IDEA: Identifiera nyckelvariabler vid övervakning av produktionsprocesser inom fordonsindustrin
Projektet IDEA syftar till att automatiskt identifiera nyckelvariabler för processövervakning med hjälp av djupinlärning.
Avslutat
Start
2021-04-01
Avslut
2021-12-31
Huvudfinansiering
Medfinansiering
Samarbetspartners
Forskningsområde
Forskningsinriktning
Projektansvarig vid MDU
Inom fordonsindustrin ökar omfattningen och komplexiteten i produktionsprocesserna, vilket leder till höga krav på säkerhet och produktionskvalitet. Processövervakning är avgörande för att säkerställa korrekt processdrift och snabb upptäckt av avvikelser och farliga händelser. Eftersom massor av variabler i processen samlas in och lagras, orsakar det problemet med data med för hög dimension, den så kallade "curse of dimensionality" .
Projektet IDEA syftar till att automatiskt identifiera nyckelvariabler för processövervakning med hjälp av djupinlärning. Utgångspunkten är att inte alla underliggande variabler är relevanta för övervakning för att upptäcka avvikelse eller fara. Att utesluta irrelevanta variabler från modellen för detektering kommer inte bara att minska komplexiteten utan också avsevärt förbättra modellnoggrannheten. Projektet kommer att utföras i nära samarbete mellan MDU och Volvo Truck.
Projektsyfte
Projektet IDEA syftar till att automatiskt identifiera nyckelvariabler för processövervakning med hjälp av djupinlärning.
Projektmål
Utveckla effektiva inlärningsalgoritmer för att identifiera delmängden av nyckelvariabler samt datakluster som återspeglar normalt processbeteende.