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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine state forecasting technology coupled with product quality control to unleash productivity for the manufacturing sector (EnCORE)

Descripción del proyecto

Un método para predecir los errores en las máquinas

En la fábrica del futuro será posible predecir cualquier evento y actuar en consecuencia, tanto para máquinas individuales como para sistemas de líneas de fabricación. La clave está en pasar de un mantenimiento programado y regular a otro de tipo preventivo; gracias a esto, las fábricas podrán prever los problemas antes de que ocurran y evitar fallos. El proyecto financiado con fondos europeos EnCORE va a desarrollar un método de mantenimiento predictivo revolucionario. Por ejemplo, usará la tecnología de aprendizaje profundo para poder predecir el estado futuro de una máquina empleando datos sobre los estados normales de la máquina. Los investigadores están intentando comercializar esta solución. La validez del «software» se ha comprobado en dos aplicaciones: una máquina de moldeado por compresión que produce cierres para botellas de plástico y una máquina de conformado que produce cuchillas de afeitar.

Objetivo

In the manufacturing sectors, the traditional planned maintenance approach is no longer viable, as it cannot cope with the ever-rising complexity of production systems. This pressing problem hurts industry’s profitability, and unplanned downtime costs industrial manufacturers €43 billion per year. This pressing problem has fuelled the growth of the predictive maintenance market. Currently, predictive maintenance solutions employ typical machine learning approaches based on monolithic rule-based predictions and require from the customer labelled data that correspond to defective machine states. This impedes the penetration of predictive maintenance in the industry. EnCORE is the fruit of 5 years of R&D to develop proprietary deep neural networks fit for predictive maintenance applications. Our solution uses best-in-class deep learning technology removing the overheads related with data preparation and enable the prediction of machine’s future condition using data that correspond to normal machine states. This is a game changing approach in the predictive maintenance industry. EnCORE is at TRL-6, with our software being validated at two different applications, (1) a compression moulding machine that produces plastic bottle enclosures/caps and (2) a cold forming machine that produces razor blades. Our target market will be the Food & Beverage and Consumer Goods industries targeting both OEMs of machinery and End-Users use such machinery. To take our product to the market, we will employ an hybrid business model using both direct sales and sales through industrial IoT platforms. EnCORE’s unique offering unlocks tremendous value for our customers; this will fuel the adoption of our solution by the industry. In the commercialisation period, we forecast cumulative profits of about €15 million with a strong Return on Investment (ROI) of €13 million. This will allow us to grow our workforce by 83 new employees, to meet the expected market demand for our breakthrough product.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

SME-1 - SME instrument phase 1

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

CORE INNOVATION AND TECHNOLOGY OE
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 50 000,00
Dirección
DELAGRAMMATIKA 5
341 00 Chalkis
Grecia

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Κεντρική Ελλάδα Στερεά Ελλάδα Εύβοια
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 71 429,00
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