S0410 Tools for adaptive and intelligent control of discrete manufacturing processes TANDEM - Final Project Report
Notice bibliographique
Résumé
The TANDEM project aimed at establishing a data-driven and artificial intelligence-based monitoring and controlling platform and tools that support robotic discrete manufacturing processes, cells, or production systems. The control systems and tools enable an agile, flexible, and quickly reconfigurable manufacturing unit with short ramp-up times and better productivity and quality. Furthermore, extensive manufacturing data collection, warehousing, and analysis enable full traceability and enhance digital quality assessment of the product. The development of the novel tools took place in three industrial demonstrator applications that also cover different scales of manufacturing from individual process equipment to manufacturing cells, to production systems.The overall TANDEM objective was to achieve a high level of automation and remove time and resource consuming manual manufacturing tasks. This requires smart offline programming and process planning and robust and flexible control systems based on AI/ML that can learn from process data and compensate for the deviations that occur due to inaccuracies in tool manipulation, fixturing, varying work piece geometries, heat distortions etc. This is achieved by development of a novel control strategies for the addressed processes to give high consistent quality of the products by applying technologies, such as AI/ML, to achieve intelligent process control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».