TWIN generator: AI-process to build a digital twin

Syfte och mål

Projektet TWIN generator syftar till att utveckla avancerade AI-lösningar för att skapa digitala tvillingar (DT) av industriella anläggningar. Genom att använda 3D-skanningar och AI-teknik, som datorseende och generativ design, ska projektet automatisera processen att dokumentera och skapa DT för anläggningar, särskilt de som saknar digital dokumentation. Målet är att förbättra effektiviteten i industrin genom att minska tid och kostnad för driftsättning och underhåll samt främja grönare industrilösningar.

Förväntade effekter och resultat

- Möjlighet för företag att snabbt och kostnadseffektivt implementera digitala tvillingteknologier, även för äldre anläggningar som saknar omfattande dokumentation och 3D-modeller. - Förutsägelse av underhållsbehov för att undvika driftsstopp, öka effektiviteten, minska kostnaderna, och optimera energianvändningen och utsläppen. - Bidrar till flera av de globala målen i Agenda 2030 genom att förbättra övervakningen, servicen och styrningen av industriella anläggningar, vilket minskar energiförbrukningen, ökar effektiviteten och minskar miljöpåverkan.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet är uppdelat i tre delar. Första fokuserar på utvecklandet av tekniker för datorseende för att kunna identifiera komponenter från ett 3D skannat punktmoln. En knäckfråga är hur ett punktmoln effektivt kan matchas mot en oorganiserad mängd 3D data. Andra delen handlar om de fall då det saknas 3D modeller av specifika komponenter och hur sådana då kan genereras automatiskt. Tredje delen är hur informationen och 3D modeller effektivt kan kombineras för att bygga interaktiva digitala tvillingar. Anläggning Zero Emission Center för att demonstrera de utvecklade teknikerna.