Från maskindata till datadrivna och smartare industriella processer
Faizan Shaikh är industridoktorand inom forskarskolan EXACT vid Karlstads universitet i samarbete med Stora Enso, där han arbetar med industridata och verkliga produktionsutmaningar för att utveckla och utvärdera metoder för prediktivt underhåll i en industriell miljö.
Tänk om maskiner kunde tala om när de behöver hjälp innan de går sönder? I den här filmen förklarar doktoranden Faizan Shaikh hur data science kan användas för att upptäcka dolda varningssignaler i industriell utrustning. Hans forskning fokuserar på prediktivt underhåll, övervakning av maskinhälsa samt användning av historiska och realtidsbaserade industridata för att identifiera tidiga tecken på fel och funktionsstörningar. Genom att omvandla oväntade haverier till planerade underhållsinsatser bidrar arbetet till att minska resursspill, spara energi, öka driftsäkerheten och skapa förutsättningar för en mer hållbar industriell framtid.