Opis projektu
Oprogramowanie przygotowane z myślą o badaniach naukowych na podstawie danych zbieranych podczas produkcji
Firmy z sektora MŚP to podstawa europejskiej gospodarki i czynnik sprawczy decydujący o sile i elastyczności przemysłu w Europie. W branży wytwórczej MŚP podnoszą swoją konkurencyjność, obniżając koszty produkcji i jednocześnie gwarantując wysoki poziom jakości. Taki proces wymaga ciągłego wdrażania nowych technologii, na przykład tych związanych z cyfrową transformacją oraz zaawansowanymi systemami przetwarzającymi dane. Mimo licznych doniesień o sukcesach obecnie tylko 37 % MŚP przetwarza dane, by oceniać swoją strategię wytwórczą. Przyczyną jest głównie brak zasobów do prowadzenia zaawansowanej analizy danych. Finansowany ze środków UE projekt CTDM ma stanowić wsparcie dla MŚP w zakresie wykorzystywania bardziej dostępnych danych oraz oprogramowania i usług w zakresie zautomatyzowanej analizy danych. Głównym celem tych działań ma być poprawa strategii produkcyjnych firm z tego sektora. Projekt CTDM przyczyni się także do przygotowania nowych podejść do tematu analizy danych na polu uczenia głębokiego.
Cel
"There is one leading question dominating the manufacturing industry across all sectors: ""I need to produce cheap and fast without quality defects – how can I optimize that?"". After several huge improvements like lean manufacturing, the next big hope for enhancements is the so-called Industry 4.0. While there exist different definitions of Industry 4.0 there is one common denominator: data-driven improvements. However, new technologies also place new demands on manufacturing companies in terms of manpower for data analysis and know-how. Particularly the backbone of the European economy – small and medium-sized companies –, often lack in resources like data scientists and internal knowledge for advanced analytics. According to a study of the Laboratory for Machine Tools and Production Engineering only 37% of the today processed data is explored across various industries, which shows there is still a long way to go for many companies. However, the topic of data analysis in production had already been widely researched, but the research did not reach the broad masses yet. DatenBerg aims to address that topic with its automated data-analytics software and service offer. During the proposed projects new data-analytics approaches in the area of deep learning shall be developed."
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykanauka o danych
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynoweuczenie głębokie
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-INNOSUP-2020-02
System finansowania
CSA-LSP - Coordination and support action Lump sumKoordynator
76131 KARLSRUHE
Niemcy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.