I forskningsprojektet utvecklas en gränssnittsprototyp som samlar både historiska och dagsaktuella processdata. Verktyget ska ge operatörer bättre förutsättningar att förstå och fatta välgrundade beslut i kokprocessen, bland annat genom att visualisera samband som annars är svåra att upptäcka.
– Gränssnittet gör det möjligt att använda AI och maskininlärning som ett konkret stöd i det dagliga arbetet, till exempel för att bedöma hur olika inställningar påverkar massakvaliteten, säger Elmira Zohrevandi.
En central del av projektet är transparens och användarmedverkan. Operatörerna ska inte bara få beslutsunderlag, utan också kunna förstå, anpassa och vidareutveckla modellen med egna data. På sikt kan det bidra till ökad processeffektivitet, energibesparingar och bättre kunskapsöverföring mellan generationer av operatörer.
Stiftelsen Gunnar Sundblads forskningsfond lyfter i sin motivering fram projektets ambition att kombinera interaktiva visualiseringar med maskininlärning för att göra dolda samband i industriprocesser begripliga och användbara i praktiken.
