Gunnar Mathiason
Bitr. professor i informationsteknologi
EKOPRO ska minska skrot, energianvändning och koldioxidutsläpp i svensk stål- och metallproduktion med hjälp av AI-driven realtidsanalys.
"Vi vill använda AI för att upptäcka problemen tidigare i processen, så att vi kan minska utsläpp, spara energi och ta vara på resurserna bättre. Hos en av våra partners skulle bara en procents minskning av skrot innebära över 30 miljoner kronor i årlig besparing, samtidigt som materialförsörjningen blir mer hållbar."
Gunnar Mathiason, bitr. professor i informationsteknologi
Ståltillverkning är en mycket energiintensiv process. När material skrotas innebär det därför inte bara ett direkt materialbortfall utan också att stora mängder energi redan har förbrukats i onödan.
Detta leder till ökade utsläpp, högre produktionskostnader och minskad resurseffektivitet i hela värdekedjan.
Minskad skrotmängd för ökad konkurrenskraft
Att minska mängden skrot är därför en viktig faktor både för industrins konkurrenskraft och för att nå klimat- och hållbarhetsmål.
Projektets metodik förflyttar kvalitetskontrollen från reaktiv slutkontroll till ett proaktivt system som identifierar och åtgärdar problem tidigt i processen. Detta möjliggör betydande minskningar av skrot, energianvändning och CO₂-utsläpp, samtidigt som de höga precision- och kvalitetskrav som kännetecknar svensk metallproduktion upprätthålls.
AI i stål- och metallproduktion
EKOPRO-projektet utvecklar och implementerar AI-drivna lösningar för tidig upptäckt av kvalitetsavvikelser i stål- och metallproduktion. Med utgångspunkt i Sveriges starka digitala infrastruktur för processövervakning tar projektet ett betydande steg framåt genom att integrera realtidsanalys med AI över hela produktionskedjan.
Detta går längre än tidigare initiativ i Sverige och internationellt, som vanligtvis har fokuserat på retrospektiv dataanalys eller optimering av enskilda processteg.
Projektledning
- Peter Lundin, Swerim
- Gunnar Mathiason, Högskolan i Skövde