Innovation och produktrealisering
Industriella AI-system
Forskningsgruppen Industrial AI Systems (IAIS) fokuserar på att integrera AI-lösningar i industriella system för att förstärka deras verksamhet med större effektivitet, motståndskraft, flexibilitet och smidighet. Särskild tonvikt läggs på självoptimering, självkonfigurering och självjustering för autonoma cyberfysiska produktionssystem (CPPS).
Kontaktperson
Pågående forskningsprojekt
Digitala Stambanan har sitt ursprung i industrins behov av att bygga ut den digitala infrastrukturen för att utbyta data, information och kommunikation inom och mellan bolag. Digitala Stambanan IndTech syftar till att utveckla industriell förståelse och insikter genom industricase som utforskar och demonstrerar digitalisering i praktiken.
Projektansvarig vid MDU: Jakob Axelsson
Huvudfinansiering: PiiA, Vinnova
INDTECH-projektet är en industriell forskarskola vid MDU, med fokus på implementeringen av Industri 4.0 och tillämpad AI inom produktionssystem i samverkan med 12 partnerorganisationer bestående av ledande industriföretag, forskningsinstitut och teknikcentra samt stödjande organisationer som AI Sverige, PiiA, Automation Region och Blue Institute. INDTECH Industrial Technology Graduate School erbjuder avancerad utbildning inom området industriell digitalisering, ett nytt och framväxande teknikområde som revolutionerar alla aspekter av tillverknings- och processindustrin
Projektansvarig vid MDU: Markus Bohlin
Huvudfinansiering: KK-stiftelsen
Det övergripande syftet med projektet är att stötta företag och offentlig sektor i att accelerera användningen av tillämpad AI för att stärka samhälle och konkurrenskraft i Sverige.
Projektansvarig vid MDU: Elvira Synnelius
Huvudfinansiering: Vinnova
Huvudsyftet med ShiftLabs är att stärka, skapa och främja tjänster riktade mot tillverknings-SME-företag som stödjer deras digitala transformation.
Projektansvarig vid MDU: Johan Kostela
Huvudfinansiering: Digital Europe (EU kommissionen)
I projektet TRUST–SOS utvecklas digitaliserade tjänster för att öka nivån på tillförlitligt beslutsfattande för att optimera övergripande platssystem i terrängtransportapplikationer.
Projektansvarig vid MDU: Anas Fattouh
Huvudfinansiering: Vinnova