ detezzjoni ta’ novità, li se jippermettu li jiġu identifikati każijiet mhux ikkunsidrati fil-proċess ta’ taħriġ inizjali, u jinkorporawhom mal-għarfien tal-mudelli ta’ analiżi. L-innovazzjonijiet tal-proġett huma konkreti f’żewġ prodotti: (I) Il-modulu dijanjostiku lokali u d-detezzjoni tan-novità (DDN) għall-makkinarju industrijali, it-tħaddim awtonomu, u (ii) Sistema ta’ monitoraġġ remot b’mudell ġeneriku ta’ magna, kontroll tal-istatus u ġeneralizzazzjoni tal-għarfien (CEIC) bħala komplement għad-DNN. Il-klijenti potenzjali ta’ dawn il-prodotti se jkunu fl-ewwel fażi tal-operat tal-proġett, il-kumpaniji TIER1 ewlenin fis-settur awtomobilistiku (il-klijenti attwali tal-MAPRO) kemm għal-linji tal-assemblaġġ kif ukoll għall-ittestjar tal-komponenti. Fit-tieni fażi tal-operat, huwa wkoll prodott ta’ interess għall-manifatturi ta’ oġġetti ta’ tagħmir b’mod ġenerali, b’tipoloġija ta’ magna mekatronika b’sistemi u konfigurazzjonijiet mekkaniċi li jippreżentaw problemi relatati ma’ dawk indirizzati fil-proġett. Jiġi ppreżentat konsorzju li jkun kapaċi jindirizza l-attivitajiet kollha meħtieġa biex jintlaħqu l-għanijiet proposti. Mapro hija kumpanija b’esperjenza u għarfien estensivi tas-suq tal-makkinarju għall-ittestjar u l-assemblaġġ għall-industrija tal-karozzi, b’portafoll kbir ta’ klijenti TIER1 fis-settur awtomobilistiku bi ħtiġijiet reali biex timmassimizza l-OEE tal-linja ta’ produzzjoni tagħha. CIT-UPC, permezz tal-grupp MCIA, għandu l-għarfien u l-esperjenza meħtieġa fil-qasam tad-dijanjożi u l-monitoraġġ industrijali, biex jiżgura l-kisba tal-għanijiet xjentifiċi kollha stabbiliti f’din il-proposta (Maltese)
0 references
Nākotnes nozare ir daļa no paradigmas “Rūpniecība 4.0”, kuras mērķis ir integrēt ražošanas procesus ar jaunām informācijas un komunikāciju tehnoloģijām. Ražošanas nozarēs ar augstu konkurētspēju, piemēram, autobūves nozarē, rūpniecības 4.0 revolūcija turpmākajos gados tiek uzskatīta par dabisku tendenci, ņemot vērā cerības par ražošanas optimizāciju un tās radīto izmaksu samazināšanu. PlatNiNovel mērķis ir ieviest jauninājumus rūpnieciskās ražošanas iekārtu uzraudzībā, kas ir galvenais aspekts, lai nodrošinātu ražotā produkta kvalitāti un optimizētu līnijas OEE, ierosinot inteliģentu rūpniecisko iekārtu uzraudzības platformu ar nepārtrauktu mācību spēju iekārtu lietderīgās lietošanas laikā un spēju pārvaldīt uzraudzīto iekārtu mainīgumu, izmantojot diagnostikas modeļu vispārināšanu. Platforma sadarbosies ar i) uzraudzītajām iekārtām, ii) attālinātās uzraudzības un informācijas pārvaldības pakalpojumu un iii) platformas galalietotājiem. Tiek ierosināts izmantot daudzveidīgas analīzes metodes, kuru pamatā ir mākslīgais intelekts, kas ļauj noteikt ne tikai komponentu nolietošanās stāvokli, bet arī ražošanas procesa veiktspēju un ražoto produktu paredzamo kvalitāti. Konkrēti tiek ierosināta kombinēta analīzes metodika, kuras pamatā ir konkrēts un ļoti precīzs vietējais modelis, ko uzrauga platforma, un vispārējs mašīnas modelis, kas atrodas informācijas pārvaldības sistēmā, kas ļauj pārvaldīt dažādu platformas uzraudzīto mašīnu mainīgumu, kā arī uzkrāt zināšanas, kas iegūtas katrā no tām. Šis priekšlikums ļauj optimizēt uz datiem balstītu modeļu precizitātes vispārināšanas saistības, jo vietējais modelis, kas apmācīts tikai ar mašīnas datiem, garantē precizitāti, savukārt vispārējais mašīnas modelis, kas uzkrāj zināšanas, kas iegūtas visās platformas mašīnās, garantē analīzes vispārināšanu. Modeļus veidos divas paralēli strādājošas apakšsistēmas — viena no zināmo anomāliju konstatēšanas un identificēšanas un vēl viena novitātes noteikšana, kas ļaus identificēt gadījumus, kas nav ņemti vērā sākotnējās apmācības procesā, un iekļaut tos analīzes modeļu pārzināšanā. Projekta jauninājumi ir konkrēti divos produktos: Vietējās diagnostikas un novitātes noteikšanas (DDN) modulis rūpnieciskām mašīnām, autonomai darbībai un ii) attālās uzraudzības sistēma ar vispārēju mašīnas modeli, statusa pārbaude un zināšanu vispārināšana (CEIC) kā papildinājums DNN. Šo produktu potenciālie klienti būs projekta pirmajā darbības posmā, t. i., galvenie TIER1 uzņēmumi autobūves nozarē (pašreizējie MAPRO klienti) gan montāžas līniju, gan sastāvdaļu testēšanas jomā. Otrajā darbības posmā tas ir arī produkts, kas interesē iekārtu preču ražotājus kopumā, ar mehatronisko mašīnu tipoloģiju ar sistēmām un mehāniskām konfigurācijām, kas rada problēmas saistībā ar projektā aplūkotajām. Tiek iesniegts konsorcijs, kas spēj veikt visas darbības, kas vajadzīgas, lai sasniegtu ierosinātos mērķus. Mapro ir uzņēmums ar plašu pieredzi un zināšanām par testēšanas un montāžas iekārtu tirgu autobūves nozarei, ar lielu TIER1 klientu portfeli autobūves nozarē ar reālām vajadzībām, lai maksimāli palielinātu savu ražošanas līnijas OEE. CIT-UPC ar MCIA grupas starpniecību ir nepieciešamās zināšanas un pieredze rūpnieciskās diagnostikas un uzraudzības jomā, lai nodrošinātu visu šajā priekšlikumā noteikto zinātnisko mērķu sasniegšanu. (Latvian)
0 references
Priemysel budúcnosti je súčasťou paradigmy s názvom Priemysel 4.0, ktorej cieľom je integrovať výrobné procesy s novými informačnými a komunikačnými technológiami. V výrobných odvetviach s vysokou konkurencieschopnosťou, ako je automobilový priemysel, sa revolúcia Industry 4.0 považuje za prirodzený trend v nadchádzajúcich rokoch vzhľadom na očakávania optimalizácie výroby a zníženia nákladov, ktoré vytvára. Cieľom PlatNiNovel je inovovať v monitorovaní priemyselných výrobných strojov, čo je kľúčový aspekt na zabezpečenie kvality vyrobeného výrobku a optimalizáciu OEE linky, pričom navrhuje inteligentnú monitorovaciu platformu priemyselných strojov s nepretržitou vzdelávacou kapacitou počas životnosti zariadenia a schopnosťou riadiť variabilitu monitorovaných strojov prostredníctvom zovšeobecnenia diagnostických modelov. Platforma sa pripojí k i) monitorovaným strojom, ii) službe diaľkového monitorovania a správy informácií a iii) koncovým používateľom platformy. Navrhuje sa uplatňovať viacrozmerné analytické techniky založené na umelej inteligencii, ktoré umožňujú určiť nielen stav zhoršenia komponentov, ale aj výkonnosť výrobného procesu a očakávanú kvalitu vyrábaných výrobkov. Navrhuje sa metodológia kombinovanej analýzy založená na osobitnom a veľmi presnom lokálnom modeli každého zo strojov monitorovaných platformou a generický model stroja umiestnený v systéme riadenia informácií, ktorý umožňuje riadiť variabilitu rôznych strojov monitorovaných platformou, ako aj zhromažďovať poznatky získané v každom z nich. Tento návrh umožňuje optimalizovať záväzok presného zovšeobecnenia modelov založených na údajoch, pretože miestny model, vyškolený len s údajmi zo stroja, zaručuje presnosť, zatiaľ čo generický model stroja, ktorý akumuluje poznatky generované vo všetkých strojoch platformy, zaručuje zovšeobecnenie analýzy. Modely budú tvoriť dva paralelne fungujúce subsystémy, jeden z detekcie a identifikácie známych anomálií a ďalší z detekcie novosti, ktorý umožní identifikovať prípady, ktoré sa nezohľadňujú v počiatočnom procese odbornej prípravy, a začleniť ich do znalostí modelov analýzy. Inovácie projektu sú konkrétne v dvoch produktoch: I) modul lokálnej diagnostiky a detekcie novosti (DDN) pre priemyselné stroje, autonómnu prevádzku a ii) diaľkový monitorovací systém so všeobecným modelom stroja, kontrola stavu a zovšeobecnenie vedomostí (CEIC) ako doplnok k DNN. Potenciálni zákazníci týchto produktov budú v prvej fáze prevádzky projektu, hlavné spoločnosti TIER1 v automobilovom priemysle (súčasní zákazníci MAPRO) pre montážne linky a testovanie komponentov. V druhej fáze prevádzky je tiež produktom záujmu výrobcov zariadení vo všeobecnosti s typológiou mechatronického stroja so systémami a mechanickými konfiguráciami, ktoré predstavujú problémy súvisiace s problémami riešenými v projekte. Predstaví sa konzorcium schopné riešiť všetky činnosti potrebné na dosiahnutie navrhovaných cieľov. Mapro je spoločnosť s rozsiahlymi skúsenosťami a znalosťami trhu skúšobných a montážnych strojov pre automobilový priemysel s veľkým portfóliom zákazníkov TIER1 v automobilovom priemysle so skutočnými potrebami maximalizovať OEE svojej výrobnej linky. CIT-UPC má prostredníctvom skupiny MCIA potrebné znalosti a skúsenosti v oblasti priemyselnej diagnostiky a monitorovania, aby sa zabezpečilo dosiahnutie všetkých vedeckých cieľov stanovených v tomto návrhu. (Slovak)
0 references
De industrie van de toekomst maakt deel uit van het paradigma genaamd Industry 4.0, dat tot doel heeft productieprocessen te integreren met nieuwe informatie- en communicatietechnologieën. In productieve sectoren met een hoog concurrentievermogen, zoals de automobielsector, wordt de revolutie van Industrie 4.0 beschouwd als de natuurlijke trend in de komende jaren, vanwege de verwachtingen van optimalisatie van de productie en vermindering van de kosten die het genereert. PlatNiNovel heeft tot doel te innoveren in de monitoring van industriële productiemachines, een belangrijk aspect om de kwaliteit van het vervaardigde product te waarborgen en de OEE van de lijn te optimaliseren, met een intelligent monitoringplatform van industriële machines, met continue leercapaciteit tijdens de gebruiksduur van de apparatuur en het vermogen om de variabiliteit van de bewaakte machines te beheren, door middel van de generalisatie van diagnostische modellen. Het platform zal netwerken met (i) de bewaakte machines, (ii) de dienst voor monitoring en informatiebeheer op afstand en (iii) de eindgebruikers van het platform. Voorgesteld wordt multivariate analysetechnieken toe te passen, op basis van kunstmatige intelligentie, die niet alleen de toestand van verslechtering van de componenten kunnen bepalen, maar ook de prestaties van het productieproces en de verwachte kwaliteit van de vervaardigde producten. Beton wordt een gecombineerde analysemethodologie voorgesteld, gebaseerd op een specifiek en zeer nauwkeurig lokaal model, van elk van de door het platform bewaakte machines, en een generiek machinemodel, gelegen in het informatiebeheersysteem, waarmee de variabiliteit van de verschillende machines die door het platform worden gecontroleerd, kan worden beheerd en de in elk van hen gegenereerde kennis kan worden verzameld. Dit voorstel maakt het mogelijk de precisieveralgemening van de op gegevens gebaseerde modellen te optimaliseren, aangezien het lokale model, dat alleen is opgeleid met gegevens van een machine, de nauwkeurigheid garandeert, terwijl het generieke machinemodel, dat de kennis verzamelt die wordt gegenereerd in alle machines van het platform, de generalisatie van de analyse garandeert. De modellen zullen worden gevormd door twee subsystemen die parallel werken, een van de detectie en identificatie van bekende anomalieën, en een andere van nieuwheidsdetectie, die het mogelijk zal maken om gevallen te identificeren die niet in aanmerking zijn genomen in het initiële opleidingsproces, en deze op te nemen in de kennis van de analysemodellen De innovaties van het project zijn concreet in twee producten: (I) module Lokale diagnostische en nieuwheidsdetectie (DDN) voor industriële machines, autonome bediening en ii) bewakingssysteem op afstand met generiek machinemodel, statuscontrole en veralgemening van kennis (CEIC) als aanvulling op de DNN. De potentiële klanten van deze producten bevinden zich in een eerste fase van de exploitatie van het project, de belangrijkste TIER1-bedrijven in de automobielsector (huidige MAPRO-klanten) voor zowel assemblagelijnen als componententests. In een tweede exploitatiefase is het ook een interessant product voor fabrikanten van apparatuurgoederen in het algemeen, met een typologie van mechatronische machines met systemen en mechanische configuraties die problemen opleveren met die welke in het project worden aangepakt. Er wordt een consortium gepresenteerd dat in staat is alle activiteiten aan te pakken die nodig zijn om de voorgestelde doelstellingen te bereiken. Mapro is een bedrijf met uitgebreide ervaring en kennis van de markt voor test- en assemblagemachines voor de automobielindustrie, met een groot portfolio van TIER1-klanten in de automobielsector met echte behoeften om de OEE van zijn productielijn te maximaliseren. Cit-UPC, via de MCIA-groep, beschikt over de nodige kennis en ervaring op het gebied van industriële diagnose en monitoring, om ervoor te zorgen dat alle wetenschappelijke doelstellingen in dit voorstel worden verwezenlijkt. (Dutch)
0 references
Ateities pramonė yra dalis paradigmos „Pramonė 4.0“, kuria siekiama integruoti gamybos procesus su naujomis informacinėmis ir ryšių technologijomis. Didelio konkurencingumo gamybos sektoriuose, pavyzdžiui, automobilių sektoriuje, pramonės 4.0 revoliucija laikoma natūralia tendencija ateinančiais metais, nes tikimasi optimizuoti gamybą ir sumažinti sąnaudas, kurias ji sukuria. PlatNiNovel siekia diegti naujoves stebint pramonines gamybos mašinas, kurios yra pagrindinis aspektas siekiant užtikrinti gaminamo produkto kokybę ir optimizuoti linijos OEE, siūlant pažangią pramoninių mašinų stebėjimo platformą, turinčią nuolatinį mokymosi pajėgumą per įrangos naudingo tarnavimo laiką ir gebėjimą valdyti stebimų mašinų kintamumą, apibendrinant diagnostinius modelius. Platforma į tinklą įtrauks i) stebimas mašinas, ii) nuotolinio stebėjimo ir informacijos valdymo paslaugas ir iii) platformos galutinius naudotojus. Siūloma taikyti įvairiapusės analizės metodus, pagrįstus dirbtiniu intelektu, leidžiančius nustatyti ne tik komponentų pablogėjimo būklę, bet ir gamybos proceso našumą bei numatomą pagamintų produktų kokybę. Be to, siūloma kiekvienos platformos stebimos mašinos bendra analizės metodika, pagrįsta konkrečiu ir labai tiksliu vietiniu modeliu, ir bendrasis mašinų modelis, esantis informacijos valdymo sistemoje, kuris leidžia valdyti platformos stebimų įvairių mašinų kintamumą ir kaupti kiekvienoje iš jų sukauptas žinias. Šiuo pasiūlymu sudaromos sąlygos optimizuoti duomenimis pagrįstų modelių tikslumo bendrąjį įsipareigojimą, nes vietos modelis, apmokytas tik su mašinos duomenimis, garantuoja tikslumą, o bendrasis mašinų modelis, kuris kaupia visose platformos mašinose sukauptas žinias, užtikrina analizės apibendrinimą. Modelius sudarys du lygiagrečiai veikiantys posistemiai: vienas – žinomų anomalijų aptikimas ir identifikavimas, o kitas – naujumo aptikimas, kuris leis nustatyti atvejus, kurie nebuvo svarstomi pradinio mokymo procese, ir įtraukti juos į analizės modelių žinias. Projekto naujovės yra konkrečios dviejuose produktuose: I) Vietos diagnostikos ir naujovių aptikimo (DDN) modulis, skirtas pramoninėms mašinoms, autonominiam veikimui ir ii) nuotolinio stebėjimo sistema su bendru mašinos modeliu, būklės patikrinimu ir žinių apibendrinimu (CEIC), papildant DNN. Potencialūs šių produktų klientai bus pirmajame projekto vykdymo etape – pagrindinės TIER1 įmonės automobilių sektoriuje (dabartinės MAPRO užsakovai) tiek surinkimo linijoms, tiek komponentų bandymams. Antrame veiklos etape tai taip pat yra ir įrangos prekių gamintojų interesų produktas, kurio tipologija yra mechatroninė mašina su sistemomis ir mechaninėmis konfigūracijomis, kurios kelia problemų, susijusių su projekte nagrinėjamomis problemomis. Pateikiamas konsorciumas, galintis vykdyti visą veiklą, būtiną siūlomiems tikslams pasiekti. Mapro yra kompanija, turinti didelę patirtį ir žinias apie automobilių pramonės bandymų ir surinkimo mašinų rinką, turinti didelį TIER1 klientų automobilių sektoriuje portfelį su realiais poreikiais maksimaliai padidinti savo gamybos linijos OEE. CIT-UPC per MCIA grupę turi reikiamų žinių ir patirties pramoninės diagnostikos ir stebėsenos srityje, kad būtų pasiekti visi šiame pasiūlyme nustatyti moksliniai tikslai. (Lithuanian)
0 references
Industrija budućnosti dio je paradigme pod nazivom Industrija 4.0, koja ima za cilj integrirati proizvodne procese s novim informacijskim i komunikacijskim tehnologijama. U proizvodnim sektorima visoke konkurentnosti, kao što je automobilski sektor, revolucija industrije 4.0 smatra se prirodnim trendom u narednim godinama zbog očekivanja optimizacije proizvodnje i smanjenja troškova koje ona stvara. PlatNiNovel ima za cilj inovirati u praćenju strojeva industrijske proizvodnje, ključni aspekt kako bi se osigurala kvaliteta proizvedenog proizvoda i optimizirao OEE linije, predlažući inteligentnu platformu za praćenje industrijskih strojeva, s kontinuiranim kapacitetom učenja tijekom korisnog vijeka trajanja opreme i sposobnošću upravljanja varijabilnošću promatranih strojeva, kroz generalizaciju dijagnostičkih modela. Platforma će se umrežiti s i. nadziranim strojevima, ii. uslugom daljinskog praćenja i upravljanja informacijama te iii. krajnjim korisnicima platforme. Predlaže se primjena multivarijatnih tehnika analize koje se temelje na umjetnoj inteligenciji, a koje omogućuju ne samo utvrđivanje stanja pogoršanja komponenata, već i učinkovitosti proizvodnog procesa i očekivane kvalitete proizvedenih proizvoda. Konkretno, predlaže se kombinirana metodologija analize, na temelju specifičnog i vrlo preciznog lokalnog modela, svakog stroja kojeg prati platforma i generičkog modela stroja smještenog u sustavu upravljanja informacijama, koji omogućuje upravljanje varijabilnošću različitih strojeva koje prati platforma, kao i prikupljanje znanja stečenog u svakom od njih. Ovim se prijedlogom omogućuje optimizacija obveze preciznosti modela temeljenih na podacima jer lokalni model, obučen samo s podacima iz stroja, jamči točnost, dok generički model stroja, koji akumulira znanje stečeno u svim strojevima platforme, jamči generalizaciju analize. Modele će formirati dva podsustava koji rade paralelno, jedan od detekcije i identifikacije poznatih anomalija, a drugi od detekcije novosti, koji će omogućiti identifikaciju slučajeva koji se ne uzimaju u obzir u početnom procesu obuke, te ih uključiti u poznavanje analitičkih modela Inovacije projekta su konkretne u dva proizvoda: I. lokalni modul za dijagnostiku i otkrivanje novosti (DDN) za industrijske strojeve, autonoman rad i ii. sustav daljinskog praćenja s generičkim modelom stroja, provjera statusa i generalizacija znanja (CEIC) kao dopuna DNN-u. Potencijalni kupci ovih proizvoda bit će u prvoj fazi rada projekta, glavne TIER1 tvrtke u automobilskom sektoru (trenutačni MAPRO kupci) za montažne linije i ispitivanje komponenti. U drugoj fazi rada, to je i proizvod od interesa za proizvođače opreme općenito, s tipologijom mehatroničkog stroja sa sustavima i mehaničkim konfiguracijama koje predstavljaju probleme vezane uz one koji su uključeni u projekt. Predstavljen je konzorcij koji može obuhvatiti sve aktivnosti potrebne za postizanje predloženih ciljeva. Mapro je tvrtka s velikim iskustvom i znanjem o tržištu ispitnih i montažnih strojeva za automobilsku industriju, s velikim portfeljem TIER1 kupaca u automobilskom sektoru sa stvarnim potrebama za maksimiziranjem OEE svoje proizvodne linije. CIT-UPC, putem MCIA grupe, ima potrebno znanje i iskustvo u području industrijske dijagnostike i praćenja kako bi se osiguralo postizanje svih znanstvenih ciljeva utvrđenih u ovom prijedlogu. (Croatian)
0 references
L’industrie du futur fait partie du paradigme appelé Industrie 4.0, qui vise à intégrer les processus de production aux nouvelles technologies de l’information et de la communication. Dans les secteurs productifs de haute compétitivité, comme le secteur automobile, la révolution de l’Industrie 4.0, est considérée comme la tendance naturelle dans les années à venir, en raison des attentes d’optimisation de la production et de réduction des coûts qu’elle génère. PlatNiNovel vise à innover dans le suivi des machines de production industrielle, un aspect clé pour assurer la qualité du produit manufacturé et optimiser l’EEO de la ligne, en proposant une plate-forme de surveillance intelligente des machines industrielles, avec une capacité d’apprentissage continu pendant la durée de vie utile de l’équipement et la capacité à gérer la variabilité des machines surveillées, à travers la généralisation des modèles de diagnostic. La plateforme mettra en réseau i) les machines surveillées, ii) le service de surveillance à distance et de gestion de l’information, et iii) les utilisateurs finaux de la plateforme. Il est proposé d’appliquer des techniques d’analyse multivariées, basées sur l’intelligence artificielle, qui permettent de déterminer non seulement l’état de détérioration des composants, mais aussi les performances du processus de production et la qualité attendue des produits manufacturés. Cette proposition permet d’optimiser l’engagement de généralisation de précision des modèles basés sur les données, puisque le modèle local, formé uniquement avec les données d’une machine, garantit la précision, tandis que le modèle de machine générique, qui accumule les connaissances générées dans toutes les machines de la plateforme, garantit la généralisation de l’analyse. Les modèles seront formés par deux sous-systèmes travaillant en parallèle, l’un de la détection et de l’identification des anomalies connues, et l’autre de la détection de nouveautés, qui permettront d’identifier les cas non pris en compte dans le processus de formation initiale, et de les intégrer à la connaissance des modèles d’analyse Les innovations du projet sont concrètes en deux produits: (I) Module de diagnostic local et de détection de nouveauté (DDN) pour les machines industrielles, fonctionnement autonome, et ii) système de télésurveillance avec modèle de machine générique, vérification de l’état et généralisation des connaissances (CEIC) en complément de la DNN. Les clients potentiels de ces produits seront dans une première phase d’exploitation du projet, les principales entreprises TIER1 du secteur automobile (clients MAPRO actuels) pour les chaînes d’assemblage et les tests de composants. Dans une deuxième phase de fonctionnement, il s’agit également d’un produit d’intérêt pour les fabricants de biens d’équipement en général, avec une typologie de machine mécatronique avec systèmes et configurations mécaniques qui présentent des problèmes liés à ceux abordés dans le projet. Un consortium est présenté capable d’aborder toutes les activités nécessaires à la réalisation des objectifs proposés. Mapro est une entreprise avec une vaste expérience et connaissance du marché des machines d’essai et d’assemblage pour l’industrie automobile, avec un large portefeuille de clients TIER1 dans le secteur automobile avec des besoins réels pour maximiser l’EEO de sa ligne de production. Le CIT-UPC, par l’intermédiaire du groupe MCIA, possède les connaissances et l’expérience nécessaires dans le domaine du diagnostic et du suivi industriels, pour assurer la réalisation de tous les objectifs scientifiques énoncés dans la présente proposition. (French)
0 references
Průmysl budoucnosti je součástí paradigmatu s názvem Průmysl 4.0, jehož cílem je integrovat výrobní procesy s novými informačními a komunikačními technologiemi. V produktivních odvětvích s vysokou konkurenceschopností, jako je automobilový průmysl, je revoluce Průmyslu 4.0 považována za přirozený trend v nadcházejících letech vzhledem k očekáváním optimalizace výroby a snížení nákladů, které vytváří. Cílem PlatNiNovel je inovovat v oblasti monitorování průmyslových výrobních strojů, což je klíčový aspekt pro zajištění kvality vyráběného výrobku a optimalizaci OEE linky, navržení inteligentní monitorovací platformy průmyslových strojů, s nepřetržitou vzdělávací kapacitou během životnosti zařízení a schopností řídit variabilitu sledovaných strojů prostřednictvím generalizace diagnostických modelů. Platforma bude propojena s i) monitorovanými stroji, ii) službou dálkového monitorování a správy informací a iii) koncovými uživateli platformy. Navrhuje se použít vícerozměrné analytické techniky založené na umělé inteligenci, které umožňují určit nejen stav zhoršení stavu komponentů, ale také výkonnost výrobního procesu a očekávanou kvalitu vyráběných výrobků. Konkrétně se navrhuje kombinovaná metodika analýzy na základě specifického a velmi přesného místního modelu každého ze strojů monitorovaných platformou a generického strojového modelu, který se nachází v systému řízení informací, který umožňuje řídit variabilitu různých strojů monitorovaných platformou a shromažďovat poznatky získané v každém z nich. Tento návrh umožňuje optimalizovat závazek přesného zobecňování modelů založených na datech, neboť místní model, vyškolený pouze s daty ze stroje, zaručuje přesnost, zatímco generický strojový model, který shromažďuje znalosti získané ve všech strojích platformy, zaručuje generalizaci analýzy. Modely budou tvořit dva subsystémy, které pracují souběžně, jeden z detekce a identifikace známých anomálií a druhý detekce novinek, což umožní identifikovat případy, které nejsou zohledněny v počátečním vzdělávacím procesu, a začlenit je do znalostí analytických modelů Inovace projektu jsou konkrétní ve dvou produktech: I) modul místní diagnostiky a detekce novinek (DDN) pro průmyslové stroje, autonomní provoz a ii) systém dálkového sledování s obecným modelem stroje, kontrolou stavu a generalizací znalostí (CEIC) jako doplněk k DNN. Potenciální zákazníci těchto produktů budou v první fázi provozu projektu, hlavní společnosti TIER1 v automobilovém průmyslu (současní zákazníci MAPRO) jak pro montážní linky, tak pro testování komponentů. Ve druhé fázi provozu je také produktem zájmu pro výrobce zařízení obecně, s typologií mechatronického stroje se systémy a mechanickými konfiguracemi, které představují problémy související s těmi, které jsou řešeny v projektu. Je prezentováno konsorcium schopné řešit všechny činnosti nezbytné k dosažení navrhovaných cílů. Mapro je společnost s rozsáhlými zkušenostmi a znalostmi na trhu testovacích a montážních strojů pro automobilový průmysl, s velkým portfoliem zákazníků TIER1 v automobilovém průmyslu se skutečnými potřebami maximalizovat OEE své výrobní linky. CIT-UPC má prostřednictvím skupiny MCIA potřebné znalosti a zkušenosti v oblasti průmyslové diagnostiky a monitorování, aby bylo zajištěno dosažení všech vědeckých cílů stanovených v tomto návrhu. (Czech)
0 references
Die Industrie der Zukunft ist Teil des Paradigmas Industrie 4.0, das die Integration von Produktionsprozessen mit neuen Informations- und Kommunikationstechnologien zum Ziel hat. In produktiven Sektoren mit hoher Wettbewerbsfähigkeit, wie der Automobilindustrie, wird die Revolution der Industrie 4.0 aufgrund der Erwartungen an eine Optimierung der Produktion und Kostensenkung in den kommenden Jahren als natürlicher Trend angesehen. PlatNiNovel zielt darauf ab, Innovationen in der Überwachung von industriellen Produktionsmaschinen zu innovieren, ein Schlüsselaspekt, um die Qualität des hergestellten Produkts zu gewährleisten und den OEE der Linie zu optimieren, und schlägt eine intelligente Überwachungsplattform von Industriemaschinen vor, mit kontinuierlicher Lernkapazität während der Nutzungsdauer der Ausrüstung und Fähigkeit, die Variabilität der überwachten Maschinen durch die Verallgemeinerung von Diagnosemodellen zu verwalten. Die Plattform wird sich mit (i) den überwachten Maschinen, (ii) dem Fernüberwachungs- und Informationsmanagementdienst und (iii) den Endnutzern der Plattform vernetzen. Es wird vorgeschlagen, multivariate Analysetechniken auf der Grundlage künstlicher Intelligenz anzuwenden, die es ermöglichen, nicht nur den Zustand der Verschlechterung der Komponenten, sondern auch die Leistung des Produktionsprozesses und die erwartete Qualität der hergestellten Produkte zu bestimmen. Dieser Vorschlag ermöglicht es, die Präzisionsverallgemeinerung der datenbasierten Modelle zu optimieren, da das lokale Modell, das nur mit Daten einer Maschine trainiert wird, die Genauigkeit garantiert, während das generische Maschinenmodell, das das in allen Maschinen der Plattform generierte Wissen sammelt, die Verallgemeinerung der Analyse gewährleistet. Die Modelle werden aus zwei parallel arbeitenden Subsystemen bestehen, eines der Erkennung und Identifizierung bekannter Anomalien und eines der Neuheitserkennung, die es ermöglichen wird, Fälle zu identifizieren, die nicht im Rahmen der Erstausbildung berücksichtigt wurden, und sie in das Wissen über die Analysemodelle einfließen Die Innovationen des Projekts sind konkret in zwei Produkten: (I) Modul zur lokalen Diagnostik und Neuheitserkennung (DDN) für Industriemaschinen, autonomen Betrieb und (ii) Fernüberwachungssystem mit generischem Maschinenmodell, Statusüberprüfung und Verallgemeinerung des Wissens (CEIC) als Ergänzung zum DNN. Die potenziellen Kunden dieser Produkte werden sich in einer ersten Phase des Projekts befinden, die wichtigsten TIER1-Unternehmen im Automobilsektor (aktuelle MAPRO-Kunden) sowohl für Montagelinien als auch für die Bauteilprüfung. In einer zweiten Betriebsphase ist es auch ein Produkt von Interesse für Hersteller von Ausrüstungsgütern im Allgemeinen, mit einer Typologie der mechatronischen Maschine mit Systemen und mechanischen Konfigurationen, die Probleme im Zusammenhang mit den im Projekt angesprochenen aufwerfen. Es wird ein Konsortium vorgestellt, das in der Lage ist, alle zur Erreichung der vorgeschlagenen Ziele erforderlichen Tätigkeiten zu erfüllen. Mapro ist ein Unternehmen mit umfangreicher Erfahrung und Kenntnissen auf dem Markt für Prüf- und Montagemaschinen für die Automobilindustrie mit einem großen Portfolio von TIER1-Kunden im Automobilsektor mit realen Anforderungen, um die OEE seiner Produktionslinie zu maximieren. CIT-UPC verfügt über die erforderlichen Kenntnisse und Erfahrungen auf dem Gebiet der industriellen Diagnostik und Überwachung, um die Verwirklichung aller in diesem Vorschlag festgelegten wissenschaftlichen Ziele zu gewährleisten. (German)
0 references
L'industria del futuro fa parte del paradigma denominato Industry 4.0, che mira a integrare i processi produttivi con le nuove tecnologie dell'informazione e della comunicazione. In settori produttivi ad alta competitività, come il settore automobilistico, la rivoluzione dell'Industria 4.0, è considerato come il naturale trend nei prossimi anni, a causa delle aspettative di ottimizzazione della produzione e riduzione dei costi che genera. PlatNiNovel si propone di innovare nel monitoraggio dei macchinari di produzione industriale, aspetto chiave per garantire la qualità del prodotto manifatturiero e ottimizzare l'OEE della linea, proponendo una piattaforma di monitoraggio intelligente dei macchinari industriali, con capacità di apprendimento continuo durante la vita utile delle attrezzature e capacità di gestire la variabilità delle macchine monitorate, attraverso la generalizzazione dei modelli diagnostici. La piattaforma metterà in rete (i) le macchine monitorate, (ii) il servizio di monitoraggio remoto e gestione delle informazioni e (iii) gli utenti finali della piattaforma. Si propone di applicare tecniche di analisi multivariate, basate sull'intelligenza artificiale, che consentano di determinare non solo lo stato di deterioramento dei componenti, ma anche le prestazioni del processo produttivo e la qualità prevista dei prodotti manifatturieri. In concreto, viene proposta una metodologia di analisi combinata, basata su un modello locale specifico e molto preciso, di ciascuna delle macchine monitorate dalla piattaforma, e un modello di macchina generico, situato nel sistema di gestione delle informazioni, che consente di gestire la variabilità delle diverse macchine monitorate dalla piattaforma, nonché di accumulare le conoscenze generate in ciascuna di esse. Questa proposta permette di ottimizzare l'impegno di precisione-generalizzazione dei modelli basati sui dati, dal momento che il modello locale, formato solo con i dati di una macchina, garantisce l'accuratezza, mentre il modello di macchina generico, che accumula le conoscenze generate in tutte le macchine della piattaforma, garantisce la generalizzazione dell'analisi. I modelli saranno formati da due sottosistemi funzionanti in parallelo, uno di rilevazione e identificazione di anomalie note, e un altro di rilevazione di novità, che permetterà di identificare i casi non considerati nel processo di formazione iniziale, e incorporarli alla conoscenza dei modelli di analisi Le innovazioni del progetto sono concrete in due prodotti: (I) Modulo diagnostico locale e rilevamento delle novità (DDN) per macchinari industriali, funzionamento autonomo e (ii) sistema di monitoraggio remoto con modello macchina generico, controllo di stato e generalizzazione delle conoscenze (CEIC) come complemento al DNN. I potenziali clienti di questi prodotti saranno in una prima fase di operatività del progetto, le principali aziende TIER1 nel settore automotive (attuali clienti MAPRO) sia per le linee di assemblaggio che per i test dei componenti. In una seconda fase di funzionamento, è anche un prodotto di interesse per i produttori di attrezzature merci in generale, con una tipologia di macchina meccatronica con sistemi e configurazioni meccaniche che presentano problemi legati a quelli affrontati nel progetto. Viene presentato un consorzio in grado di affrontare tutte le attività necessarie per raggiungere gli obiettivi proposti. Mapro è un'azienda con una vasta esperienza e conoscenza del mercato dei macchinari di collaudo e assemblaggio per l'industria automobilistica, con un ampio portafoglio di clienti TIER1 nel settore automobilistico con reali esigenze di massimizzare l'OEE della sua linea di produzione. Cit-UPC, attraverso il gruppo MCIA, ha le conoscenze e l'esperienza necessarie nel campo della diagnosi industriale e del monitoraggio, per garantire il raggiungimento di tutti gli obiettivi scientifici indicati nella presente proposta. (Italian)
0 references
Tá tionscal na todhchaí mar chuid den pharaidím ar a dtugtar Tionscal 4.0, a bhfuil sé mar aidhm aige próisis táirgthe a chomhtháthú le teicneolaíochtaí nua faisnéise agus cumarsáide. In earnálacha táirgiúla ina bhfuil iomaíochas ard, amhail earnáil na ngluaisteán, meastar gurb é réabhlóid Thionscal 4.0 an treocht nádúrtha sna blianta amach romhainn, mar gheall ar an ionchas maidir le barrfheabhsú an táirgthe agus laghdú na gcostas a ghineann sé. Tá sé mar aidhm ag PlatNiNovel nuálaíocht a dhéanamh chun monatóireacht a dhéanamh ar innealra táirgthe tionsclaíoch, príomhghné chun cáilíocht an táirge monaraithe a áirithiú agus OEE na líne a bharrfheabhsú, ardán faireacháin cliste d’innealra tionsclaíoch a mholadh, le cumas foghlama leanúnach le linn shaol úsáideach an trealaimh agus an cumas chun inathraitheacht na meaisíní a ndearnadh faireachán orthu a bhainistiú, trí shamhlacha diagnóiseacha a ghinearálú. Déanfaidh an t-ardán líonra (i) na meaisíní a ndearnadh faireachán orthu, (ii) an tseirbhís chianfhaireacháin agus bainistíochta faisnéise, agus (iii) úsáideoirí deiridh an ardáin. Tá sé beartaithe teicnící anailíse ilathraitheacha a chur i bhfeidhm, bunaithe ar intleacht shaorga, lena gceadaítear ní hamháin staid mheathlaithe na gcomhpháirteanna a chinneadh, ach feidhmíocht an phróisis táirgthe agus cáilíocht ionchasach na dtáirgí monaraithe a chinneadh freisin. Go nithiúil, moltar modheolaíocht anailíse chomhcheangailte, bunaithe ar shamhail áitiúil shonrach agus an-bheacht, ar gach ceann de na meaisíní a ndéanann an t-ardán faireachán orthu, agus ar mhúnla cineálach meaisín, atá lonnaithe sa chóras bainistithe faisnéise, lenar féidir éagsúlacht na meaisíní éagsúla a ndéanann an t-ardán faireachán orthu a bhainistiú, chomh maith leis an eolas a ghintear i ngach ceann acu a charnadh. Ceadaíonn an togra seo tiomantas ginearáltachta na samhlacha sonraíbhunaithe a bharrfheabhsú, ós rud é go ráthaítear leis an tsamhail áitiúil, nach gcuirtear oiliúint uirthi ach le sonraí ó mheaisín, cruinneas, agus ráthaíonn an tsamhail chineálach meaisín, a charnann an t-eolas a ghintear i meaisíní uile an ardáin, ginearálú na hanailíse. Cruthófar na samhlacha le dhá fhochóras a oibríonn go comhthreomhar, ceann de na haimhrialtachtaí aitheanta a bhrath agus a shainaithint, agus ceann eile de bhrath úrnuachta, rud a fhágfaidh go bhféadfar cásanna nach meastar sa phróiseas oiliúna tosaigh a shainaithint, agus iad a ionchorprú ar eolas ar na samhlacha anailíse. Tá nuálaíochtaí an tionscadail nithiúil in dhá tháirge: (I) Modúl braite diagnóiseach agus úrnuachta áitiúil (DDN) le haghaidh innealra tionsclaíoch, oibriú uathrialaitheach, agus (ii) Córas faireacháin cianda le múnla meaisín cineálach, seiceáil stádais agus ginearálú eolais (CEIC) mar chomhlánú ar an DNN. Beidh custaiméirí ionchasacha na dtáirgí seo sa chéad chéim d’oibriú an tionscadail, na príomhchuideachtaí TIER1 san earnáil feithicleach (custaiméirí Mapro reatha) le haghaidh línte cóimeála agus tástála comhpháirteanna araon. Sa dara céim oibríochta, is táirge spéise é freisin do mhonaróirí earraí trealaimh i gcoitinne, le tíopeolaíocht de mheaisín mechatronic le córais agus cumraíochtaí meicniúla a chuireann fadhbanna i láthair a bhaineann leo siúd a dtugtar aghaidh orthu sa tionscadal. Cuirtear cuibhreannas i láthair atá in ann aghaidh a thabhairt ar na gníomhaíochtaí uile is gá chun na cuspóirí atá beartaithe a bhaint amach. Is cuideachta é Mapro a bhfuil taithí fhairsing agus eolas aige ar an margadh innealra tástála agus cóimeála don tionscal feithicleach, le punann mór de chustaiméirí TIER1 san earnáil feithicleach le fíor-riachtanais chun OEE dá líne táirgeachta a uasmhéadú. Tá an t-eolas agus an taithí is gá ag CIT-UPC, tríd an ngrúpa MCIA, i réimse na diagnóise tionsclaíche agus an fhaireacháin thionsclaíoch, chun a áirithiú go mbainfear amach na cuspóirí eolaíocha uile a leagtar amach sa togra seo (Irish)
0 references
Terrassa
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
RTC-2016-4896-7-P01
0 references