Et nyt forskningsprojekt skal bringe Danmark i front, når det gælder brugen af kunstig intelligens til at forudsige fejl i industrielle systemer.
Projektet, kaldet P³AI₄ Predictive and Prescriptive Process Analytics for Industry 4.0, har et samlet budget på knap 26 millioner kroner, hvoraf Innovationsfonden bidrager med 19,2 millioner.
P³AI₄løber over fire år og samler forskere fra Københavns Universitet og DTU Compute, som skal udvikle algoritmer, der kan analysere enorme mængder data i realtid.
Det oplyser Innovationsfonden i en pressemeddelelse.
- Vores algoritmer til process mining har vundet flere priser internationalt, men har hidtil primært været anvendt til at beskrive og forbedre forretningsprocesser retrospektivt. Med P³AI₄ kan vi vise, at teknologien også kan bruges til at forudsige fejl i på maskiner i realtid, som kan forhindre dyre sammenbrud, siger Tijs Slaats, projektleder og Associate Professor på Datalogisk Institut ved Københavns Universitet.
Projektet trækker på Danmarks stærke position inden for forskning i process mining, der er et felt, der kombinerer AI, dataanalyse og procesvidenskab. Målet er at skabe løsninger, der kan bruges på tværs af brancher, hvor automatiseret dataindsamling allerede er en del af driften.
En af de tre industrielle partnere er Metroselskabet, hvor de automatiske togstyringssystemer registrerer omkring 45 millioner daglige events. Her ser man et stort potentiale i at udnytte data bedre til at sikre en mere stabil drift.
- Vi ser et stort potentiale i projektet til at hjælpe os med generere nye indsigter og udnytte de enorme datamængder fra vores automatiske systemer bedre. Vi arbejder konstant på at forbedre vores drift, og projektet vil muliggøre udvikling af nye datadrevne og forklarlige metoder til at forbedre drift og vedligeholdelse for at reducere antallet af driftsforstyrrelser i Metroen, siger Jan Schelhaas, projektdeltager fra Metroselskabet.
Ud over Metroselskabet deltager Everllence og DCR Solutions i projektet. Everllence skal udvikle løsninger, der kan forudsige nedbrud i moderne skibsmotorer og tilbyde reservedele, når det er nødvendigt. DCR Solutions bidrager med software og procesmodeller, der kan omsætte data til praktiske anbefalinger og beslutningsstøtte for virksomheder.
Selvom potentialet er stort, er udfordringerne det også. Mange AI-modeller har svært ved at tage højde for menneskelige faktorer og uforudsigelige hændelser, hvilket gør det vanskeligt at skabe forklarlige systemer, som slutbrugerne kan have tillid til. Det er en problemstilling, der ikke kun gælder i Danmark, men som udgør en global udfordring for industrien i takt med overgangen til Industri 4.0.
BREAKING