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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Future Directions of Production Planning and Optimized Energy- and Process Industries

Description du projet

Développer l’utilisation de l’apprentissage automatique pour l’efficacité énergétique

Dans la lutte contre le changement climatique, il est essentiel de réduire la consommation de ressources et d’énergie tout en améliorant l’efficacité globale. L’apprentissage automatique s’avère être un outil prometteur pour atteindre cet objectif et a déjà contribué de manière significative à différents secteurs et industries, entraînant des avancées vitales en matière d’automatisation et d’efficacité. Le projet FUDIPO, financé par l’UE, vise à étendre la mise en œuvre des pratiques d’apprentissage automatique dans l’ensemble des industries européennes afin d’améliorer considérablement l’efficacité énergétique et la gestion des ressources. Pour ce faire, le projet développera une plateforme d’optimisation, trois démonstrateurs de systèmes à l’échelle du site et deux démonstrateurs technologiques à petite échelle. Par conséquent, des améliorations substantielles peuvent être réalisées grâce à la collecte de données et à des simulations.

Objectif

Machine learning have revolutionized the way we use computers and is a key technology in the analysis of large data sets. The FUDIPO project will integrate machine learning functions on a wide scale into several critical process industries, showcasing radical improvements in energy and resource efficiency and increasing the competitiveness of European industry. The project will develop three larger site-wide system demonstrators as well as two small-scale technology demonstrators. For this aim, FUDIPO brings together five end-user industries within the pulp and paper, refinery and power production sectors, one automation industry (LE), two research institutes and one university. A direct output is a set of tools for diagnostics, data reconciliation, and decision support, production planning and process optimization including model-based control. The approach is to construct physical process models, which then are continuously adapted using “good data” while “bad data” is used for fault diagnostics. After learning, classification of data can be automated. Further, statistical models are built from measurements with several new types of sensors combined with standard process sensors. Operators and process engineers are interacting with the system to both learn and to improve the system performance. There are three new sensors included (TOM, FOM and RF) and new functionality of one (NIR). The platform will have an open platform as the base functionality, as well as more advanced functions as add-ons. The base platform can be linked to major automation platforms and data bases. The model library also is used to evaluate impact of process modifications. By using well proven simulation models with new components and connect to the process optimization system developed we can get a good picture of the actual operations of the modified plant, and hereby get concurrent engineering – process design together with development of process automation.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

RIA - Research and Innovation action

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-IND-CE-2016-17

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

MALARDALENS UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 135 158,75
Adresse
UNIVERSITETSPLAN 1
722 20 VASTERAAS
Suède

Voir sur la carte

Région
Östra Sverige Östra Mellansverige Västmanlands län
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 135 158,75

Participants (12)

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