22194Hybrid learning paths for professional education in manufacturing
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Matyska Vojtěch
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : Chalmers University of Technology
Anotace : Professional education in manufacturing that integrates hybrid learning can provide a serious boost to trainer performance and trainee outcomes. Hybrid learning utilizes and combines the benefits of online learning (e.g. flexibility, reusability, easy access and cost efficiency) and those of contact learning (e.g. social presence, physical interaction, instant and personalized feedback).
COVID-19 changed the traditional contact learning paths for working professionals and is expected to change how professional education will be organised and delivered in the future. Therefore, the PATHFINDER activity aims to ANALYSE, DESIGN, DEVELOP, IMPLEMENT and EVALUATE hybrid-learning paths for working professionals. The activity will
(i) provide a benchmark for professional education in manufacturing,
(ii) serve as a guide for optimizing future paths of instructional delivery, and
(iii) open a marketplace by integrating already developed and new learning nuggets into existing training programs.
22247Learning Factories for Digital Transformation of SMEs II
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Mašek Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : Slovak University of Technology in Bratislava
Anotace : The goal of FactoRIS II is to further support the case-specific digital transformation of RIS based SMEs by evolving existing production facilities towards Industry 4.0. This will be achieved by developing and networking established learning factories, providing modular testbed demonstrators for acute and real manufacturing problems, and adopting and sharing innovative education and training concepts with SME stakeholders. Emphasis will be on technology solutions for smart manufacturing ecosystems, where e.g. maintenance activities can be supported by shared knowledge from a number of similar devices operated by ecosystem partners – solution suppliers and manufacturers. Key enabling technologies will be IIoT, edge computing, data collection and evaluation in cloud. This requires upskilling relevant personnel to adopt new possibilities in their work, which will be performed by means of innovative hands-on courses and best practice guidelines delivered as digital learning nuggets on GLP.
22240Smart Educational Framework for DIGItalization
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Mareš Martin
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : Laboratory for Manufacturing Systems and Automation, University of Patras
Anotace : SmartDIGI is focusing on boosting the participating EIT RIS countries' innovation performance by improving their educational schema and promoting digitalization with respect to Industry 4.0. SmartDIGI aims to support SMEs to test and adopt digital technologies as well as to adopt lifelong learning culture to improve the digital skills of their workforce essential for the digital transformaon of the businesses. To this end, the activity intends to provide a program where students, academics, and manufacturing SMEs work together to build skills by co-creating solutions to real manufacturing challenges. Therefore, Teaching and Learning Factory approaches will be combined with information open events to apply jointly developed solutions to industrial problems. A collaborative network across all participating industrial and academic sectors in the EIT RIS countries can facilitate the exchange of industrial problems and the dissemination of new solutions.
22107Green Manufacturing: Demonstrating technologies to fight Climate Change
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Vavruška Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : INESC-TEC Institute for Systems and Computer Engineering
Anotace : Demo4Green aims at spreading the demonstration of technologies, that reduce the carbon footprint of industry, in existing high-technology infrastructures of RIS countries. Following the concept of "test before invest", Demo4Green will first create a training module on how to implement a demonstrator in a Teaching and Learning Factory (TLF), aimed at industrial and technological companies as well as research teams. Second, Demo4Green will select demonstrators to be implemented in the consortium TLFs. Finally, Demo4Green will support technological companies (SMEs and Start-ups) and entrepreneurs with coaching (business and technology roadmap development, financing, IP strategy) to help RIS countries bring their green technologies to the market. The consortium is composed by eight RIS partners (Portugal, Greece, Czech Republic, Spain, Lithuania, Estonia, Italy and Poland), who are involved in the management of a Digital Innovation Hub and have high-technology infrastructures.
CZ.01.1.02/0.0/0.0/21_374/0027339Prototyp frézovacího centra s inprocesním monitorováním a predikcí životnosti nástrojů
Poskytovatel : Ministerstvo průmyslu a obchodu
Manažer : Kolář Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : OP PIK Aplikace
Příjemce : TAJMAC-ZPS
Anotace : Projekt se zaměřuje na vývoj systému automatického monitoringu řezného procesu jako součást řešení rozšířené funkcionality obráběcích strojů. Systém bude vyhodnocovat kritické opotřebení frézovacích nástrojů na základě využití interních dat z řídicího systému stroje s podporou digitálního dvojčete procesu. Vyvinuté řešení zvýší spolehlivost strojů, zlepší využití nástrojů a zajistí včasné varování před poruchou klíčových nástrojů. Plánovaným výsledkem projektu je prototyp stroje.
CZ.01.1.02/0.0/0.0/21_374/0026730Automatizované určení opotřebení obráběcích nástrojů při proměnlivých procesních podmínkách
Poskytovatel : Ministerstvo průmyslu a obchodu
Manažer : Fojtů Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : OP PIK Aplikace
Příjemce : VIVA CV
Anotace : Projekt je zaměřen na vytvoření technologie automatického monitoringu řezného procesu pro určení kritického opotřebení řezných (vrtacích a závitovacích) nástrojů nepřímou metodou, na základě využití interních dat z řídicího systému stroje s podporou strojového učení. Navržený přístup má proti existujícím řešením dvě výhody: primárně nevyžaduje přídavnou senzoriku a umožňuje nastavení limitních hodnot pro rozhodování na základě automaticky identifikovaných podobností a odvozených trendů. Projekt řeší tyto dílčí cíle:
E1 Sběr a vyhodnocení dat ze strojů pro charakterizaci obou procesů
E2 Tvorba SW, implementace řešení na stroje a verifikace ve výrobě
Předpokládanými výsledky tohoto projektu budou dvě ověřené technologie (Automatický monitoring procesu 1 a 2) a dále studie přenositelnosti monitorovacích metod na další technologické operace obrábění. Studie není přímo bodovaným výstupem projektu, bude však důležitým nástrojem pro zobecnění vyvinuté technologie a zajištění její přenositelnosti na další stroje a obdobné technologie, mimo provozy VIVA CV a následnou komercionalizaci výsledků tohoto projektu.
CZ.01.1.02/0.0/0.0/21_374/0026892Energeticky efektivní krytování 2: Lamelový kryt s pružně vázaným pohybem a teleskopické krytování s fluidní podporou
Poskytovatel : Ministerstvo průmyslu a obchodu
Manažer : Fiala Štěpán
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : OP PIK Aplikace
Příjemce : HESTEGO
Anotace : Klíčovou myšlenkou zásadní inovace a jedním z cílů projektu je vytvořit v podniku HESTEGO, a. s. nový produkt v oblasti teleskopického krytování výrobních strojů, který by měl během svého životního cyklu výrazně sníženou energetickou náročnost, a svým rozsahem nahradil značnou část produkce malých a středních krytů společnosti HESTEGO, a. s. Cílem projektu je také vývoj a plánovaná produkce chytrého krytování s fluidní podporou (vzduch), kterou si jako úplně nový a inovativní prvek obráběcího stroje vyžádá současný rozmach elektromobility a obrábění nových materiálů, jako jsou plasty, kompozity, neželezné kovy a ušlechtilé slitiny, vyžadující obrábění bez chladící emulze. Následkem toho vznikají abrazivní prachové částice, které se dostávají do teleskopického krytu a na pohyblivé hnací části stroje, umístěné pod krytováním a výrazně snižují životnost všech jeho prvků. Projekt počítá s vytvořením krytování, které díky přesně zaměřené vzduchové clony před každým stěračem jednotlivých dílů teleskopického krytu zamezí průniků prachu ke stěrači. Pro tuto aplikaci bude nutný podstatně menší objem tlakového vzduchu, než při přetlakování celého krytování. Nižší spotřeba tlakového vzduchu se projeví nejen nižší spotřebou elektrické energie, ale při správném dimenzování kompresorového agregátu při návrhu stoje s krytováním s fluidní podporou i snížením chladícího výkonu pro samotný kompresor. Dalším cílem je teleskopický kryt s fluidní podporou (kapalina), který bude pracovat jako automatický servis a konzervace teleskopického krytu v těžko přístupných místech nebo při velkých rozměrech krytu v provozu u zákazníka prostřednictvím rozstřiku konzervační kapaliny z rozvodu na stěrači přímo na plochu krytu v servisním režimu stroje.
21317Education programs development in RIS countries
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Mareš Martin
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : EIT Manufacturing ASBL
Anotace : This EIT Manufacturing programme aims to attract and empower top talent from our partner universities across Europe. The objective is to further provide young talent with mobility and other learning opportunities that help them become leading manufacturing innovators and entrepreneurs. EIT Manufacturing PhDs will be one of the main assets of the EIT Manufacturing innovation communities, spreading innovation and creating new businesses within the manufacturing ecosystem.
00044Cognitive production based on Intelligent Quality, Energy and Maintenance Management
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Kolář Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020
Příjemce : The Czech Institute of Informatics Robotics and Cybernetic (CIIRC CTU)
Anotace : European industry has recognized the importance of Artificial Intelligence (AI) tools within the context of CPES (Cyber Physical embedded Systems) since they are the keys to provide excellent services, enriched customer knowledge and also exploit new business opportunities. Cognitive production aids to achieve objectives associated with these issues concurrently providing high quality, high energy efficiency, high system availability, performance and cost effectiveness. Cognitive production is enabled by AI techniques that extract value from information related to the on-line status of assets and deploy a decision-based self-learning platform able to react dynamically. COGNINTEL application experiment aims to deploy AI-based decision making and control platform tailored to the machine tools industry to optimize their operations by enabling an holistic and intelligent Quality, Energy and Maintenance Management (QEM) approach. It provides users and plant managers with the right tools to implement cognitive production by ensuring high production efficiency, high quality, minimising the use of resources while optimising maintenance strategies, avoiding safety related failures and minimizing process downtime.
This application experiment relies on strong commitment of partners to provide innovative solutions and services to recover COVID-19 crisis within manufacturing sector. The two industrial partners are complementary to each other: SCORTA, through COGNINTEL tool, expects to deliver better products (thread cutting tools and specialised taps) and also better after-sale services, while ERREDUE (the engineering services provider) will deliver AI models for advanced diagnostics and prognostics for machine tool industry. Finally, an effective connection with relevant stakeholders as well as with DIH4CPS members is ensured by the DIH CIIRC CTU through proper communication and networking activities aimed at facilitating access to new technologies and services. CIIRC CTU will also support partners in demonstration trials to prove replicability of results towards other field of applications.
21215Network for Empowering People in Added-Value Manufacturing Systems and Technologies
Poskytovatel : Evropská unie
Manažer : Vavruška Petr
Řešitel : Kolář Petr
Výzva : Horizon 2020 EIT Manufacturing
Příjemce : University of Patras Laboratory for Manufacturing Systems and Automation
Anotace : M-NEST-II aims to deliver innovative courses enabling the financial exploitation of educational assets (e.g., nuggets, T&LFs, etc.) resultant from two previous activities: M-NEST-I and M-NEST-RIS. M-NEST-II has three main goals: 1) to start implementing educational programs based on EIT-M educational assets targeting the up-/re-skill of CEO/executives and professionals engineers on emergent technologies of added-value manufacturing (AVM); 2) to increase the number of industrial organizations / participants involved in EIT-M activities; 3) to build a robust and flexible business model for the M-NEST distributed factory, aiming the long-term financial return (beyond 2021) of EIT-M-supported educational assets, as well as a self-sustainable strategic agenda for the M-NEST network, covering upcoming industrial needs and other EIT-M flagships. This activity will directly contribute to the financial sustainability of the EIT-M.