„Telemetryczny system monitoringu stanu technicznego urządzeń typu chłodnie wentylatorowe, wykorzystujący algorytmy typu deep learning, jako jeden z elementów strategii predykcyjnego utrzymania ruchu”.
Cel projektu: celem jest opracowanie telemetrycznego systemu monitoringu stanu techn. urządzeń typu chłodnie wentylatorowe, który wykorzystując algorytmy typu deep learning będzie stanowił element strategii predykcyjnego utrzymania ruchu. System wpisuje się w ideę Przemysłu 4.0 poprzez umożliwianie monitoringu i predykcji stanu urządzeń. Proj. zakłada badania przemysłowe i prace rozwojowe nad systemem dokonującym kompleksowej akwizycji i analizy danych dot. stanu działania urządzenia. Rejestracji będą podlegać wielkości fizyczne obrazujące działanie urządzeń przy pomocy zbioru czujników. Będą to zarówno sygnały wolnozmienne takie jak temperatura czy wilgotność jak i szybkozmienne takie jak wibracje. Duża ilość danych wejściowych determinuje wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy i predykcji stanu urządzenia. Upraszcza to etap wdrożenia gdyż nie wymaga kosztownej kalibracji a jedynie etapu uczenia, czyli uzupełnienia danych wejściowych o klasyfikację stanu.
Wartość całkowita projektu : 727 141,56 zł
Wartość kosztów kwalifikowalnych : 710 696,64 zł.
Dofinansowanie projektu z UE: 548 154,91 zł.
Beneficjent: VENCO SH SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ SPÓŁKA KOMANDYTOWA
