Examensarbete: Anpassade armaturer med hjälp av AI

Fagerhult utvecklar innovativa belysningslösningar som förbättrar människors välbefinnande i professionella och offentliga miljöer. Vi erbjuder skräddarsydda lösningar med fokus på hållbarhet, digitalisering och kundnära samarbete.

I takt med ökad efterfrågan på kundanpassade armaturer ser vi behov av att effektivisera vår nuvarande process, som idag är mycket manuell. Vi vill därför undersöka hur AI kan användas för att automatiskt tolka kundorder, strukturera krav och generera CAD-/ritningsunderlag baserat på tidigare anpassningar.

Syftet med examensarbetet är att utveckla ett AI-baserat verktyg som:

• Tolkar text i kundorder och översätter den till strukturerade krav.
• Använder historiska data för att föreslå eller automatiskt generera CAD-parametrar och ritningsunderlag.

Exempel På Arbetsmoment:

• Kartläggning av nuvarande arbetssätt och identifiering av flaskhalsar.
• Analys av tidigare anpassningar och ritningsunderlag.
• Utveckling av AI-modell med metoder som NLP, maskininlärning och regressionsanalys.
• Koppling till CAD-parametrar och simulering/testning av modellen.
• Utvärdering av effekter på ledtid och kvalitet.
Förväntat resultat:
• En fungerande prototyp som tolkar ordertext och skapar CAD-underlag.
• Förslag på effektivisering av arbetsprocesser för kundanpassad konstruktion.
Möjliga tilläggsområden:
• AI-stöd för kvalitetssäkring av anpassningar.
• AI-baserad prognostisering av framtida kundanpassningar.

VarföR VäLja Fagerhult?

Du får arbeta med ett affärskritiskt och högaktuellt ämne inom en modern industriverksamhet. Examensarbetet ger dig möjlighet att omsätta teori i praktik och bidra till en smartare och mer hållbar framtid – samtidigt som du bygger värdefull erfarenhet inför arbetslivet.

Examensarbetet lämpar sig för 1–2 studenter med inriktning mot:

• Automation och AI
• Datateknik / Systemvetenskap
• Maskinteknik med fokus på CAD och digitalisering

Teoretisk Koppling:

• Lean production
• NLP och maskininlärning (klassificering, regression)
• Beslutsstöd och regelbaserade system
• Transformer-modeller för text-till-CAD

Exempel På FråGestäLlningar:

• Kan generativa AI-modeller användas för att skapa CAD-underlag från kundkrav?
• Vilka risker finns med AI-genererade ritningar ur ett kvalitetssäkringsperspektiv?
• Hur kan stora språkmodeller (LLM) fungera som översättare mellan kundens text och konstruktörens CAD-miljö.

Välkommen med din ansökan – vi ser fram emot att höra från dig.