Du har inte javascript påslaget. Det innebär att många funktioner inte fungerar. För mer information om Vinnova, ta kontakt med oss.

Databaserad automatiserad produktionsstyrning av fabricerade komponenter

Diarienummer
Koordinator GKN Aerospace Sweden AB - Research & Technology
Bidrag från Vinnova 6 765 000 kronor
Projektets löptid november 2017 - december 2023
Status Pågående
Utlysning Nationella flygtekniska forsknings programmet 7
Ansökningsomgång NFFP7: Forskningsprojekt inom flygteknik

Syfte och mål

Det huvudsakliga målet med projektet är att ta fram nya metoder och verktyg för on-line övervakning och styrning av en tillverkningskedja för fabricerade komponenter. Den långsiktiga visionen är att ha ett helt autonomt och självoptimerande tillverknings- och fabrikationsproduktionssystem. Detta ”system” bör vara kapabelt att demonstrera flöde av data, dataanalys samt metoder för processtyrning och grundorsaksanalys, något som kommer att demonstreras i labbmiljö. Målet är även att visa och kvantifiera inverkan på kvalitet, produktionstakt och kostnad.

Förväntade effekter och resultat

Funktionaliteten hos det beskrivna systemet möjliggör systematisk datahantering och processkontroll för nya system med hög automationsgrad och adaptivitet. Detta kommer att innebära ett radikalt och innovativt steg när det gäller hur inspektions- och sensordata i tillverkningskedjan kan användas för att nå önskad kvalitet till låg kostnad. Förutom automatiserad tillverkning förväntas även förenklad, eller t.o.m automatiserad, grundorsaksanalys och kapabiltetsutvärdering (6Sigma) kunna utföras.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet syftar till att hantera den ökade komplexitet som tillverkning av fabricerade komponenter innebär genom att implementera strategier och koncept hämtade från Industri 4.0 och digitalisering. Både geometrisk data samt sensorsignaler kommer att från varje processteg att återmatas till en databas, som även inkluderar digitala tvillingar av tillverkningssystemet och de tillverkade komponenterna. Tillgången till data från samtliga processteg möjliggör hantering och analys av variationer som kan användas i anpassning av efterkommande operationer.

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 3 januari 2023

Diarienummer 2017-04843