Opis projektu
Sztuczna inteligencja usprawni kontrolę produkcji
Cyfryzacja, inteligentna elektronika oraz czujniki przyniosły wiele korzyści producentom, którzy mogą obecnie kontrolować i nadzorować proces produkcji na każdym etapie. Dostępne obecnie opcje takie jak modele uczenia maszynowego, sieci neuronowe czy ręczne przetwarzanie danych nie pozwalają na przetwarzanie olbrzymich ilości danych generowanych w ramach procesów, a zarazem nie są w stanie zaoferować skutecznych modeli i rozwiązań decyzyjnych. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu Pythia zamierza opracować system oparty na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia głębokiego pozwalające na oczyszczanie i porządkowanie danych, co pozwala na uzyskiwanie lepszych modeli i strategii. System nazwany Pythia został już przetestowany w przemyśle papierniczym. Jego zastosowanie pozwala na przewidywanie błędów w produkcji nawet na 30 minut przed ich wystąpieniem i umożliwia weryfikację efektywności rozwiązań.
Cel
With the digitalization of the industry, smart electronics and sensors that control and supervise every stage of the paper production process are available. However, current solutions to process the data such as manual data processing, neural networks design or other machine learning models cannot keep up with the amount of gathered data, providing inefficient decision-making models that ultimately do not solve the problem completely. PerfectPattern has developed, Pythia, An Artificial Intelligence (AI) solution based on deep learning algorithms, capable of autonomously gathering, cleaning and analysing data within seconds. Pythia is able to forecast error behavior of a highly complex production system around 30 minutes ahead, with a model that takes under a second to compute data. Thanks to this long pre-warning time, it is possible to build smart strategies to prevent the error. The system even allows to check with Pythia if the strategy will effectively avoid the future error. We not only deploy the leading edge research in AI from Mathematics, we understand key influences coming from leading edge science in Physics (string theory, quantum field theory). Therefore Pythia’s AI is a leapfrog in technology. Pythia has already reported economic benefits to the paper production industry. But the potential of Pythia goes beyond the paper industry. With its unsupervised data analytics and anomaly detection capabilities, Pythia can be expanded as a prediction and production control system for many other industrial applications. With the PoC of Pythia giving successful initial results; there are several big decisions to make before we can continue with the project. We are seeking now to conduct a feasibility study in order to direct our development and commercial efforts.
Dziedzina nauki
- engineering and technologymechanical engineeringmanufacturing engineering
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcontrol systems
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- engineering and technologymaterials engineeringwoodworking
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SMEInst-2018-2020-1
System finansowania
SME-1 - SME instrument phase 1Koordynator
81379 MUNCHEN
Niemcy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.