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Distributed Digital Twins for industrial SMEs a big data platform

The IOTWINS project will deliver large-scale industrial test-beds leveraging and combining data related to the manufacturing and facility management optimization domains, coming from diverse sources, such as data APIs, historical... ver más

31/08/2022

BRI

20M€

Presupuesto del proyecto: 20M€

Líder del proyecto

BONFIGLIOLI SPA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-08-31

ICT-11-2018-2019: HPC and Big Data enabled Large-scal...

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Cerrada hace 6 años

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2019-06-03
Fecha Fin: 2022-08-31

Líder del proyecto

BONFIGLIOLI SPA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 20M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The IOTWINS project will deliver large-scale industrial test-beds leveraging and combining data related to the manufacturing and facility management optimization domains, coming from diverse sources, such as data APIs, historical data, embedded sensors, and Open Data sources. The goal is to build a reference architecture for the development and deployment of distributed and edge-enabled digital twins of production plants and processes. Digital Twins collect data from manufacturing, maintenance, operations, facilities and operating environments, and use them to create a model of each specific asset, system, or process. These models are then used to detect and diagnose anomalies, to determine an optimal set of actions that maximize key performance metrics. IOTWINS proposes a hierarchical organization of digital twins modeling manufacturing production plants and facility management deployment environments at increasing accuracy levels: • IoT twins: featuring lightweight models of specific components performing big-data stream processing and local control for quality management operations (low latency and high reliability); • Edge twins: deployed at plant gateways and/or at emerging Multi-access Edge Computing nodes, providing higher level control knobs and orchestrating IoT sensors and actuators in a production locality, thus fostering local optimizations and interoperability; • Cloud twins: performing time-consuming and typically off-line parallel simulation and deep-learning, feeding the edge twin with pre-elaborated predictive models to be efficiently executed in the premises of the production plant for monitoring/control/tuning purposes

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