Konsten att implementera AI och dataanalys i industrin

Har ni börjat fundera på att använda AI i er verksamhet men är osäkra på hur ni ska gå tillväga? Kanske samlar ni in en hel del data idag men saknar kompetensen att säkra datakvalitén eller bedöma vad den kan användas till? Ni är inte ensamma!

Begreppen AI och machine learning är fortfarande otydliga för många och svåra att greppa. Många industriföretag har identifierat hur viktigt det är med metoder som AI och machine learning, men inte hur man ska gå tillväga.

Nya metoder inom dataanalys och AI öppnar upp för nya möjligheter att effektivisera sin verksamhet och skapa nya erbjudanden. För att välja väg framåt är det viktigt att förstå utmaningarna, hur och när olika typer av metoder kan användas och var de skapar mest nytta för användaren.

Under detta seminarium vill vi inspirera, lyfta goda exempel och ge er verktyg för att utveckla området vidare. Vi delar lärdomar från tillämpningar av AI och dataanalys från ett flertal industriföretag. Vad måste man tänka på när man för in machine learning i sin verksamhet och vilka fallgropar finns det?

Ta med era utmaningar, så arbetar vi tillsammans fram idéer för hur dataanalys och AI skulle kunna bidra till att förbättra er verksamhet.

Medverkande

Stig Larsson, seniorforskare på RISE SICS Västerås, introducerar er till vad AI, machine learning och dataanalys innebär och berättar om erfarenheter från användningen av dessa tekniker inom processindustrin. Hur man kan få en mer flexibel och optimerad produktion där t ex antalet oplanerade driftstopp reduceras och tillgången till nödvändig information ökas genom
förbättrad analys.

Petri Luomala, forskare på RISE Mätteknik, och Anders Lycken, seniorforskare på RISE Bioekonomi, berättar med exempel från sågverksindustrin om hur korrelerade mätdata kan förbättra processen, öka tillgängligheten och minska energianvändningen.

Mats Jirstrand, avdelningschef Systemteknik och Dataanalys på Fraunhofer-Chalmers Centre och medlem av Chalmers AI Research Centre (CHAIR) operational team, berättar om hur maskininlärning kan nyttjas för att finna grundorsaker till avvikelser i kvalité i diskreta tillverkningsprocesser. Hur kan man effektivt utnyttja och vilka krav ska man ställa på mätdata (tidsserier från olika produktionssteg och datainsamling av kvalitetsavvikelser)? Hur kan grundorsaksanalys automatiseras?

Program

07.30 Kaffe och frukostmacka
08.00 Föreläsningar
09.30–11.30 Möjlighet ges att delta i en do-tank för att identifiera möjligheter att implementera dataanalysmetoder på deltagarnas problem. Begränsat antal platser.

Anmälan och mer information

Anmäl dig senast 8 mars till torbjorn.hakansson@ri.se. Meddela i din anmälan om du vill delta i do-tanken efter föreläsningarna.

Vid frågor: Stig Larsson, stig.larsson@ri.se, 072-563 78 76.