Car Prescriptive Maintenance – system for detection and prevention of failures with the control of continuous operation of heavy goods vehicles (Q78586)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q78586 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Car Prescriptive Maintenance – system for detection and prevention of failures with the control of continuous operation of heavy goods vehicles |
Project Q78586 in Poland |
Statements
4,530,543.75 zloty
0 references
5,923,437.5 zloty
0 references
76.49 percent
0 references
1 September 2019
0 references
31 December 2022
0 references
PROSPERITA SPÓŁKA Z OGRANICZNOĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
Projekt obejmuje badania nad rozwiązaniem do „preskryptywnego” zapobiegania awarii pojazdów samochodowych. Dane pomiarowe pozyskane przy pomocy opracowanych w projekcie autorskich urządzeń diagnostycznych i interfejsów komunikacyjnych oraz zewnętrznych systemów warsztatów mechanicznych i firm transportowych służyć będą stałej ocenie ciągłości i poprawności działania poszczególnych podzespołów pojazdów. System „preskryptywny” jako wyższa forma rozwoju systemów predykcyjnych odpowiedzialny będzie nie tylko za analizę danych historycznych i bieżących oraz przewidywanie na tej podstawie możliwości wystąpienia awarii, ale również za zarządzanie działaniami zaradczymi. W przypadku wystąpienia ryzyka awarii system poinformuje administratora pojazdu o konieczności wykonania określonej czynności warsztatowej oraz ryzyku jakie niesie zaniechanie. W odniesieniu do przewidywanego zdarzenia system monitoruje czy i kiedy została dokonana zalecona czynność oraz określa wpływ tego działania (lub zaniechania) na dalszą pracę pojazdu. Projektowany system będzie miał charakter uniwersalny i rozwojowy ze względu na zastosowanie algorytmów samouczących się. Z uwagi na modułową architekturę rozwiązania możliwe będzie zapewnienie kompatybilności z szerokim spektrum urządzeń i interfejsów diagnostycznych. Dla celów predykcji i preskrypcji awarii i oceny parametrów ciągłości działania systemu planuje się zastosowanie zaawansowanych metod sztucznej inteligencji, oraz rozwiązań z zakresu Big Data. System będzie udostępniony w formule SaaS co umożliwi zbieranie i analizę danych z wielu pojazdów / zdarzeń co zwiększa skuteczność prognozowania systemów opartych na sztucznej Inteligencji i uczeniu maszynowym. Analiza obecnych na rynku rozwiązań wykazała, iż na chwilę obecną na rynku brak (Polish)
0 references
The project involves research into a solution for „prescriptive;amp;rdquo; prevention of accidents in motor vehicles. Measurement data obtained by means of proprietary diagnostic devices and communication interfaces as well as external systems of mechanical workshops and transport companies will be used to continuously assess the continuity and correctness of the operation of individual vehicle components. The „prescriptive system as a higher form of development of predictive systems, he will be responsible not only for analysing historical and current data and predicting the possibility of accidents on this basis, but also for managing remedial actions. In the event of a failure risk, the system shall inform the vehicle administrator of the need to perform a specific workshop operation and the risks of abandonment. With regard to the expected event, the system shall monitor whether and when the prescribed action has been performed and determines the impact of this action (or omission) on the further operation of the vehicle. The design system will be universal and developmental due to the use of self-learning algorithms. Due to the modular architecture of the solution, it will be possible to ensure compatibility with a broad spectrum of diagnostic devices and interfaces. For the purpose of prediction and prescription of failures and evaluation of system continuity parameters, advanced methods of artificial intelligence and Big Data solutions are planned. The system will be made available in the SaaS formula to allow the collection and analysis of data from multiple vehicles/events, which increases the effectiveness of forecasting systems based on artificial intelligence and machine learning. Analysis of the existing solutions on the market has shown that there is currently no market (English)
14 October 2020
0.1993340452399001
0 references
Le projet comprend la recherche d’une solution «prescriptive» prévention des défaillances du véhicule. Les données de mesure obtenues à l’aide de dispositifs de diagnostic exclusifs et d’interfaces de communication développées dans le cadre du projet, ainsi que des systèmes externes d’ateliers mécaniques et d’entreprises de transport, seront utilisées pour évaluer en permanence la continuité et l’exactitude du fonctionnement des différents composants du véhicule. Système „prescriptif en tant que forme supérieure de développement de systèmes prédictifs, il sera responsable non seulement de l’analyse des données historiques et actuelles et de la possibilité d’une défaillance sur cette base, mais aussi de la gestion des mesures correctives. En cas de risque de défaillance, le système informera l’administrateur du véhicule de la nécessité d’effectuer une activité d’atelier spécifique et du risque que l’omission entraîne. En ce qui concerne l’événement prévu, le système surveille si et quand l’action recommandée a été effectuée et détermine l’incidence de cette action (ou de cette omission) sur le fonctionnement continu du véhicule. Le système proposé sera universel et évolutif en raison de l’utilisation d’algorithmes d’auto-apprentissage. Grâce à l’architecture modulaire de la solution, il sera possible d’assurer la compatibilité avec un large éventail de dispositifs de diagnostic et d’interfaces. Aux fins de la prévision et de la précrimination des défaillances et de l’évaluation des paramètres de continuité du système, il est prévu d’utiliser des méthodes avancées d’intelligence artificielle, ainsi que des solutions Big Data. Le système sera mis à disposition dans la formule SaaS, qui permettra la collecte et l’analyse de données provenant de plusieurs véhicules/événements, ce qui augmentera l’efficacité des systèmes de prévision basés sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. L’analyse des solutions actuelles sur le marché a montré qu’à l’heure actuelle, il n’y a pas de marché (French)
30 November 2021
0 references
Das Projekt beinhaltet die Erforschung einer Lösung für „verschreibungspflichtige“ Vermeidung von Fahrzeugausfällen. Anhand von Messdaten, die mit den im Projekt entwickelten eigenen Diagnosegeräten und Kommunikationsschnittstellen sowie externen Systemen mechanischer Werkstätten und Transportunternehmen gewonnen werden, werden kontinuierlich die Kontinuität und Korrektheit des Betriebs einzelner Fahrzeugkomponenten bewertet. System „ verschreibungspflichtig als höhere Form der Entwicklung prädiktiver Systeme wird er nicht nur für die Analyse historischer und aktueller Daten verantwortlich sein und die Möglichkeit eines Scheiterns auf dieser Grundlage vorhersagen, sondern auch für das Management von Abhilfemaßnahmen. Im Falle eines Ausfallrisikos informiert das System den Fahrzeugverwalter über die Notwendigkeit, eine bestimmte Werkstatttätigkeit durchzuführen, und über das Risiko, das die Unterlassung mit sich bringt. In Bezug auf das erwartete Ereignis überwacht das System, ob und wann die empfohlene Maßnahme durchgeführt wurde, und bestimmt die Auswirkungen dieser Maßnahme (oder Unterlassung) auf den weiteren Betrieb des Fahrzeugs. Das vorgeschlagene System wird durch den Einsatz selbstlernender Algorithmen universell und entwicklungsfähig sein. Durch die modulare Architektur der Lösung wird es möglich sein, die Kompatibilität mit einem breiten Spektrum von Diagnosegeräten und Schnittstellen sicherzustellen. Für die Vorhersage und Verschreibung von Fehlern und die Auswertung von Systemkontinuitätsparametern ist geplant, fortschrittliche Methoden der künstlichen Intelligenz sowie Big-Data-Lösungen einzusetzen. Das System wird in der SaaS-Formel zur Verfügung gestellt, die die Erfassung und Analyse von Daten aus mehreren Fahrzeugen/Veranstaltungen ermöglicht, was die Effektivität von Prognosesystemen auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erhöht. Die Analyse der aktuellen Lösungen auf dem Markt ergab, dass es derzeit keinen Markt gibt. (German)
7 December 2021
0 references
Het project omvat onderzoek naar een oplossing voor „prescriptief” preventie van voertuigstoringen. Meetgegevens verkregen met behulp van de eigen diagnostische apparaten en communicatie-interfaces die in het project zijn ontwikkeld, evenals externe systemen van mechanische werkplaatsen en transportbedrijven, zullen worden gebruikt om de continuïteit en correctheid van de werking van afzonderlijke voertuigonderdelen voortdurend te beoordelen. Systeem „prescriptive als een hogere vorm van ontwikkeling van voorspellende systemen, zal hij niet alleen verantwoordelijk zijn voor het analyseren van historische en actuele gegevens en het voorspellen van de mogelijkheid van falen op deze basis, maar ook voor het beheer van corrigerende maatregelen. In geval van een storingsrisico informeert het systeem de voertuigbeheerder over de noodzaak om een specifieke werkplaatsactiviteit uit te voeren en het risico dat het weglaten met zich meebrengt. Met betrekking tot de verwachte gebeurtenis controleert het systeem of en wanneer de aanbevolen actie is uitgevoerd en bepaalt het de impact van die handeling (of nalaten) op de verdere werking van het voertuig. Het voorgestelde systeem zal universeel en ontwikkelingsgericht zijn als gevolg van het gebruik van zelflerende algoritmen. Door de modulaire architectuur van de oplossing zal het mogelijk zijn om compatibiliteit met een breed spectrum van diagnostische apparaten en interfaces te garanderen. Met het oog op het voorspellen en voorschrijven van storingen en de evaluatie van systeemcontinuïteit parameters, is het gepland om geavanceerde kunstmatige intelligentie methoden, evenals Big Data oplossingen te gebruiken. Het systeem zal beschikbaar worden gesteld in de SaaS-formule, waarmee gegevens van meerdere voertuigen/gebeurtenissen kunnen worden verzameld en geanalyseerd, wat de effectiviteit van voorspellingssystemen op basis van kunstmatige intelligentie en machine learning verhoogt. Analyse van de huidige oplossingen op de markt toonde aan dat er op dit moment geen markt is (Dutch)
16 December 2021
0 references
Il progetto prevede la ricerca di una soluzione "prescrittiva" prevenzione dei guasti dei veicoli. I dati di misurazione ottenuti utilizzando i dispositivi diagnostici proprietari e le interfacce di comunicazione sviluppate nel progetto, nonché i sistemi esterni delle officine meccaniche e delle aziende di trasporto, saranno utilizzati per valutare continuamente la continuità e la correttezza del funzionamento dei singoli componenti del veicolo. Sistema „prescriptive come forma più elevata di sviluppo di sistemi predittivi, sarà responsabile non solo dell'analisi dei dati storici e attuali e della previsione della possibilità di fallimento su questa base, ma anche della gestione delle azioni correttive. In caso di rischio di guasto, il sistema informerà l'amministratore del veicolo della necessità di svolgere una specifica attività di officina e del rischio che l'omissione comporta. Per quanto riguarda l'evento previsto, il sistema controlla se e quando l'azione raccomandata è stata eseguita e determina l'impatto di tale azione (o omissione) sul proseguimento del funzionamento del veicolo. Il sistema proposto sarà universale e evolutivo grazie all'uso di algoritmi di autoapprendimento. Grazie all'architettura modulare della soluzione, sarà possibile garantire la compatibilità con un ampio spettro di dispositivi e interfacce diagnostiche. Ai fini della previsione e della precribazione dei guasti e della valutazione dei parametri di continuità del sistema, si prevede di utilizzare metodi avanzati di intelligenza artificiale, nonché soluzioni Big Data. Il sistema sarà reso disponibile nella formula SaaS, che consentirà la raccolta e l'analisi dei dati da più veicoli/eventi, aumentando l'efficacia dei sistemi di previsione basati sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico. L'analisi delle attuali soluzioni sul mercato ha mostrato che al momento non esiste un mercato (Italian)
15 January 2022
0 references
El proyecto incluye la investigación de una solución a la «prescriptiva» prevención de fallos de vehículos. Los datos de medición obtenidos utilizando los dispositivos de diagnóstico propietarios y las interfaces de comunicación desarrolladas en el proyecto, así como los sistemas externos de talleres mecánicos y empresas de transporte, se utilizarán para evaluar continuamente la continuidad y corrección del funcionamiento de los componentes individuales del vehículo. Sistema „prescriptivo como una forma superior de desarrollo de los sistemas predictivos, será responsable no solo de analizar datos históricos y actuales y predecir la posibilidad de fracaso sobre esta base, sino también de la gestión de las acciones correctivas. En caso de riesgo de fallo, el sistema informará al administrador del vehículo sobre la necesidad de realizar una actividad de taller específica y el riesgo que conlleva la omisión. Con respecto al evento previsto, el sistema supervisa si se ha realizado la acción recomendada y cuándo se ha realizado y determina el impacto de esa acción (u omisión) en el funcionamiento continuo del vehículo. El sistema propuesto será universal y de desarrollo debido al uso de algoritmos de autoaprendizaje. Debido a la arquitectura modular de la solución, será posible garantizar la compatibilidad con un amplio espectro de dispositivos de diagnóstico e interfaces. Con el fin de predecir y prescribir fallas y evaluar los parámetros de continuidad del sistema, se planea utilizar métodos avanzados de inteligencia artificial, así como soluciones de Big Data. El sistema estará disponible en la fórmula SaaS, que permitirá la recopilación y análisis de datos de múltiples vehículos/eventos, lo que aumenta la eficacia de los sistemas de pronóstico basados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El análisis de las soluciones actuales en el mercado mostró que en este momento no hay mercado (Spanish)
19 January 2022
0 references
Projekt hõlmab uuringut „ettekirjutuse“ lahenduse leidmiseks sõidukite rikete vältimine. Üksikute sõidukiosade töö järjepidevuse ja õigsuse pidevaks hindamiseks kasutatakse projektis välja töötatud varaliste diagnostikaseadmete ja sideliideste ning mehaaniliste töökodade ja transpordiettevõtete välissüsteemide abil saadud mõõtmisandmeid. Süsteem „ ettekirjutav ennustavate süsteemide kõrgema arenguvormina vastutab ta mitte ainult ajalooliste ja praeguste andmete analüüsimise ning selle alusel ebaõnnestumise võimalikkuse prognoosimise eest, vaid ka parandusmeetmete haldamise eest. Rikkeohu korral teavitab süsteem sõiduki haldajat konkreetse töökoja tegevuse läbiviimise vajadusest ja väljajätmisega kaasnevast riskist. Seoses eeldatava sündmusega jälgib süsteem, kas ja millal on soovitatud meede tehtud, ning määrab kindlaks selle meetme (või tegevusetuse) mõju sõiduki jätkuvale toimimisele. Kavandatav süsteem on universaalne ja arenev, kuna kasutatakse iseõppivaid algoritme. Tänu lahenduse modulaarsele arhitektuurile on võimalik tagada ühilduvus paljude diagnostikaseadmete ja liideste spektriga. Tõrgete prognoosimiseks ja väljakirjutamiseks ning süsteemi järjepidevuse parameetrite hindamiseks on kavas kasutada täiustatud tehisintellekti meetodeid ja suurandmete lahendusi. Süsteem tehakse kättesaadavaks SaaSi valemis, mis võimaldab koguda ja analüüsida andmeid mitmest sõidukist/üritusest, mis suurendab tehisintellektil ja masinõppel põhinevate prognoosisüsteemide tõhusust. Turul olemasolevate lahenduste analüüs näitas, et praegu turgu ei ole (Estonian)
13 August 2022
0 references
Projektas apima „prescriptive“ sprendimo mokslinius tyrimus transporto priemonių gedimų prevencija. Matavimo duomenys, gauti naudojant projekte sukurtus patentuotus diagnostikos prietaisus ir ryšių sąsajas, taip pat išorines mechaninių dirbtuvių ir transporto įmonių sistemas, bus naudojami nuolat vertinant atskirų transporto priemonių komponentų veikimo tęstinumą ir teisingumą. Sistema „prescriptive kaip aukštesnė prognozavimo sistemų kūrimo forma, jis bus atsakingas ne tik už istorinių ir dabartinių duomenų analizę ir šiuo pagrindu prognozuoti gedimo galimybę, bet ir už taisomųjų veiksmų valdymą. Jei kiltų gedimo rizika, sistema informuos transporto priemonės administratorių apie būtinybę atlikti konkrečią dirbtuvių veiklą ir riziką, susijusią su praleidimu. Kalbant apie numatomą įvykį, sistema stebi, ar buvo atliktas rekomenduojamas veiksmas ir kada jis buvo atliktas, ir nustato to veiksmo (ar neveikimo) poveikį tolesniam transporto priemonės eksploatavimui. Siūloma sistema bus universali ir vystoma, nes bus naudojami savarankiško mokymosi algoritmai. Dėl modulinės sprendimo architektūros bus galima užtikrinti suderinamumą su plataus spektro diagnostikos prietaisais ir sąsajomis. Gedimų prognozavimo ir nustatymo bei sistemos tęstinumo parametrų vertinimo tikslais planuojama naudoti pažangius dirbtinio intelekto metodus, taip pat didžiųjų duomenų sprendimus. Sistema bus prieinama pagal SaaS formulę, kuri leis rinkti ir analizuoti duomenis iš kelių transporto priemonių/įvykių, o tai padidins prognozavimo sistemų, grindžiamų dirbtiniu intelektu ir mašinų mokymusi, veiksmingumą. Dabartinių sprendimų rinkoje analizė parodė, kad šiuo metu rinkos nėra (Lithuanian)
13 August 2022
0 references
Projekt uključuje istraživanje rješenja za „preskriptivno” sprječavanje kvarova vozila. Mjerni podaci dobiveni korištenjem vlasničkih dijagnostičkih uređaja i komunikacijskih sučelja razvijenih u projektu, kao i vanjskih sustava mehaničkih radionica i prijevozničkih poduzeća, koristit će se za kontinuiranu procjenu kontinuiteta i ispravnosti rada pojedinih komponenti vozila. Sustav „ preskriptivan kao viši oblik razvoja prediktivnih sustava, bit će odgovoran ne samo za analizu povijesnih i aktualnih podataka i predviđanje mogućnosti neuspjeha na toj osnovi, već i za upravljanje korektivnim mjerama. U slučaju opasnosti od kvara sustav će obavijestiti administratora vozila o potrebi za obavljanjem određene aktivnosti radionice i o riziku koji izostavlja. S obzirom na očekivani događaj, sustav nadzire je li i kada provedena preporučena mjera te utvrđuje utjecaj te radnje (ili izostavljanja) na nastavak rada vozila. Predloženi sustav bit će univerzalan i razvojan zbog upotrebe algoritama za samostalno učenje. Zbog modularne arhitekture rješenja, bit će moguće osigurati kompatibilnost sa širokim spektrom dijagnostičkih uređaja i sučelja. U svrhu predviđanja i predpisivanje kvarova i procjene parametara kontinuiteta sustava, planira se primjena naprednih metoda umjetne inteligencije, kao i rješenja Big Data. Sustav će biti dostupan u formuli SaaS, koja će omogućiti prikupljanje i analizu podataka iz više vozila/događaja, čime se povećava učinkovitost sustava predviđanja koji se temelje na umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju. Analiza postojećih rješenja na tržištu pokazala je da u ovom trenutku ne postoji tržište (Croatian)
13 August 2022
0 references
Το έργο περιλαμβάνει έρευνα για μια λύση για την «περιοριστική» πρόληψη αστοχιών οχημάτων. Τα δεδομένα μέτρησης που λαμβάνονται με τη χρήση ιδιόκτητων διαγνωστικών συσκευών και διεπαφών επικοινωνίας που αναπτύσσονται στο έργο, καθώς και εξωτερικά συστήματα μηχανικών συνεργείων και μεταφορικών εταιρειών, θα χρησιμοποιούνται για τη συνεχή αξιολόγηση της συνέχειας και της ορθότητας της λειτουργίας των επιμέρους κατασκευαστικών στοιχείων του οχήματος. Σύστημα & bdquo; ως υψηλότερη μορφή ανάπτυξης των συστημάτων πρόβλεψης, θα είναι υπεύθυνος όχι μόνο για την ανάλυση των ιστορικών και τωρινών δεδομένων και την πρόβλεψη της πιθανότητας αποτυχίας σε αυτή τη βάση, αλλά και για τη διαχείριση των διορθωτικών ενεργειών. Σε περίπτωση κινδύνου βλάβης, το σύστημα ενημερώνει τον διαχειριστή του οχήματος σχετικά με την ανάγκη εκτέλεσης συγκεκριμένης δραστηριότητας συνεργείου και τον κίνδυνο που ενέχει η παράλειψη. Όσον αφορά το αναμενόμενο συμβάν, το σύστημα παρακολουθεί κατά πόσον και πότε έχει πραγματοποιηθεί η συνιστώμενη ενέργεια και καθορίζει τον αντίκτυπο της εν λόγω ενέργειας (ή παράλειψης) στη συνέχιση της λειτουργίας του οχήματος. Το προτεινόμενο σύστημα θα είναι καθολικό και αναπτυξιακό λόγω της χρήσης αλγορίθμων αυτοδιδασκαλίας. Λόγω της αρθρωτής αρχιτεκτονικής της λύσης, θα είναι δυνατόν να εξασφαλιστεί η συμβατότητα με ένα ευρύ φάσμα διαγνωστικών συσκευών και διεπαφών. Για τους σκοπούς της πρόβλεψης και της συνταγογράφησης αποτυχιών και της αξιολόγησης των παραμέτρων συνέχειας του συστήματος, σχεδιάζεται η χρήση προηγμένων μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και λύσεων μαζικών δεδομένων. Το σύστημα θα είναι διαθέσιμο στον τύπο SaaS, ο οποίος θα επιτρέπει τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων από πολλαπλά οχήματα/εκδηλώσεις, γεγονός που αυξάνει την αποτελεσματικότητα των συστημάτων πρόβλεψης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Η ανάλυση των σημερινών λύσεων στην αγορά έδειξε ότι επί του παρόντος δεν υπάρχει αγορά (Greek)
13 August 2022
0 references
Projekt zahŕňa výskum riešenia „prescriptive“ predchádzanie poruchám vozidiel. Údaje z meraní získané pomocou proprietárnych diagnostických zariadení a komunikačných rozhraní vyvinutých v rámci projektu, ako aj externých systémov mechanických dielní a dopravných spoločností, budú použité na priebežné hodnotenie kontinuity a správnosti prevádzky jednotlivých komponentov vozidla. System „prescriptive ako vyššia forma vývoja prediktívnych systémov bude zodpovedný nielen za analýzu historických a aktuálnych údajov a predpovedanie možnosti zlyhania na tomto základe, ale aj za riadenie nápravných opatrení. V prípade rizika poruchy systém informuje správcu vozidla o potrebe vykonať konkrétnu dielenskú činnosť a o riziku, ktoré vynechanie predstavuje. Pokiaľ ide o očakávanú udalosť, systém monitoruje, či a kedy sa vykonalo odporúčané opatrenie, a určuje vplyv tohto opatrenia (alebo opomenutia) na pokračujúcu prevádzku vozidla. Navrhovaný systém bude univerzálny a vývojový v dôsledku používania algoritmov samovzdelávania. Vďaka modulárnej architektúre riešenia bude možné zabezpečiť kompatibilitu so širokým spektrom diagnostických zariadení a rozhraní. Na účely predpovedania a predpisovania porúch a vyhodnocovania parametrov kontinuity systému sa plánuje použitie pokročilých metód umelej inteligencie, ako aj riešení veľkých dát. Systém bude k dispozícii vo vzorci SaaS, ktorý umožní zber a analýzu údajov z viacerých vozidiel/udalostí, čím sa zvýši účinnosť prognostických systémov založených na umelej inteligencii a strojovom učení. Analýza súčasných riešení na trhu ukázala, že v súčasnosti neexistuje trh (Slovak)
13 August 2022
0 references
Hankkeessa tutkitaan ratkaisua ”hallitsevaan” ajoneuvojen toimintahäiriöiden ehkäiseminen. Hankkeessa kehitettyjen omien diagnostisten laitteiden ja viestintärajapintojen sekä mekaanisten korjaamojen ja kuljetusyritysten ulkoisten järjestelmien avulla saatuja mittaustietoja käytetään ajoneuvon yksittäisten osien toiminnan jatkuvuuden ja oikeellisuuden jatkuvaan arviointiin. Järjestelmä „prescriptive ennustavien järjestelmien korkeamman kehityksen muotona hän on vastuussa paitsi historiallisten ja nykyisten tietojen analysoinnista ja epäonnistumisen mahdollisuuden ennustamisesta tällä perusteella, myös korjaavien toimien hallinnasta. Jos vikaantumisriski on olemassa, järjestelmä ilmoittaa ajoneuvon hallinnoijalle tietyn korjaamon toiminnan tarpeellisuudesta ja laiminlyönnin aiheuttamasta riskistä. Ennakoidun tapahtuman osalta järjestelmä seuraa, onko suositeltu toimenpide suoritettu ja milloin, ja määrittää kyseisen toimen (tai laiminlyönnin) vaikutuksen ajoneuvon toiminnan jatkumiseen. Ehdotettu järjestelmä on yleismaailmallinen ja kehitteellinen itseoppivien algoritmien käytön vuoksi. Ratkaisun modulaarisen arkkitehtuurin ansiosta on mahdollista varmistaa yhteensopivuus monenlaisten diagnostisten laitteiden ja rajapintojen kanssa. Häiriöiden ennustamiseksi ja määräämiseksi sekä järjestelmän jatkuvuusparametrien arvioimiseksi on tarkoitus käyttää kehittyneitä tekoälymenetelmiä sekä Big Data -ratkaisuja. Järjestelmä tulee saataville SaaS-kaavassa, jonka avulla voidaan kerätä ja analysoida tietoja useista ajoneuvoista/tapahtumista, mikä lisää tekoälyyn ja koneoppimiseen perustuvien ennustejärjestelmien tehokkuutta. Markkinoiden nykyisten ratkaisujen analyysi osoitti, että tällä hetkellä ei ole markkinoita (Finnish)
13 August 2022
0 references
A projekt a „prescriptive” megoldásának kutatását is magában foglalja. a jármű meghibásodásának megelőzése. A projekt során kifejlesztett saját diagnosztikai eszközök és kommunikációs interfészek, valamint a mechanikus műhelyek és szállító cégek külső rendszerei segítségével nyert mérési adatokat az egyes járműalkatrészek működésének folyamatosságának és helyességének folyamatos értékelésére használják fel. Rendszer „ vényköteles a prediktív rendszerek fejlesztésének magasabb formájaként nemcsak a múltbeli és aktuális adatok elemzéséért és a kudarc lehetőségének előrejelzéséért felelős, hanem a javító intézkedések irányításáért is. Meghibásodás kockázata esetén a rendszer tájékoztatja a járműkezelőt egy adott műhelytevékenység elvégzésének szükségességéről és a mulasztással járó kockázatról. A várható esemény tekintetében a rendszer ellenőrzi, hogy az ajánlott műveletet végrehajtották-e, és ha igen, mikor, és hogy mikor történt-e, és meghatározza, hogy az intézkedés (vagy mulasztás) milyen hatást gyakorol a jármű folyamatos működésére. A javasolt rendszer az öntanulási algoritmusok alkalmazása miatt egyetemes és fejlett lesz. A megoldás moduláris architektúrájának köszönhetően lehetséges lesz a diagnosztikai eszközök és interfészek széles spektrumával való kompatibilitás biztosítása. A hibák előrejelzése és előjelzése, valamint a rendszerfolytonossági paraméterek értékelése céljából a tervek szerint fejlett mesterségesintelligencia-módszereket, valamint Big Data megoldásokat alkalmaznak. A rendszer elérhető lesz a SaaS képletben, amely lehetővé teszi több jármű/esemény adatainak gyűjtését és elemzését, ami növeli a mesterséges intelligencián és a gépi tanuláson alapuló előrejelzési rendszerek hatékonyságát. A jelenlegi piaci megoldások elemzése azt mutatta, hogy jelenleg nincs piac (Hungarian)
13 August 2022
0 references
Projekt zahrnuje výzkum řešení „preskriptivní“ prevence selhání vozidla. Naměřená data získaná pomocí proprietárních diagnostických zařízení a komunikačních rozhraní vyvinutých v rámci projektu, jakož i externích systémů mechanických dílen a přepravních společností, budou použita k průběžnému posuzování kontinuity a správnosti provozu jednotlivých součástí vozidla. Systém „preskriptivní jako vyšší forma vývoje prediktivních systémů bude zodpovědný nejen za analýzu historických a současných dat a předpovídání možnosti selhání na tomto základě, ale také za řízení nápravných opatření. V případě rizika poruchy systém informuje správce vozidla o potřebě vykonávat konkrétní činnost dílny a o riziku, které z opomenutí vyplývá. Pokud jde o očekávanou událost, systém sleduje, zda a kdy bylo provedeno doporučené opatření, a určuje dopad tohoto účinku (nebo opomenutí) na pokračující provoz vozidla. Navrhovaný systém bude univerzální a vývojový díky použití algoritmů sebeučení. Díky modulární architektuře řešení bude možné zajistit kompatibilitu se širokým spektrem diagnostických zařízení a rozhraní. Pro účely předvídání a předepisování poruch a vyhodnocení parametrů kontinuity systému se plánuje využití pokročilých metod umělé inteligence a řešení dat velkého objemu. Systém bude k dispozici ve vzorci SaaS, který umožní sběr a analýzu dat z více vozidel/událostí, což zvyšuje účinnost předpovědních systémů založených na umělé inteligenci a strojovém učení. Analýza současných řešení na trhu ukázala, že v současné době neexistuje žádný trh (Czech)
13 August 2022
0 references
Projekts ietver pētījumus par risinājumu “preskriptīvam” transportlīdzekļa atteices novēršana. Mērījumu dati, kas iegūti, izmantojot projektā izstrādātās patentētās diagnostikas ierīces un komunikācijas saskarnes, kā arī mehānisko darbnīcu un transporta uzņēmumu ārējās sistēmas, tiks izmantoti, lai pastāvīgi novērtētu atsevišķu transportlīdzekļu sastāvdaļu darbības nepārtrauktību un pareizību. Sistēmas „preskriptīvs kā augstāks prognozēšanas sistēmu attīstības veids viņš būs atbildīgs ne tikai par vēsturisko un pašreizējo datu analīzi un neveiksmes iespējamības prognozēšanu, pamatojoties uz to, bet arī par korektīvo darbību pārvaldību. Ja pastāv atteices risks, sistēma informē transportlīdzekļa administratoru par nepieciešamību veikt konkrētu darbnīcas darbību un par risku, ko tā rada. Attiecībā uz paredzamo notikumu sistēma uzrauga, vai un kad ir veikta ieteiktā darbība, un nosaka šīs darbības (vai bezdarbības) ietekmi uz transportlīdzekļa darbības turpināšanu. Ierosinātā sistēma būs universāla un attīstīta, jo tiks izmantoti pašmācības algoritmi. Pateicoties risinājuma modulārajai arhitektūrai, būs iespējams nodrošināt saderību ar plašu diagnostikas ierīču un saskarņu spektru. Lai prognozētu un izrakstītu kļūmes un novērtētu sistēmas nepārtrauktības parametrus, plānots izmantot progresīvas mākslīgā intelekta metodes, kā arī lielo datu risinājumus. Sistēma būs pieejama SaaS formulā, kas ļaus vākt un analizēt datus no vairākiem transportlīdzekļiem/pasākumiem, tādējādi palielinot uz mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos balstītu prognozēšanas sistēmu efektivitāti. Tirgū esošo risinājumu analīze parādīja, ka pašlaik nav tirgus (Latvian)
13 August 2022
0 references
Áirítear leis an tionscadal taighde ar réiteach ar “shaintreorach” teipeanna feithicle a chosc. Úsáidfear sonraí tomhais a fhaightear trí ghléasanna diagnóiseacha dílseánaigh agus comhéadain chumarsáide arna bhforbairt sa tionscadal, chomh maith le córais sheachtracha ceardlann mheicniúil agus cuideachtaí iompair, chun measúnú leanúnach a dhéanamh ar leanúnachas agus ar chirte oibriú comhpháirteanna feithicle aonair. Córas „ forordaitheach mar chineál forbartha níos airde ar chórais thuarthach, beidh sé freagrach ní hamháin as anailís a dhéanamh ar shonraí stairiúla agus reatha agus as an bhféidearthacht go dtarlódh teip ar an mbonn sin a thuar, ach freisin as gníomhaíochtaí feabhais a bhainistiú. I gcás riosca teipe, cuirfidh an córas an riarthóir feithicle ar an eolas faoin ngá atá le gníomhaíocht shonrach ceardlainne a dhéanamh agus faoin riosca a bhaineann leis an easnamh. Maidir leis an teagmhas a bhfuiltear ag súil leis, déanann an córas faireachán ar cé acu a rinneadh nó nach ndearnadh an gníomh a mholtar agus cathain a rinneadh é agus cinntear tionchar an ghnímh sin (nó an neamhghnímh) ar oibriú leantach na feithicle. Beidh an córas atá beartaithe uilíoch agus forbartha mar gheall ar úsáid algartam féinfhoghlama. Mar gheall ar ailtireacht mhodúil an réitigh, beifear in ann comhoiriúnacht le raon leathan feistí diagnóiseacha agus comhéadan a áirithiú. Chun clistí a thuar agus a réamh-mheas agus meastóireacht a dhéanamh ar pharaiméadair leanúnachais an chórais, tá sé beartaithe úsáid a bhaint as ardmhodhanna intleachta saorga, chomh maith le réitigh Mhórshonraí. Cuirfear an córas ar fáil i bhfoirmle SaaS, lena mbeifear in ann sonraí ó roinnt feithiclí/imeachtaí a bhailiú agus a anailísiú, rud a mhéadóidh éifeachtacht na gcóras réamhaisnéise bunaithe ar intleacht shaorga agus ar mheaisínfhoghlaim. Léirigh anailís ar réitigh reatha ar an margadh nach bhfuil aon mhargadh ann faoi láthair (Irish)
13 August 2022
0 references
Projekt vključuje raziskovanje rešitve za „receptive“ preprečevanje okvar vozil. Merilni podatki, pridobljeni z uporabo lastniških diagnostičnih naprav in komunikacijskih vmesnikov, razvitih v okviru projekta, ter zunanjih sistemov mehanskih delavnic in transportnih podjetij, bodo uporabljeni za stalno ocenjevanje kontinuitete in pravilnosti delovanja posameznih sestavnih delov vozila. Sistem „ predpisovanje kot višja oblika razvoja napovednih sistemov bo odgovoren ne le za analizo preteklih in aktualnih podatkov ter napovedovanje možnosti neuspeha na tej podlagi, temveč tudi za upravljanje sanacijskih ukrepov. V primeru tveganja okvare bo sistem obvestil administratorja vozila o potrebi po izvajanju določene dejavnosti delavnice in o tveganju, ki ga pomeni opustitev. V zvezi s predvidenim dogodkom sistem spremlja, ali in kdaj je bilo izvedeno priporočeno dejanje, ter ugotovi vpliv tega dejanja (ali opustitve) na nadaljnje delovanje vozila. Predlagani sistem bo univerzalen in razvit zaradi uporabe samoučnih algoritmov. Zaradi modularne arhitekture rešitve bo mogoče zagotoviti združljivost s širokim spektrom diagnostičnih naprav in vmesnikov. Za napovedovanje in predpisovanje napak ter vrednotenje parametrov kontinuitete sistema se načrtuje uporaba naprednih metod umetne inteligence in rešitev masovnih podatkov. Sistem bo na voljo v formuli SaaS, ki bo omogočala zbiranje in analizo podatkov iz več vozil/dogodkov, kar povečuje učinkovitost sistemov napovedovanja, ki temeljijo na umetni inteligenci in strojnem učenju. Analiza trenutnih rešitev na trgu je pokazala, da trenutno ni trga (Slovenian)
13 August 2022
0 references
Проектът включва проучване на решение за „преписателно“ предотвратяване на повреди в превозното средство. Данните от измерванията, получени чрез собствени диагностични устройства и комуникационни интерфейси, разработени в рамките на проекта, както и външни системи на механични работилници и транспортни компании, ще бъдат използвани за непрекъснато оценяване на непрекъснатостта и коректността на работата на отделните компоненти на превозното средство. System „ Prescriptive като по-висша форма на разработване на прогнозни системи, той ще отговаря не само за анализирането на исторически и актуални данни и за прогнозирането на възможността за неуспех на тази основа, но и за управлението на коригиращите действия. В случай на риск от повреда системата ще информира администратора на превозното средство за необходимостта от извършване на конкретна дейност по сервиза и за риска, до който води пропускът. По отношение на очакваното събитие системата следи дали и кога е извършено препоръчаното действие и определя въздействието на това действие (или бездействие) върху продължаващата експлоатация на превозното средство. Предложената система ще бъде универсална и развиваща се благодарение на използването на алгоритми за самообучение. Благодарение на модулната архитектура на решението, ще бъде възможно да се осигури съвместимост с широк спектър от диагностични устройства и интерфейси. За целите на прогнозирането и предписването на неизправности и оценката на параметрите за непрекъснатост на системата се планира да се използват усъвършенствани методи за изкуствен интелект, както и решения за големи информационни масиви. Системата ще бъде достъпна във формулата SaaS, която ще даде възможност за събиране и анализ на данни от множество превозни средства/събития, което увеличава ефективността на системите за прогнозиране, базирани на изкуствен интелект и машинно самообучение. Анализът на текущите решения на пазара показа, че в момента няма пазар (Bulgarian)
13 August 2022
0 references
Il-proġett jinkludi riċerka f’soluzzjoni għal “preskrizzjoni” il-prevenzjoni ta’ ħsarat fil-vettura. Id-data tal-kejl miksuba bl-użu tal-apparati dijanjostiċi proprjetarji u l-interfaċċi ta’ komunikazzjoni żviluppati fil-proġett, kif ukoll sistemi esterni ta’ workshops mekkaniċi u kumpaniji tat-trasport, se tintuża biex jiġu vvalutati kontinwament il-kontinwità u l-korrettezza tat-tħaddim tal-komponenti individwali tal-vetturi. Sistema „ preskrittiv bħala forma ogħla ta’ żvilupp ta’ sistemi ta’ previżjoni, huwa se jkun responsabbli mhux biss għall-analiżi tad-data storika u attwali u għat-tbassir tal-possibbiltà ta’ falliment fuq din il-bażi, iżda wkoll għall-ġestjoni ta’ azzjonijiet ta’ rimedju. Fil-każ ta’ riskju ta’ falliment, is-sistema tinforma lill-amministratur tal-vettura dwar il-ħtieġa li titwettaq attività speċifika ta’ workshop u r-riskju li l-ommissjoni tinvolvi. Fir-rigward tal-avveniment antiċipat, is-sistema timmonitorja jekk u meta twettqet l-azzjoni rakkomandata u tiddetermina l-impatt ta’ dik l-azzjoni (jew l-ommissjoni) fuq it-tħaddim kontinwu tal-vettura. Is-sistema proposta se tkun universali u ta’ żvilupp minħabba l-użu ta’ algoritmi ta’ awtotagħlim. Minħabba l-arkitettura modulari tas-soluzzjoni, se jkun possibbli li tiġi żgurata l-kompatibbiltà ma’ spettru wiesa’ ta’ apparati u interfaċċi dijanjostiċi. Għall-finijiet tat-tbassir u l-precribing tal-fallimenti u l-evalwazzjoni tal-parametri tal-kontinwità tas-sistema, huwa ppjanat li jintużaw metodi ta’ intelliġenza artifiċjali avvanzati, kif ukoll soluzzjonijiet tal-Big Data. Is-sistema se tkun disponibbli fil-formula SaaS, li se tippermetti l-ġbir u l-analiżi tad-data minn diversi vetturi/avvenimenti, li jżid l-effettività tas-sistemi ta’ tbassir ibbażati fuq l-intelliġenza artifiċjali u t-tagħlim awtomatiku. L-analiżi tas-soluzzjonijiet attwali fis-suq uriet li bħalissa m’hemm l-ebda suq (Maltese)
13 August 2022
0 references
O projecto envolve a investigação de uma solução para o „prescritivo;amp;rdquo; prevenção de acidentes em veículos a motor. Os dados de medição obtidos através de dispositivos de diagnóstico e interfaces de comunicação próprios, bem como de sistemas externos de oficinas mecânicas e empresas de transporte, serão utilizados para avaliar continuamente a continuidade e a exatidão do funcionamento dos componentes individuais dos veículos. O sistema prescritivo do „ como uma forma superior de desenvolvimento de sistemas preditivos, será responsável não só pela análise de dados históricos e atuais e pela previsão da possibilidade de acidentes nesta base, mas também pela gestão de ações corretivas. Em caso de risco de avaria, o sistema deve informar o administrador do veículo da necessidade de realizar uma operação específica na oficina e dos riscos de abandono. No que diz respeito à ocorrência prevista, o sistema deve monitorizar se e quando a ação prescrita foi executada e determinar o impacto dessa ação (ou omissão) no funcionamento posterior do veículo. O sistema de design será universal e desenvolvimentista devido à utilização de algoritmos de autoaprendizagem. Devido à arquitetura modular da solução, será possível assegurar a compatibilidade com um vasto espetro de dispositivos e interfaces de diagnóstico. Para efeitos de previsão e prescrição de falhas e avaliação dos parâmetros de continuidade do sistema, estão previstos métodos avançados de inteligência artificial e soluções de megadados. O sistema será disponibilizado na fórmula SaaS para permitir a recolha e análise de dados de vários veículos/eventos, o que aumenta a eficácia dos sistemas de previsão baseados na inteligência artificial e na aprendizagem automática. A análise das soluções existentes no mercado revelou que, atualmente, não existe mercado (Portuguese)
13 August 2022
0 references
Projektet omfatter forskning i en løsning til "præskriptiv" forebyggelse af køretøjssvigt. Måledata opnået ved hjælp af de proprietære diagnostiske anordninger og kommunikationsgrænseflader, der er udviklet i projektet, samt eksterne systemer i mekaniske værksteder og transportvirksomheder vil blive brugt til løbende at vurdere kontinuiteten og rigtigheden af driften af de enkelte køretøjskomponenter. System „ præskriptiv som en højere form for udvikling af prædiktive systemer vil han være ansvarlig ikke kun for at analysere historiske og aktuelle data og forudsige muligheden for fiasko på dette grundlag, men også for styring af afhjælpende foranstaltninger. I tilfælde af risiko for svigt informerer systemet køretøjsadministratoren om behovet for at udføre en specifik værkstedsaktivitet og risikoen for, at udeladelsen indebærer. For så vidt angår den forventede hændelse overvåger systemet, om og hvornår den anbefalede handling er udført, og bestemmer virkningen af denne handling (eller undladelse) på køretøjets fortsatte drift. Det foreslåede system vil være universelt og udviklingsmæssigt på grund af brugen af selvlæringsalgoritmer. På grund af løsningens modulære arkitektur vil det være muligt at sikre kompatibilitet med et bredt spektrum af diagnostiske enheder og grænseflader. Med henblik på at forudsige og forudsige fejl og evaluering af systemkontinuitetsparametre er det planlagt at anvende avancerede metoder til kunstig intelligens samt Big Data-løsninger. Systemet vil blive gjort tilgængeligt i SaaS-formlen, som vil gøre det muligt at indsamle og analysere data fra flere køretøjer/begivenheder, hvilket øger effektiviteten af prognosesystemer baseret på kunstig intelligens og maskinindlæring. Analyse af nuværende løsninger på markedet viste, at der i øjeblikket ikke er noget marked (Danish)
13 August 2022
0 references
Proiectul include cercetarea unei soluții „prescriptive” prevenirea defecțiunilor vehiculelor. Datele de măsurare obținute utilizând dispozitivele de diagnosticare și interfețele de comunicare dezvoltate în cadrul proiectului, precum și sistemele externe ale atelierelor mecanice și ale companiilor de transport, vor fi utilizate pentru a evalua continuu continuitatea și corectitudinea funcționării componentelor individuale ale vehiculelor. Sistem „prescriptive ca o formă mai înaltă de dezvoltare a sistemelor predictive, el va fi responsabil nu numai pentru analizarea datelor istorice și actuale și pentru prezicerea posibilității de eșec pe această bază, ci și pentru gestionarea acțiunilor de remediere. În cazul unui risc de defectare, sistemul va informa administratorul vehiculului cu privire la necesitatea de a efectua o activitate specifică a atelierului și la riscul pe care îl implică omisiunea. În ceea ce privește evenimentul anticipat, sistemul monitorizează dacă și când a fost efectuată acțiunea recomandată și determină impactul acțiunii (sau omisiunii) respective asupra funcționării continue a vehiculului. Sistemul propus va fi universal și de dezvoltare datorită utilizării algoritmilor de auto-învățare. Datorită arhitecturii modulare a soluției, va fi posibilă asigurarea compatibilității cu un spectru larg de dispozitive de diagnosticare și interfețe. În scopul prezicerii și prescrierii eșecurilor și evaluării parametrilor de continuitate a sistemului, se intenționează utilizarea metodelor avansate de inteligență artificială, precum și a soluțiilor Big Data. Sistemul va fi pus la dispoziție în formula SaaS, care va permite colectarea și analiza datelor provenite de la mai multe vehicule/evenimente, ceea ce sporește eficacitatea sistemelor de prognoză bazate pe inteligența artificială și învățarea automată. Analiza soluțiilor actuale de pe piață a arătat că în prezent nu există piață (Romanian)
13 August 2022
0 references
I projektet ingår forskning om en lösning på ”prescriptive” förebyggande av fordonsfel. Mätdata som erhållits med hjälp av de egenutvecklade diagnostiska anordningar och kommunikationsgränssnitt som utvecklats i projektet, samt externa system för mekaniska verkstäder och transportföretag, kommer att användas för att kontinuerligt bedöma kontinuiteten och korrektheten i driften av enskilda fordonskomponenter. System „prescriptive som en högre form av utveckling av prediktiva system kommer han att vara ansvarig inte bara för att analysera historiska och aktuella data och förutsäga risken för fel på denna grund, men också för hantering av korrigerande åtgärder. Vid risk för fel kommer systemet att informera fordonsadministratören om behovet av att utföra en viss verkstadsaktivitet och om risken för utelämnandet. När det gäller den förväntade händelsen övervakar systemet om och när den rekommenderade åtgärden har utförts och avgör effekten av denna åtgärd (eller utelämnande) på fordonets fortsatta drift. Det föreslagna systemet kommer att vara universellt och utvecklande på grund av användningen av självlärande algoritmer. På grund av lösningens modulära arkitektur kommer det att vara möjligt att säkerställa kompatibilitet med ett brett spektrum av diagnostiska enheter och gränssnitt. För att förutsäga och förskriva fel och utvärdera systemkontinuitetsparametrar är det planerat att använda avancerade metoder för artificiell intelligens samt Big Data-lösningar. Systemet kommer att göras tillgängligt i SaaS-formeln, som kommer att möjliggöra insamling och analys av data från flera fordon/händelser, vilket ökar effektiviteten hos prognossystem baserade på artificiell intelligens och maskininlärning. Analys av nuvarande lösningar på marknaden visade att det för närvarande inte finns någon marknad (Swedish)
13 August 2022
0 references
WOJ.: ŚLĄSKIE, POW.: Katowice
0 references
24 May 2023
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-1097/18
0 references