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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

Descrizione del progetto

Un apprendimento adattivo per trasferimento profondo tra domini per prevedere l’utilizzo delle macchine a controllo numerico computerizzato

Le macchine a controllo numerico computerizzato (CNC, computer numerical control) sono fondamentali nella produzione; ciononostante, i guasti alle apparecchiature comportano costosi tempi di inattività, mentre l’adattamento dei modelli alle diverse macchine e la gestione della variabilità dei dati rappresentano delle sfide in tal ambito. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto PreAdapt-CNC svilupperà un framework di intelligenza artificiale che utilizza tecniche avanzate di apprendimento per trasferimento profondo tra domini al fine di prevedere i guasti dei componenti e valutare la vita utile residua delle macchine CNC in contesti industriali. Il progetto creerà un framework IoT, compilerà un set di dati sui guasti, svilupperà un algoritmo veloce di estrazione dei segnali e progetterà nuovi modelli di apprendimento profondo, con test e validazione in tempo reale, fornendo risultati che contribuiranno a ridurre i tempi di fermo non programmati e a prolungare la durata delle attrezzature, il che permetterà di rafforzare la competitività industriale europea.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Contributo netto dell'UE
€ 216 240,00
Indirizzo
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Belgio
Regione
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (1)