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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Predictive Maintenance Using Adaptive Domain Deep Transfer Learning: Enhancing Real-Time Fault Identification and Remaining Useful Life Prediction in CNC Machines

Ziel

CNC machines have become an essential part of manufacturing industries. Unfortunately, unplanned downtime due to equipment
failure causes significant losses and disrupts production. Predictive maintenance using Artificial Intelligence (AI), particularly Deep
Learning (DL), offers a solution by handling complex data, extracting hidden correlations, and predicting failures accurately. However,
DL models often lack adaptability when applied to different machines or environments. Moreover, the complexities introduced by the
dynamic nature of machine operations, data variability, and multiple sensors pose significant challenges to implementing this
approach in real-time. Thus, I propose PreAdapt-CNC, a novel, robust, and adaptive AI framework incorporating adaptive domain
deep transfer learning, capable of accurately predicting component failures and remaining useful life for CNC machines under
industrial challenges. In this project, I will develop an IoT framework, a fault dataset for components, a fast signal and feature
extraction algorithm, novel DL models, and perform real-time testing and validation of the designed framework. My project will have
a significant economic impact by reducing unplanned downtime and increasing equipment lifespan. Furthermore, it aligns with the
EU strategy for the sustainable development goal of “Industry, Innovation, and Infrastructure,” boosting European industrial
competitiveness. For the project, Prof. Dimitrios Chronopoulos, a leading expert in vibration measurement, and failure prognosis at
KU Leuven, is the ideal supervisor. KU Leuven's proven track record in hosting Marie Curie fellows and managing research projects will
provide me with a cooperative environment. PreAdapt-CNC will advance my career through multidisciplinary skills, industrial
exposure, and specialized training. Moreover, I will also build a long-term collaboration network with European institutes, promoting
knowledge exchange, innovation, and future research.

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.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

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.

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.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 216 240,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 LEUVEN
Belgien

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Region
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

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.

Keine Daten

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