Såddprojekt: Automatiserade demonteringsinstruktioner (ADDITION)

Fakta om projektet

Projektledare
Welf Löwe
Övriga projektmedlemmar
Osama Ziada, Diana Unander, Linnéuniversitetet; Marie Jonsson, Mehdi Tarkian, Linköpings universitet; Jason Brim, Sigma Technology; Wouter Maagdenberg, TXTOmedia.
Deltagande organisationer
Linnéuniversitetet, Linköping University, Sigma Technology, TXTOmedia, Volvo CE
Finansiär
Linnaeus University Centre: DISA
Tidsplan
1 juni 2023 - 30 november 2023
Slutrapport
Final report ADDITON.pdf
Ämne
Datavetenskap (Institutionen för datavetenskap och medieteknik, fakulteten för teknik)
Forskargrupp
Data Intensive Software Technologies and Applications (DISTA), Smart Industry Group (SIG)
Spetsforskningscenter
DISA

Mer om projektet

Arbetsinstruktioner som skapas och används för 'fabriksgolvet' kan ofta utnyttjas för underhåll, men vilar numera ofta i separata innehållssilor i företaget (produktion vs support). Återanvändning och delning är ett giltigt alternativ för att stimulera sammanhållning och efterlevnad. Arbetsinstruktioner och information som beskriver hur man utför montering, demontering eller underhåll skapas idag manuellt med hjälp av skriftlig dokumentation (som standarder, procedurer etc.), CAD-modeller och ingenjörskunskap. Med hållbarhet måste industrin anpassa sig till den cirkulära ekonomin, vilket innebär att fler produkter måste underhållas, monteras och demonteras för att utföra återställande åtgärder som återtillverkning eller stöd för återanvändning av komponenter. Med nuvarande manuella tillvägagångssätt är detta tidskrävande och kostsamt, vilket kommer att påverka konkurrenskraften för företag som vill implementera cirkularitet som en del av sitt produkterbjudande.

För närvarande skapar tillverkare service- och underhållsinformation baserat på produktdesign, erfarenhet, CAD-filer och annan input från leverantörer. Det kan innebära att en enkel underhållsinstruktion skapas baserat på innehållsskaparens erfarenhet med hjälp av CAD-filer och verifiering mot ytterligare input för saker som toleranser. Initial utbildning av fabriken, supportinnehåll för fabriken å ena sidan och utbildnings- och supportinnehåll för eftermarknaden skulle kunna utnyttjas, inklusive instruktioner för slutanvändare för vissa uppgifter. Det är en tidskrävande, manuell process, både för att skapa relevanta textbeskrivningar och exportera användbara bilder. Inom bilindustrin kan en del text återanvändas från tidigare produkter, men det behövs nya, beskrivande bilder. Hur mycket som kan återanvändas beror dock på vilken programvara och verktyg som används och i många fall måste allt återskapas. När det gäller instruktioner för end-of life/demontering, är den nuvarande uppfattningen av konsortiet att dessa är obefintliga, eftersom tillverkarens fokus ligger på att sälja och underhålla fordon snarare än demontering/end-of life. Återförsäljarnas roll förändras också snabbt. Bilar säljs mer och mer direkt till marknaden istället för via återförsäljaren. En återförsäljares inkomster är mer och mer beroende av tjänster, och alternativen är öppna för fler (icke-märkta) återförsäljare, som behöver få tillgång till information om hur man servar och demonterar delarna/bilen. Information som tidigare delades inom den egna kanalen, har/bör nu blivit offentlig. Viss information kan delas med end-of life/demonteringspartner om vilka delar som kan återanvändas och säljas vidare, men annars skapas inte mycket traditionellt och ingenting delas offentligt.

Med nuvarande manuella tillvägagångssätt är skapandet av arbetsinstruktioner en tidskrävande uppgift och driver därmed kostnader, vilket gör företag som vill ta det cirkulära tillvägagångssättet mindre konkurrenskraftiga. Kraven från EU och den svenska regeringen på cirkularitet kommer också att öka behovet av effektivare metoder för att skapa arbetsinstruktion för att stödja omställningen till ett mer hållbart samhälle. Med snabbt utvecklande AI-metoder tillgängliga kan dessa användas för att automatiskt skapa nödvändig information, vilket hjälper företag att erbjuda cirkularitet som en del av deras lösningsportfölj, men förblir kostnadsmässigt konkurrenskraftiga. Detta stöder också återcirkulation av resurser, och därmed miljömässig hållbarhet enligt Agenda 2030.

För att komma igång med forskningen och konsortiet är målen med såddprojektet:

• Kartlägga det senaste inom området och identifierade luckor att fylla
• Samla information om och exempel på tillgänglig data från våra potentiella partners
• Träna modeller för artificiell intelligens (AI) – baserade på den senaste tekniken och tillgänglig data – för att generera prototyparbetsinstruktioner för montering, demontering eller underhåll. Detta utgör huvuddelen av arbetet i såddprojektet. Vi kommer att skapa olika typer av instruktioner: texter, bildsekvenser, videor och blandningar därav.
• Länka interaktiva instruktioner med (reserv) delar(nummer).
• Dela upp innehåll för att stimulera återanvändning. Delar används ofta i olika produkter, eller är en integrerad del av en större procedur.
• Skapa ett konsortium för ett projekt inom automatisering av skapande av arbetsinstruktioner, med kartläggning av intressenter och en djupare förståelse för värdet av de inriktade teknologierna.
• Ta fram ett ramförslag för en lämplig utlysning redo att lämnas in i höst.

Projektet är en del av:

• Forskargruppen Data Intensive Software Technologies and Applications (DISTA)
• Forskargruppen Smart Industry Group (SIG)

DISAs såddprojekt

Läs mer om konceptet med såddprojekt och DISAs övriga såddprojekt.

Medarbetare