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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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leArning and robuSt deciSIon SupporT systems for agile mANufacTuring environments

Description du projet

Une solution révolutionnaire pour optimiser les systèmes de production

Afin de préserver la compétitivité de la production manufacturière, les gestionnaires doivent concevoir et gérer des systèmes de production complexes, collaboratifs et reconfigurables qui tirent le meilleur parti possible des nouvelles technologies. Des recherches supplémentaires sont toutefois nécessaires pour pouvoir profiter pleinement des outils numériques destinés à l’industrie manufacturière. Le projet ASSISTANT, financé par l’UE, vise à développer des solutions révolutionnaires destinées à l’industrie manufacturière, qui exploitent l’intelligence artificielle pour optimiser les systèmes de production. L’une des pierres angulaires du projet ASSISTANT est la création de jumeaux numériques intelligents. En combinant l’apprentissage automatique, l’optimisation, la simulation et les modèles de domaine, ASSISTANT développe des outils et des solutions qui fournissent toutes les informations nécessaires pour aider les directeurs de production à concevoir des lignes de production, à planifier la production et à améliorer les paramètres des machines afin que ces dernières prennent des décisions efficaces et durables qui garantissent la qualité et la sécurité des produits.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

RIA - Research and Innovation action

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-ICT-2018-20

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INSTITUT MINES-TELECOM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 815 717,50
Adresse
19 PLACE MARGUERITE PEREY
91120 Palaiseau
France

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Région
Ile-de-France Ile-de-France Essonne
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 865 717,50

Participants (12)

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