Designação do projeto: Big Quality Data: “From Big Data to Quality Data: Automation and Optimization of Industrial Processes by AI and Machine Learning”
Código Universal do Projeto: CENTRO-01-0247-FEDER-045293
Apoio: PROJETOS DE I&D – PROJETOS INDIVIDUAIS|Aviso 34/SI/2018
Entidade beneficiária: DRT ADVANCE, S.A.
Objetivo: OT 1 – Reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação
Localização do Projeto: NUTS II – CENTRO
Data de Aprovação: 10/12/2019
Data de Início: 01/02/2020 | Data de fim: 31/01/2022
Montantes envolvidos:
Investimento Total: 639.988,00 Euros
Investimento Elegível Total: 571.325,02 Euros
Apoio Financeiro (Incentivo Não Reembolsável): FEDER 422.757,62 Euros
Síntese do projeto: A capacidade de recolha e processamento de dados em grande volume e a tendência de evolução da indústria para uma “customização em massa” em processos produtivos altamente otimizados, encerra uma grande oportunidade e simultâneo desafio. É requerida uma integração efetiva de informação industrial com a de negócio, estabelecendo padrões de comunicação ao longo da cadeia de valor. Tal desafio assume um nível superior quando não estão resolvidos aspetos relacionados com a verificação da qualidade e pertinência dos dados recolhidos e quando estão em causa processos não contínuos. Nestes ocorre ainda que a identificação e tratamento de Incoerências, Desvios e Não Conformidades (IDNCs) é de difícil implementação. O desafio na deteção, previsão e tratamento de IDNCs está relacionado com a dificuldade do seu registo, da análise das suas causas e, por fim, na definição e execução de medidas para a melhoria contínua. Nenhum sistema de automação e otimização poderá ser considerado adequado se não endereçar este problema.
O projeto centra-se assim no Desenvolvimento de sistema de IA e machine learning, baseado em gestão de big data, para automação e otimização de processos de negócio, vocacionado para processos industriais não-contínuos, e que inclua o tratamento e previsão de não conformidades. A prova de conceito será na indústria dos moldes, exemplo paradigmático de produção descontínua. Utilizar-se-á uma abordagem não intrusiva e de análise externa de parâmetros das máquinas conjuntamente com a localização no chão-de-fábrica das peças em produção. Os dados do chão de fábrica, juntamente com os dados de negócio, oriundos da plataforma SBI, serão utilizados em dois planos de análise: um de aplicação de técnicas de Inteligência Artificial e outro de Process Mining para a deteção de IDNCs.
Por fim, de modo a permitir a recolha de dados específicos e a aumentar a eficiência da comunicação no sentido de minimizar IDNCs serão exploradas abordagens de Realidade Aumentada.
Atividades:
1. Estudos preliminares e especificações detalhadas de requisitos;
2. Estudo e desenvolvimento do sistema de recolha, tratamento e uniformização de dados;
3. Estudo e definição da arquitetura do Sistema Inteligente;
4. Conceção, validação e testes das versões alfa dos módulos do Sistema Inteligente;
5. Integração do software e hardware no sistema, testes e validações;
6. Promoção e divulgação de resultados;
7. Gestão Técnica do Projeto.
Resultados esperados:
• Sistema de localização inteligente- Real Time Location System;
• Sistema inteligente de garantia da qualidade e fiabilidade dos dados recolhidos;
• Sistema inteligente de análise de IDNCs;
• Tecnologias de Realidade Aumentada de apoio à gestão de recursos e processos, para integração no sistema inteligente de recursos.
• Teste dos sistemas desenvolvidos na indústria de produção de moldes.
