Projektbeschreibung
Eine bahnbrechende Lösung zur Optimierung von Fertigungssystemen
Um die Produktion im verarbeitenden Gewerbe auf einem wettbewerbsfähigen Niveau zu halten, müssen Manager komplexe kollaborative und rekonfigurierbare Produktionssysteme entwerfen und verwalten, welche die neuen Technologien optimal nutzen. Damit das volle Potenzial der digitalen Werkzeuge für die Fertigung freigesetzt werden kann, sind allerdings noch umfangreiche Forschungsarbeiten erforderlich. Das EU-finanzierte Projekt ASSISTANT zielt darauf ab, bahnbrechende Lösungen für die Fertigungsindustrie zu entwickeln, bei denen künstliche Intelligenz zur Optimierung von Produktionssystemen eingesetzt wird. Einer der Grundpfeiler von ASSISTANT ist die Schaffung intelligenter digitaler Zwillinge. Durch das Kombinieren von maschinellem Lernen, Optimierung, Simulation und Domänenmodellen entwickelt ASSISTANT Instrumente und Lösungen, die alle erforderlichen Informationen bereitstellen. So wird das Produktionsmanagement dabei unterstützt, Produktionslinien zu entwerfen, die Produktion zu planen sowie Maschineneinstellungen für effektive und nachhaltige Entscheidungen zu verbessern, die Produktqualität und -sicherheit garantieren.
Ziel
With a multidisciplinary consortium combining key skills in AI, manufacturing, edge computing and robotics, ASSISTANT aims to create intelligent digital twins through the joint use of machine learning (ML), optimization, simulation and domain models. The resulting tools permit to design and operate complex collaborative and reconfigurable production systems based on data collected from various sources such as IoT devices. ASSISTANT targets a significant increase in flexibility and reactivity, products/processes quality, and in robustness of manufacturing systems, by integrating human and machine intelligence in a sustainable learning relationship.
ASSISTANT provides decision makers with generative design based software for all manufacturing decisions. Rather than writing ad hoc code for each manufacturing sector, it provides a set of intelligent digital twins that self adapt to the manufacturing environment. It promote a methodology that enhances generative design with learning aspects of AI thanks to the data available in manufacturing. ASSISTANT aims to synthesize predictive/prescriptive models adjusted to the shop floor for each decision levels. Digital twins will be used as oracles by ML in order to converge towards models in phase with reality. This means that rather than writing specific code to cover a restricted set of goals/scenarios/hypotheses for a manufacturing system and a decision level, ASSISTANT will aim at learning models that can be used by standard optimization libraries. In this context, ML is used to predict parameter values, characterize parameters uncertainty, and acquire physical constraints. ASSISTANT will experiment this methodology on a significant panel of use cases selected for their relevance in the current context of the digital transformation of production in major manufacturing sectors undergoing rapid transformations like the energy, the industrial equipment, and automotive sectors which already make extensive use of digital twins.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Internet Internet der Dinge
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software
- Technik und Technologie Maschinenbau Fahrzeugbau Automobiltechnik
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Robotertechnik
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.2.1.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies - Information and Communication Technologies (ICT)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
RIA - Research and Innovation action
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-ICT-2018-20
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
91120 Palaiseau
Frankreich
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.