AI för ökad processeffektivitet
| Diarienummer | |
| Koordinator | RISE Research Institutes of Sweden AB - RISE RESEARCH INSTITUTES OF SWEDEN AB, VÄSTERÅS |
| Bidrag från Vinnova | 4 559 553 kronor |
| Projektets löptid | februari 2021 - februari 2023 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | Strategiska innovationsprogrammet för processindustriell IT och automation - PiiA |
| Ansökningsomgång | PiiA: Dataanalys i industriella värdekedjor, hösten 2020 |
Viktiga resultat som projektet gav
Målet är att demonstrera AI-baserad kvalitetskontroll och processtyrning i produktionen vid Nilar och Sura, som delar behovet av att automatisera inspektionsrutiner (mycket manuellt arbete krävs). AI används på befintliga processdata i realtid från produktionsflöden för att upptäcka kvalitetsbrister i produkt/process. Lösningen möjliggör snabb dataanalys av många bilder för att identifiera ytdefekter samt övervakning av andelen defekter i processen.
Långsiktiga effekter som förväntas
Resultaten inkluderar (i) objektdetekteringsverktyg för montering av Nilar-batterier, (ii) automatiserat detekterings- och defektmarkeringsverktyg för Suras elektriska stålplåtar för elfordon, och (iii) ML-verktyg för att upptäcka avvikelser i batterier. De gör det möjligt att identifiera ytdefekter mer effektivt och tidigare i processen i syfte att minska materialspillet med >30 % och manuellt arbete med >50 % i inspektionsprocessen, samt öka utnyttjandet av tillgänglig information.
Upplägg och genomförande
Projektet syftade till att demonstrera AI-baserad processkontroll för automatisk kvalitetskontroll i Nilar och Sura produktion. Hos Surahammar har projektet demonstrerat nyttan av AI-baserad processkontroll genom hela deras produktionsprocesser och produktkvalitetskontroll. Nilar har integrerat AI-lösningar för att identifiera defekter på foton vid montering av batterimoduler. Med det förbättrade AI-baserade vision-systemet kan Nilar nu hindra de värsta defekterna från att monteras i modulerna.