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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Future Directions of Production Planning and Optimized Energy- and Process Industries

Projektbeschreibung

Erweiterte Nutzung des maschinellen Lernens in Sachen Energieeffizienz

Im Kampf gegen den Klimawandel ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir den Ressourcen- und Energieverbrauch senken und gleichzeitig die Gesamteffizienz steigern. Das maschinelle Lernen erweist sich als ein vielversprechendes Instrument auf dem Weg zu diesem Ziel und konnte bereits in verschiedenen Sektoren und Industriezweigen zu entscheidenden Fortschritten bei der Automatisierung und Effizienz beitragen. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts FUDIPO besteht darin, die Umsetzung von Praktiken des maschinellen Lernens in der gesamten europäischen Industrie auszuweiten, um die Energie- und Ressourceneffizienz drastisch zu steigern. Zu diesem Zweck werden im Rahmen des Projekts eine Optimierungsplattform, drei umfangreiche standortweite Systemdemonstratoren und zwei kleine Technologiedemonstratoren entwickelt. So können durch Datenerfassung und Simulationen erhebliche Verbesserungen realisiert werden.

Ziel

Machine learning have revolutionized the way we use computers and is a key technology in the analysis of large data sets. The FUDIPO project will integrate machine learning functions on a wide scale into several critical process industries, showcasing radical improvements in energy and resource efficiency and increasing the competitiveness of European industry. The project will develop three larger site-wide system demonstrators as well as two small-scale technology demonstrators. For this aim, FUDIPO brings together five end-user industries within the pulp and paper, refinery and power production sectors, one automation industry (LE), two research institutes and one university. A direct output is a set of tools for diagnostics, data reconciliation, and decision support, production planning and process optimization including model-based control. The approach is to construct physical process models, which then are continuously adapted using “good data” while “bad data” is used for fault diagnostics. After learning, classification of data can be automated. Further, statistical models are built from measurements with several new types of sensors combined with standard process sensors. Operators and process engineers are interacting with the system to both learn and to improve the system performance. There are three new sensors included (TOM, FOM and RF) and new functionality of one (NIR). The platform will have an open platform as the base functionality, as well as more advanced functions as add-ons. The base platform can be linked to major automation platforms and data bases. The model library also is used to evaluate impact of process modifications. By using well proven simulation models with new components and connect to the process optimization system developed we can get a good picture of the actual operations of the modified plant, and hereby get concurrent engineering – process design together with development of process automation.

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.

RIA - Research and Innovation action

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) H2020-IND-CE-2016-17

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

Koordinator

MALARDALENS UNIVERSITET
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.

€ 1 135 158,75
Adresse
UNIVERSITETSPLAN 1
722 20 VASTERAAS
Schweden

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Region
Östra Sverige Östra Mellansverige Västmanlands län
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.

€ 1 135 158,75

Beteiligte (12)

Mein Booklet 0 0