A vevői igények gyors kiszolgálását célozza az a projekt, amelyben az egyetem és két vállalat is szerepet vállalt. A 980 millió forint összköltségű projektet a kecskeméti Neumann János Egyetem a NÁDOR Rendszerház Kft-vel, illetve a CONTROLSOFT Kft-vel konzorciumban valósította meg.

A kecskeméti Neumann János Egyetem és a két vállalat projektjét a Kulturális és Innovációs Minisztérium is támogatta.

A kecskeméti Neumann János Egyetem 100 millió forintban részesült
– A minisztérium által támogatott 980 millió forint összköltségű projekt megvalósításához a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal az NKFI Alapból összesen 683 millió forint vissza nem térítendő támogatást nyújtott a kedvezményezettek részére – írja sajtóközleményében az egyetem.

A támogatásból a konzorciumvezető NÁDOR Rendszerház Kft. 275 millió forint, a CONTROLSOFT Kft., mint konzorciumi tag 308 millió forint, míg a kecskeméti Neumann János Egyetem – szintén konzorciumi tagként – 100 millió forint összegben részesült. A támogatás intenzitása a projekt elszámolható összköltségének 69,69 %-a.

A projekt célja egy olyan moduláris csomagológép kifejlesztése volt, amely a moduláris rendszere miatt lehetővé teszi a vevők gyors kiszolgálását és a vevői igényekhez történő rugalmas igazodást – olvasható a közleményben. A gép termékeket helyez csomagolóanyagba, különböző mozgás mechanizmusok segítségével.

A gép felépítése 6 nagy egységre bontható

• Vázszerkezet, és védőburkolatok.
• A csomagolandó áru bemenetét lehetővé tevő mechanizmusok.
• A csomagoló anyag tárolását és beadagolását végző mechanizmusok.
• Az áru és a csomagoló anyag párosítását végző mechanizmus.
• A csomagolt terméken kiegészítő folyamatokat végző modulok (tömegmérés, ellenőrzés, zárás, stb.)
• A folyamatjellemzőket mérő és archiváló elektronikai és szoftveres egységek.

Az elemzést a mesterséges intelligencia is segíti
A termék képes a folyamatfelügyelő szenzorok által továbbított jelek gyűjtésére és adatbázisokban történő tárolására. Emellett lehetőséget biztosít a hibajelenségek rögzítésére és archiválására is. Az így összegyűjtött, nagymennyiségű adatot a berendezéshez fejlesztett mesterséges intelligencia alapú gépi tanulási algoritmusok segítségével elemzik. Ez lehetővé teszi a szenzorjelek és a hibajelenségek közötti összefüggések feltárását, valamint bizonyos feltételek fennállása esetén figyelmeztető üzenetek küldését a felhasználók számára a lehetséges meghibásodások előrejelzése és azok megelőzése érdekében.

A termékek csomagolása zárt munkatérben, automatikusan történik. A csomagolóanyag bemeneti pontjait az ügyféligényeknek megfelelően testre szabják és optimalizálják, így biztosítva, hogy moduláris kialakításuk révén egymás mellé illeszthetők és később bővíthetők legyenek.

A mesterséges intelligenciára alapuló innovatív tulajdonságoknak köszönhetően lehetővé válik a benne és körülötte zajló folyamatok valós időben történő monitorozása, a mért értékek tárolása és későbbi visszakereshetősége, a felhasználók részére történő helyi vagy távoli szemléletes megjelenítése, illetve a minőségbiztosítási folyamatok támogatása – ismertette a projekt szakmai hátterét a kecskeméti Neumann János Egyetem. 

Forrás: baon.hu