“Intelligente diagnostiek is een actief onderzoeksgebied; waar verschillende onderzoeksprojecten lopen. Zorro is uniek omdat we ons richten op het systeem als geheel, in plaats van op individuele componenten”, legt Mariëlle Stoelinga, hoogleraar Risicomanagement voor hightechsystemen aan de universiteit uit. van Twente. “Dat maakt het complex: binnen een systeem hebben de componenten allerlei complexe interacties en afhankelijkheden. Om daar diagnostiek voor te ontwikkelen, dat is de uitdaging. We willen bijvoorbeeld efficiënte monitoringsystemen ontwikkelen door slimme combinaties van sensoren. werkpakket in het project richt zich op het koppelen van domeinkennis aan datagedreven algoritmen. Hiervoor ontwikkelen we nieuwe diagnostische modellen en integreren deze in het ontwikkeltraject voor hightech systemen.”
Nationaal investeringsprogramma
Het Zorro-project werkt aan diagnostische methoden voor hightech systemen, zoals MRI-scanners en printers. Door hun gedrag voortdurend te monitoren met de juiste sensoren, kunnen AI-algoritmen afwijkende patronen in de sensorsignalen detecteren en deze in verband brengen met de onderliggende oorzaken. Passende maatregelen, zoals vervanging of reparatie, kunnen dan tijdig worden genomen om storingen te voorkomen.
Co-projectleider Carmen Bratosin van TNO-ESI: “Dit multi-company programma geeft ons vertrouwen in brede toepasbaarheid. Het stelt ons in staat om onze inspanningen om ESI’s diagnostics roadmap voor de hightech industrie te realiseren te versnellen.”
De onderzoekers krijgen een bijdrage uit de call Next Generation Hightech Equipment: cyber-physical systems, onderdeel van het onderzoeksprogramma Kennis- en Innovatieconvenant (KIC). Dit programma is bedoeld voor grensverleggende innovatieve oplossingen met maatschappelijke en economische impact. Daarin investeren bedrijven, kennisinstellingen en overheden samen in het zakelijk toepassen van kennis om met slimme technologieën grote maatschappelijke uitdagingen aan te gaan.
Het Zorro-project wordt geleid door UT-hoogleraar Marielle Stoelinga en co-projectleider Carmen Bratosin van TNO-ESI. Vanuit de industrie zijn ASML, Canon Production Printers, ITEC, Philips en Thermo Fisher Scientific betrokken.
