Proiectele leagă activitatea didactică de problemele reale ale industriei și ale societății, iar studenții pot învăța din cazuri actuale, nu doar din teorie. Proiectele aduc finanțare suplimentară pentru echipamente, mobilități și remunerarea cadrelor didactice și a doctoranzilor. Totodată contribuie direct la evaluarea instituțională și la acreditarea programelor de studiu.
Program 5.7: – Parteneriat pentru Inovare
Subprogram 5.7.1: – Subprogramul Parteneriate pentru competitivitate
Instrument de finanțare: – Voucher (cec) de inovare
Direcția de cercetare:
– Domeniu principal: – 1. Digitalizare, industrie și Spațiu
– Subdomeniu principal: – 1.2. Economie atractivă la nivel regional și global, sigură și dinamică, agilă din punct de vedere al datelor
Titlu proiect:
Analiza comportamentului energetic industrial utilizând rețele neuronale auto-organizatoare (Self-Organizing Maps)
Rezumat proiect:
Proiectul propus urmărește dezvoltarea unui sistem bazat pe inteligență artificială pentru analiza comportamentului energetic al echipamentelor industriale, utilizând metode de învățare nesupravegheată de tip Self-Organizing Maps (SOM). Scopul principal este identificarea automată a regimurilor de funcționare ale echipamentelor, pe baza datelor reale de consum energetic, fără a necesita modele fizice complexe sau informații prealabile despre procesele analizate.
Datele utilizate în cadrul proiectului vor fi colectate de la senzori și sisteme de monitorizare existente la nivelul echipamentelor industriale (de exemplu valori de putere, consum energetic, tensiune, curent), puse la dispoziție de beneficiar. Aceste date vor fi prelucrate prin etape de filtrare, normalizare și agregare temporală, pentru a obține indicatori relevanți privind comportamentul energetic al echipamentelor.
Pe baza acestor indicatori, vor fi aplicate metode de învățare automată de tip Self-Organizing Maps, care permit gruparea automată a datelor în funcție de similaritatea comportamentelor energetice. Rezultatul este o reprezentare structurată a regimurilor de funcționare, fiecare regim corespunzând unui tip distinct de comportament energetic (de exemplu funcționare stabilă, regim de sarcină ridicată, regim instabil sau tranzitoriu).
Prin interpretarea acestor regimuri, proiectul va permite identificarea zonelor de ineficiență energetică și formularea de recomandări pentru optimizarea modului de operare a echipamentelor. Abordarea propusă nu urmărește controlul direct al proceselor, ci furnizarea de suport decizional bazat pe date, ușor de integrat în activitatea curentă a beneficiarului.
Rezultatul final al proiectului va consta într-un model funcțional validat pe date reale, însoțit de o metodologie clar documentată, care poate fi utilizată ca bază pentru extinderi ulterioare sau pentru implementări similare în alte contexte industriale.
Acronim proiect: ANERGI-RNA
Obiective principale proiect:
Membri echipă proiect:
1 – Beneficiar proiect: Technosam SRL
Responsabil proiect Beneficiar:
Ing. Tiberiu Markos – director companie
CODUL UEF-ID BRAINMAP: U-1700-039F-4731
https://www.brainmap.ro/tiberiu-markos
2 – Furnizor servicii: Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca
Responsabilul de proiect Furnizor servicii:
Ing. Călin Ciprian Oțel – conferențiar la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, Facultatea de Inginerie Industrială, Robotică și Managementul Producției, Departamentul de Management și Inginerie Economică, are o experiență de peste 15 ani în predare și 20 de ani în cercetare.
CODUL UEF-ID BRAINMAP: U-1700-031X-3440
https://www.brainmap.ro/calin-ciprian-otel
Membri Furnizor servicii:
Ing. Lungu Florin – profesor la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, Facultatea de Inginerie Industrială, Robotică și Managementul Producției, Departamentul de Management și Inginerie Economică, este coordonator de doctorat în domeniul “Inginerie și Management”.
CODUL UEF-ID BRAINMAP: U-1700-029V-5194
https://www.brainmap.ro/florin-lungu
Ing. Riti Raul-Ionuț – doctorand la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, Facultatea de Inginerie Industrială, Robotică și Managementul Producției, Departamentul de Management și Inginerie Economică, este specialist în domeniul ingineriei, tehnologiilor digitale și analizei avansate a datelor, cu experiență relevantă atât în mediul academic, cât și în cel profesional.
CODUL UEF-ID BRAINMAP: U-2500-072N-9294
Suntem deschisi la parteneriate benefice de ambele parti cu mediul privat. Daca va intereseaza sa ne sprijinim reciproc, prin activitatea didactica si de cercetare, sa primiti studenti in practica sau stagii de internship si doctorat, sau daca aveti de rezolvat o problema reala din viata companiei, va invitam sa ne transmiteti datele Dvs. de contact.