课题基金 / 基金详情

Machine Learning for Improving Product Quality in Advanced Manufacturing

Machine Learning for Improving Product Quality in Advanced Manufacturing
机器学习提高先进制造中的产品质量
批准号:
10073076
负责人:
金额:
$3.48万
依托单位国家:
英国
项目类别:
Grant for R&D
财政年份:
2023
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2023 至 --

项目摘要

项目成果

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
我们建议的项目是开发一套机器学习模型,用于预测先进制造中的质量故障。通过缓解而不是反应行动,可以降低不合格品(浪费)的风险。这符合行业4.0路线图的垫脚石,在该路线图中,人工智能的应用是建设未来世界级生产设施的最后一步。通过降低废品风险,企业将能够在第一时间生产出正确的产品,从而减少供应链短缺,并提高它们迅速转向其他部门需求的能力。
英文摘要
The project we are proposing is the development of a set of machine learning models for the prediction of quality failures within advanced manufacturing.Through mitigative, rather than reactive action, the risk of non-conforming product (waste) can be reduced. This runs in line with the steppingstones of the industry 4.0 roadmap, where applications of AI are the last step towards building the world class production facilities of the future. By reducing the risk of waste products firms will be able to produce product right first time, thus reducing supply chain shortages and increasing their ability to pivot to the demands of other sectors quickly.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位:
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    吉建娇
  • 依托单位:
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    沈剑
  • 依托单位: