Objectif
Cheaper and more powerful sensors, together with big data analytics, offer an unprecedented opportunity to track machine-tool performance and health condition. However, manufacturers only spend 15% of their total maintenance costs on predictive (vs reactive or preventative) maintenance.
The project will deploy and test a predictive cognitive maintenance decision-support system able to identify and localize damage, assess damage severity, predict damage evolution, assess remaining asset life, reduce the probability of false alarms, provide more accurate failure detection, issue notices to conduct preventive maintenance actions and ultimately increase in-service efficiency of machines by at least 10%.
The platform includes 4 modules: 1) a data acquisition module leveraging external sensors as well as sensors directly embedded in the machine tool components, 2) an artificial intelligence module combining physical models, statistical models and machine-learning algorithms able to track individual health condition and supporting a large range of assets and dynamic operating conditions, 3) a secure integration module connecting the platform to production planning and maintenance systems via a private cloud and providing additional safety, self-healing and self-learning capabilities and 4) a human interface module including production dashboards and augmented reality interfaces for facilitating maintenance tasks.
The consortium includes 3 end-user factories, 3 machine-tool suppliers, 1 leading component supplier, 4 innovative SMEs, 3 research organizations and 3 academic institutions. Together, we will validate the platform in a broad spectrum of real-life industrial scenarios (low volume, high volume and continuous manufacturing). We will also demonstrate the direct impact of the platform on maintainability, availability, work safety and costs in order to document the results in detailed business cases for widespread industry dissemination and exploitation.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economics
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsstatistics and probability
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Programme(s)
Régime de financement
IA - Innovation actionCoordinateur
35195 Vaxjo
Suède
Voir sur la carte
Participants (16)
351 96 VAXJO
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
111 42 ATHENS ATTIKIS
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
20018 Donostia
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
06000 Nice
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
97816 Lohr
Voir sur la carte
20570 Bergara
Voir sur la carte
31830 LAKUNTZA
Voir sur la carte
35745 HERBON
Voir sur la carte
080 01 Haniska
Voir sur la carte
43450 LA RIBA TARRAGONA
Voir sur la carte
20400 TOLOSA
Voir sur la carte
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
20870 Elgoibar
Voir sur la carte
75015 PARIS 15
Voir sur la carte
15782 Santiago De Compostela
Voir sur la carte
80333 Muenchen
Voir sur la carte
09111 Chemnitz
Voir sur la carte