Examensarbete - Prediktivt underhåll med sensorer, AI och dataanalys

Hela Sverige står och faller med it och digitalisering. Genom att skriva ditt examensarbete med oss på Atea får du chansen att utforska spännande ämnen och vara del av att forma morgondagens lösningar för att lägga grunden för ett smartare och mer innovativt Sverige. Vi bygger Sverige med it. Vill du vara med?

Syfte

Att utreda på vilket sätt olika verksamheter kan nyttja uppkopplade sensorer, AI och dataanalys för att skapa prediktivt underhåll av allt från fastigheter, infrastruktur till maskiner.  

Syftet och arbetet kan ha olika infallsvinklar samt utfall, exempelvis: 

• Ökad driftsäkerhet och tidigare identifiera avvikelser och problem i ex infrastruktur kopplat till en fastighet eller industri 
• Genom analys och AI sänka organisationens underhållskostnader. Basera underhåll på behov och inte periodiserat underhåll 
• Optimering av fastighetens energinyttjande (inomhusklimat, ventilation, mindre miljöpåverkan etc.) 
• Bättre prognoser och automatisering av prediktiv/faktiskt förbrukning (HEM-caset exempelvis) 
• Hur kan man genom AI (och ML) automatisera delar av underhålls-/tillverkningsprocessen. (inspektion och avvikelser vid ex frakt/emballering) 
• Långsiktighet, kan vi med hjälp av historiskt data (och externt data) prediktivt prognostisera vårt underhållsbehov och kostnader 
• Summerat: Hur kan vi prediktivt arbeta för en ökad effektivitet, minskade kostnader och bättre resursutnyttjande 

Bakgrund

Proaktivt underhåll dvs schemalagt underhåll och agerande har varit den rådande normen för att motverka driftstörningar av maskiner, trygga fastighetsskötsel, förebygga slitage av infrastruktur. Med hjälp av den moderna teknologin men uppkopplade sensorer, AI och dataanalys kan denna norm förändras till prediktivt underhåll. Dvs ett underhåll som baseras på objektets tillstånd och variationer i omgivningen så som exempelvis väder och vind. Ett prediktivt underhåll medför många positiva effekter så som lägre underhållskostnader, färre driftstörningar och lägre klimatavtryck. 

Arbetets innehåll

• Examensarbetets mål är att identifiera verksamhetsnyttor med prediktivt underhåll, detta utifrån en eller flera verksamheters verklighet. Examensarbetet kan innehålla olika inriktningar där studenter samverkar för att omfamna allt från tekniska lösningar till analyser av verksamhets och ekonomiska effekter. 

Kvalifikationer

• Vi söker dig/er som 
• Är driven och tycker att verksamhetsnytta med tekniklösningar är ett spännande område. 
• Har förmåga att självständigt strukturera ditt arbete och tycker om att ha kontakt med kunder. 
• Gillar och har förmåga att arbeta i grupp 
• Håller på att avsluta högskoleutbildning inom IT, Industriell ekonomi eller statistik. 
• Har mycket goda kunskaper i tal och skrift (svenska)  

Övrig information

• Teknik/Metod: Industriella nätverk (OT), WLAN, 5G, LoRa, Intelligent Automation, AI, Dataanalys 
• Flera studenter med olika inriktningar kan samverka vid genomförandet av examensarbetet. 
• Genomförandeperiod våren 2026  
• Ort: Eskilstuna, Linköping, Norrköping, Nyköping, Jönköping, Växjö, Umeå, Sundsvall 

Följ oss i sociala medier
   

Ansök här