Regio Overijssel | ALGORITHM

Samenvatting Advanced Solutions Nederland onderzoekt binnen dit project de technische en economische haalbaarheid van ALGORITHM. ALGORITHM staat voor Artificial Intelligence based operationale Industry 4.0 healthcare management. ALGORITHM gebruikt state of the art AI algoritmen om middels IoT data predictive maintenance en condition based monitoring te faciliteren voor complexe industriële machines en motoren. ALGORITHM gebruikt een multi-parameter model om voorspellingen te doen over het onderhoud en status van machines en motoren. Een belangrijke vernieuwing ten opzichte van traditionele predictive maintenance is het gebruik van nieuwe vibratie sensoren, geleverd door STMicroelectronics. Daarnaast onderzoekt Advanced Solutions Nederland binnen dit project de technische haalbaarheid van state of the art innovatieve componenten: ? Chirp Z-transform modellen in predictive maintenance en condition based monitoring; ? Explainable AI en visualisatie technologie; ? Anomaly Detection; ? Transfer Learning; ? Federated Learning. Technische en economische haalbaarheid vragen Technische haalbaarheid vragen Heeft u alle onderdelen van het projectplan beschreven? 1. Welke parameters zijn naast vibraties, temperatuur en stroomverbruik interessant voor AI analyse op het gebied van predictive maintenance en condition based monitoring? 2. Wat is de nauwkeurigheid van onze modellen in het voorspellen van critical failures en onderhoud en tot op welke termijn kan dit met enige zekerheid worden vastgesteld? 3. Welke publieke databronnen kunnen worden aangesproken om het datamodel aan te vullen? 4. Welke specifieke data kan middels een extrapolatie van handleidingen en documentatie van producenten ten aanzien van machines en motoren onttrokken worden en gevoed worden aan de algoritmes? 5. Is het mogelijk API’s te ontwikkelen die zowel voor de nieuwste IoT sensoren als legacy systemen vanuit de industrie geschikt zijn? 6. Is Chirp Z-transform een geschikte methode om middels harmonische analyse van vibraties voorspellingen te doen op het gebied van critical failures en onderhoud? 7. Zijn we in staat een toegankelijk dashboard te creëren dat middels XAI een user experience kan bieden waarbij gebruikers in staat zijn zonder voorkennis te resultaten van de AI algoritmes te interpreteren? 8. Is Anomaly Detection geschikt als methode in predictive maintenance en condition based monitoring op basis van IoT MEMS sensoren? 9. Kunnen we transfer learning inzetten om intelligentie en lessons learned te delen over verschillende type motoren en machines? En daarmee cold start problemen voorkomen? 10. Zijn we in staat middels federated learning intelligentie te delen en modellen te trainen met (intelligentie uit) data van verschillende organisaties terwijl de privacy van de data beschermd wordt? 11. Is het mogelijk op basis van het technisch ontwerp een technical demonstrator te ontwikkelen om de technologie en het concept te valideren? Economische haalbaarheid vragen: 12. Wat is kwantitatief de economische waarde die gecreëerd wordt voor stakeholders van ALGORITHM? Welke partijen profiteren van het product? 13. Hoeveel onderhoudskosten en downtime besparingen kunnen er worden gerealiseerd in ALGORITHM? 14. Vormt de intelligentie vergaard uit analyses een business case die op zichzelf staat, kunnen we deze intelligentie wellicht commercialiseren? 15. Zijn economische businessmodellen als white labelling en API services haalbaar voor ALGORITHM? 16. Wat zijn specifieke eisen vanuit de eindgebruiker in het gebruik van ALGORITHM? Heeft u alle onderdelen van het projectplan beschreven? Overige haalbaarheid vragen: 17. Zijn we in staat een stakeholder map in kaart te brengen van use cases in de maritieme industrie en industry 4.0? 18. Is een generiek ecosysteem van stakeholders te definiëren dat voor meerdere use cases toepasbaar is? 19. Welke partij of partijen zijn typisch betrokken bij het inrichten van predictive maintenance en condition based monitoring? Is er een ecosysteem leider (enkele organisatie of stichting) die het ecosysteem aanstuurt? 20. Welke wet- en regelgeving rondom predictive maintenance, condition based monitoring en big data analyse spelen bij de ontwikkeling van ALGORITHM product een rol?

Projectsamenvatting

Projectnummer MIT-2022-0608
Rijksbijdrage € 20.000,00
Locatie Nederland
Jaar 2022
Subsidieregeling Mkb-innovatiestimulering Topsectoren
Sectoren Elektronica-industrie, ICT
Aanvrager ADVANCED SOLUTIONS NEDERLAND