Projektid

Projektiga võetakse kasutusele vabavaraline platvorm tootmisliinide jälgimiseks ja luua lahendus vahvliliini monitoorimiseks. Eesmärk on peale valideerimist projekti lahendust laiendada ka teistele tootmisliinidele. Luuakse integreeritud tootmismonitooringu lahendus, mis rakendab masinnägemise põhist kvaliteedi kontrolli koos anduritest saadava sisendiga. Masinnägemise abil toimub visuaalne kvaliteedikontroll ja toote tuvastamine. Toote tuvastamisega antakse süsteemile automaatselt ette normväärtused mida võrreldakse anduritest saadava sisendiga.

Projekt "Tehase digitaalse kaksiku baasil tootmisprotsesside optimeerimismudeli rakendatavuse testimine" keskendub tehase digitaalsete mudelite loomisele ning tehisintellekti abil tootmisprotsesside kitsaskohtade tuvastamisele ja vähendamisele. Kasutades Siemens Plant Simulation tarkvara, simuleeritakse tehase tegelikke protsessiaegu, et luua digitaalne kaksik, mis võimaldab teha tootmisoptimeerimist reaalset tootmist häirimata. Projekti käigus kasutatakse masinõppel ja andmeanalüüsil põhinevat AI optimeerimismudelit, mille eesmärk on parandada tootmise läbilaskevõimet ja ressursikasutust.

Projekti eesmärk on testida ja valideerida erinevaid tehisintellekti ja robootika lahendusi 5.0 ROBOTICS'i tootmisprotsessides, sealhulgas anomaalia tuvastamist, paralleelseid reaalajasimulatsioone, sügavustundlikke kaameraid ja liitreaalsuse (AR) visualiseerimist.

Nutika tootmise tuumiktaristu ehk Smart Industry Centre (SmartIC) loodi Tallinna Tehnikaülikooli 2017. aastal, et koondada nutika tootmise teadus- ja arendustegevuse hajusstruktuurid (distributed infrastructure) Tallinna Tehnikaülikoolis ja Eesti Maaülikoolis mehaanika, masinaehituse, automaatika, mehhatroonika, materjaliteaduse ja -tehnoloogia ning infotehnoloogia vallas. 2018. aasta aprillis kaasati SmartIC koostöösse ka Tartu Ülikooli tehnoloogiainstituut. SmartIC on hajus teadustaristu üksus, et koostöö ja turunduse ning ühtselt määratletud teenuste kaudu suurendada märkimisväärselt nutika tootmise valdkonna teadustööd ja infrastruktuuride ristkasutamist nii Eestis (ülikoolid ja koostööpartnerid) kui ka rahvusvaheliselt (T&A koostööprojektid, rakendusuuringud rahvusvaheliste ettevõtetega nt lennunduse, autotööstuse, laevanduse jm vallas). Eesmärgiks on avada laborid võimalikult palju ka väljaspoole - era, avaliku ja kolmanda sektori koostööpartneritele.

Tootmisseadmete prototüüp tasandil õigete parameetrite seire, salvestamine ja analüüs AI-d kasutades.

Töötatakse välja uued meetodid matt-tüüpi materjali tootmiseks puitvedrudest, tuginedes praegustele seadmetele ja täiendades seda koostöörobotiga. Uuritakse võimalusi puitvedrumatti sobiva haardemeetodiga vormimiseks, et leida optimaalne lahendus seda tüüpi pakkematerjali tootmiseks. Koostööroboti (Omron) abil leitud trajektoore ja kinemaatikat kasutatakse hiljem sisendina järgmise põlvkonna tootmismasina arendamisel. Robotiprogrammidest genereeritud trajektoore ja kinemaatilist teavet saab optimeerida ka tehisintellekti tööriistade (Machine Learning) abil, et leida optimeeritud lahendusi (trajektoori ja kudumise jaoks), võttes sisendparameetritena arvesse tootmiskiirust, läbitud trajektoore, liikumise dünaamikat, loodud mati tihedust jne.

Demoprojekt Chemi-Pharm keskendub ettevõtte igapäevase tootmislogistika korraldamisele ja visualiseerimisele läbi targa tehisintellektil põhineva juhtimissüsteemi, mis aitab kaasa tootmise läbilaskevõime suurendamisele ja tootmisprotsesside efektiivsuse kasvule.

Projekti eesmärk uuendada olemasolev õppeaine „Tootmise digitaliseerimine“ (6 EAP), kaasajastada õppeaine sisu vastavalt viimastele valdkonnas toimunud kiirtele arengutele. Olulises mahus tuuakse sisse uusi virtuaal (VR) ja laiendatud (AR) reaalsusel põhinevaid arendusvahendeid, nendel põhinevad rakendused töötlemis- ja tootmisvaldkondades.

Töötatakse välja ümbrehäälestatav robotisüsteem, millega kontrollitakse masinnägemise abil IoT-moodulite kvaliteeti ning korrektset funktsionaalsust. IoT moodulite variatsioone ja funktsioone on erinevad ning visuaalse kvaliteedikontrolli usaldusväärsus on 80-87%. Tootete liigutamiseks ja fikseerimiseks oleme projekteerinud ning valmistanud mitme-positsioonilise spetsiaalrakise, mida juhitakse läbi roboti kontrolleri. Toodete tuvastamiseks loodi IoT moodulite põhine andmebaas, mille abil algoritmid tuvastavad ning valivad toote. Samuti toimib kvaliteedi hindamine sama loogika alusel. Kontrollitud tooted jagatakse kaheks: Korras ja defektne . Defektsed tooted eraldatakse ja määratakse, mis on tegelik defekt.

Euroopa Komisjon propageerib digitaalstrateegia raames erinevaid algatusi. Need on suunatud erinevatele aktuaalsetele teemadele nagu digitaalsete oskuste koolitamise laiendamine, hariduse kaasajastamine kogu ELis ja digitaalsete tehnoloogiate kasutamine õppetöös. Haridusest lähtudes eeldab insenerialaste teemade nagu robootika ja automaatika õpetamine sageli juurdepääsu laborikeskkonnale, kus saab kasutada, demonstreerida ja testida erinevaid seadeldisi. Praegune COVID-19 pandeemia on aga sundinud enam kui 1,5 miljardit õpilast koju jääma ning õppima Interneti ja muude digitaalsete vahendite kaudu. Ehkki teooriatundide üleminek veebipõhisele õppele oluliselt probleeme endaga kaasa ei too, siis e-õppevahendid nagu Zoom ja Teams ei ole piisavad praktiliste tundide ja õppelaborite kogemuste asendamiseks. Mõni veebiplatvorm pakub inseneritööriistu, näiteks Autodesk TinkerCAD 3D- ja vooluringide kujundamiseks, kuid need ei asenda füüsilist laborit ja paljude teemade sisust jääb puudub, nt. robotite juhtimine ja automatiseerimine. VirLaDEE eesmärk on anda juurdepääs füüsikalistele insenerilaboritele nende digitaalsete kaksikute kaudu, mis on kättesaadavad uuenduslikul veebiplatvormil. Need virtuaalsed laborid pakuvad katsetamiseks mõeldud keskkonda, mis täiendavad olemasolevaid õppemeetodeid, pakkudes kvaliteetset ja kaasavat inseneriharidust tipptasemel virtuaalsete tehnoloogiate kaudu.

DIH-Worldi eesmärk on kiirendada arenenud digitaaltehnoloogiate kasutuselevõttu Euroopa töötleva tööstuse VKEdes kõigis sektorites ning toetada neid jätkusuutlike konkurentsieeliste loomisel ja maailmaturule jõudmisel, tugevdades piirkondlike DIH-ide suutlikkust. Eduka kohaliku VKE digitaalse ümberkujundamise vahendajana on DIH Worldi eesmärk pakkuda läbi DIH-de arenduse juurdepääsu ühistööriistadele, hästi tõestatud tehnoloogiatele, tõhusatele metoodikatele, usaldusväärsele oskusteabele, nutikatele investeerimisallikatele, rikkalikule koolitusressursile, ja üldiselt tegusale innovatsioonikeskkonnale. Lõppeesmärk on kiirendada DIH-ide küpsuse saavutamist ja nende koostöövõimaluste arendamist; et nad saaksid oma ressursse ja rajatisi oma kohalike VKEde huvides ära kasutada ja kasutada EL DIH-võrkudes. See saavutatakse tänu: DIH-World platvormile, mis pakub täielikku komplekti teenustest, mida vajavad DIH-id ja ka VKEd, kes soovivad leida neile sobiva DIH-i; DIH-Akadeemia, mis pakub vahendeid DIH-de koolitamiseks et viia need järgmisele tasemele; avatud eksperimentaalsete projektide kutseid, mis pakuvad VKEdele piisavalt tehnoloogilist tuge. DIH-World on ulatuslikule geograafilise ulatusega, hõlmates Euroopas rohkem kui 26 riiki, pakkudes sealhulgas konkreetsed tegevusi piirkondlike ja riiklike osalejate kaasamiseks DIH-võrgustikku.