Text

Datum 2020-06-29
Artikeltyp Aktuellt

MDH bakom nytt verktyg för bättre produktion

Denna artikel skrevs innan vårt officiella namnbyte den 1 januari 2022 från Mälardalens högskola (MDH) till Mälardalens universitet (MDU).

Produktion av vinkelväxlare vid monteringslina.

Produktion av vinkelväxlare vid monteringslina. Foto: GKN.

Med hjälp av AI har forskare vid MDH utvecklat ett förutseende analysverktyg som kan förbättra prestationen i produktionen inom tillverkningsindustrin. Analysverktyget har utvecklats tillsammans med GKN, som kommer att börja använda det i sin produktion.

– Vi har utvecklat ett analysverktyg som kan förutse shimsstorlek i vinkelväxlar under pågående montering. Shims är en tunn passbricka som används för att justera läget mellan två delar inuti vinkelväxlar. Det nya analysverktyget minskar risken för att fel shimsstorlek används och produkten måste justeras, säger Mobyen Uddin Ahmed, projektledare för forskningsprojektet AUTOMAD vid MDH.

I forskningsprojektet AUTOMAD har forskare från MDH tillsammans med GKN ePowertrain i Köping använt maskininlärning och dataanalys för att samla in data från en av GKN ePowertrains monteringslinor för vinkelväxlar. Baserat på historisk data har forskarna fått fram användbar information om monteringsprocessen.

– Det har hjälpt oss att förstå monteringsprocessen tydligare och att upptäcka felaktiga mätningar som kan påverka produktionen negativt. Genom att använda vårt analysverktyg kan vi minska andelen produkter som måste justeras och med det öka monteringslinans kapacitet, säger Mobyen Uddin Ahmed.

Analysverktyget används av GKN

Installationen av det nya verktyget hos GKN pågår och tanken är att företaget ska börja använda verktyget så snart som möjligt.

– Det nya analysverktyget är viktigt för oss eftersom vi nu kan använda befintlig data för att få bättre kunskap om vår montering och därmed förbättra våra processer. Det sparar både tid och pengar. Vi lär oss samtidigt hur vi kan använda teknologin maskininlärning i våra processer, säger Ekrem Güclü, Manager Lean & Industry 4.0, GKN ePowertrain.

Jan-Rune Andersson, Tomas Jonsson, Shabial Barua, Mobyen Uddin Ahmed, Shahina Begum, Ekrem Güclü, Karlijn von Morgen och Erik Jensen

Teamet bakom analysverktyget från MDH och GKN. Från vänster: Jan-Rune Andersson, Tomas Jonsson, Shabial Barua, Mobyen Uddin Ahmed, Shahina Begum, Ekrem Güclü, Karlijn von Morgen och Erik Jensen. Foto: Muhammad Sorower Alam, GKN.

Kontaktinformation

Mer om projektet

AUTOMAD project aims to develop a decision-making system based on domain knowledge and contextual information using machine learning and data analytics. It will help in increasing assembly line capacity and production flexibility.

Läs mer