Cel
The advent of Industrie4.0 provides opportunities for adopting predictive maintenance (PdM), which represents the ultimate maintenance vision for manufacturers and machine vendors. Nevertheless, there are still barriers to successful deployment including the issues of data fragmentation, limited data interoperability, poor deployment of advanced analytics and lack of effective integration with other systems at the enterprise and field levels. PROPHESY will deliver and validate (in two complex demonstrators) in real plants a PdM services platform, which will alleviate these issues based on the following innovations:
• A CPS platform optimized for PdM activities (PROPHESY-CPS), which will enable maintenance driven real-time control, large scale distributed data collection and processing, as well as improved production processes driven by maintenance predictions and FMECA activities.
• Novel Machine Learning and Statistical Data processing techniques for PdM (PROPHESY-ML), which will be able to identify invisible patterns associated with machine degradation and assets depreciation, while at the same time using them to optimize FMECA activities.
• Visualization, knowledge sharing and augmented reality (AR) services (PROPHESY-AR), which will enable remotely supported maintenance that can optimize maintenance time and costs, while increasing the safety of maintenance tasks.
• A PdM service optimization engine (PROPHESY-SOE), which will enable composition of optimal PdM solutions based on the capabilities provided by PROPHESY-CPS, PROPHESY-ML and PROPHESY-AR. Service optimization aspects will consider the whole range of factors that impact PdM effectiveness (e.g. OEE, EOL, MTBF and more).
PROPHESY will establish and expand an ecosystem of PdM stakeholders around the PROPHESY-SOE, which will serve as a basis for the wider update of the project’s results, as it will offer to the CPS manufacturing community access to innovative, turn-key solutions for PdM operations.
Dziedzina nauki
- engineering and technologymechanical engineeringmanufacturing engineering
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementbusiness models
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware applicationssimulation software
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-FOF-2017
System finansowania
IA - Innovation actionKoordynator
1050 Bruxelles / Brussel
Belgia
Zobacz na mapie
Uczestnicy (14)
Podmiot prawny inny niż podwykonawca, stowarzyszony lub mający inne powiązania prawne z uczestnikiem. Podmiot realizuje prace na podstawie warunków umowy o grant, dostarcza towary lub świadczy usługi związane z działaniem, jednak nie podpisuje umowy o grant. Podmiot zewnętrzny przestrzega zasad i wymogów dotyczących danego uczestnika wynikających z umowy o grant, dotyczących kwalifikowalności kosztów oraz kontroli wydatków.
1253 Luxembourg
Zobacz na mapie
5656 AG Eindhoven
Zobacz na mapie
21272 Egestorf
Zobacz na mapie
CV3 4LF COVENTRY
Zobacz na mapie
7000 MONS
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
52074 Aachen
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
8500-794 Portimao
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
80686 Munchen
Zobacz na mapie
2829 516 Caparica
Zobacz na mapie
20500 Arrasate
Zobacz na mapie
Zakończenie uczestnictwa
11525 Athens
Zobacz na mapie
5612 AE Eindhoven
Zobacz na mapie
73054 EISLINGEN
Zobacz na mapie
18346 Athina
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.