Descrizione del progetto
Prevedere il guasto alle macchine prima che si verifichi
La fabbrica del futuro sarà in grado di prevedere e rispondere a tutto, dalle singole macchine ai sistemi della linea di produzione. Passando dalla manutenzione programmata e dal servizio regolare delle macchine alla manutenzione predittiva, le fabbriche saranno in grado di evitare il guasto alle risorse prevedendo i problemi ancor prima che si verifichino. Il progetto EnCORE, finanziato dall’UE, svilupperà un approccio innovativo alla manutenzione predittiva. Ad esempio, esso utilizzerà la tecnologia di apprendimento profondo per consentire di prevedere la condizione futura di una macchina attraverso dati che corrispondono agli stati normali della macchina. Il progetto sta lavorando per commercializzare questa nuova soluzione. Il software è in fase di convalida su due applicazioni: una macchina per lo stampaggio a compressione che produce involucri per bottiglie di plastica e una sagomatrice che produce lame per rasoi.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
- ingegneria e tecnologiaaltre ingegnerie e tecnologietecnologia alimentare
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneinternetinternet degli oggetti
- scienze socialieconomia e commercioeconomia e gestione aziendalemodelli aziendali
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeapprendimento automaticoapprendimento profondo
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeintelligenza computazionale
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Meccanismo di finanziamento
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinatore
341 00 Chalkis
Grecia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.