Projektbeschreibung
Automatisierung sorgt für schnellere und sicherere Schieferproduktion
Die europäische Schieferindustrie befindet sich im Wandel zum Hightechsektor. Dabei stehen die Verbesserung der Produktion und der Schutz der Gesundheit der Arbeitskräfte im Mittelpunkt. Gegenwärtig gibt es in der Schieferproduktion noch viel Handarbeit, was einen großen Einfluss auf die Qualitätskontrolle, die Arbeitsbedingungen und den Endpreis hat. Ziel des EU-finanzierten Projekts optiSLATER ist die Einführung fortgeschrittener Automatisierungstechnik in dieser Branche. Dafür wird unter Einsatz von maschinellem Sehen und künstlicher Intelligenz ein automatisiertes System entwickelt, mit dem ganze Schieferchargen in Sekundenschnelle geborgen und analysiert werden können. Es hat eine sechsmal schnellere Einteilung in Kategorien als die traditionelle Handarbeit zu bieten, wodurch die Produktion um das Fünffache gesteigert werden kann. Außerdem wird sichergestellt, dass die Arbeitskräfte nicht dem gefährlichen Schieferstaub ausgesetzt werden.
Ziel
Slate manufacturing heavily relies on subjective and costly manual work for the quality control and categorization of its products during which the price of the final product is defined. Due to the subjectivity of this manual process and the labor shortage dur to hard and harmful working conditions (carcinogenic components), this industry is urgently requiring accurate, unbiased and automated classification systems, able to reduce production costs, increase productivity, competitiveness and traceability but also improving the working conditions of the employees.
In ITCN (Spain, 2016) we are working for bringing technology to the traditional slate sector. We have developed optiSLATER: the first automated classification system for slate slabs. It provides for the first time an unbiased and consistent categorization of slate slabs x6 times faster than the manual process while guaranteeing the traceability of the final products. Based on computer vision & artificial intelligence algorithms, optiSLATER retrieves and analyze in a few seconds all the relevant parameters to classify the slabs solving the subjectivity of this crucial process w. Besides, it allows the full traceability of the products as it generates a report with all the classification parameters per slate batch as well as a code bar. optiSLATER can increase x5 the productivity of the slate manufacturing companies (46,000 slabs vs. 9,200 manual classification in a shift) avoiding the contact of the employees to the harmful slate dust. optiSLATER can be assembled with our own packaging and palletizingunits to offer a complete automated solution to for the final slate processing steps.
Based on direct sales, we will offer optiSLATER to the European slate manufacturing companies (B2B) expecting to gain more than 100 customers after the first 3 years of commercialization. It will represent €9,1M in cumulative profits (ROI of 4,2, breaking even in less than 1,5 years) while hiring at least 4 new employees.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementbusiness models
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economicsproductivity
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 - SME instrument phase 1Koordinator
36713 PONTEVEDRA
Spanien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).