Дана 18.6.2018. и 19.06.2018. године у просторијама Института за метрологију Њемачке (PTB- Physikalisch-Technische Bundesanstalt) u Braunschweig-у одржан је први састанак партнера на пројекту ''Metrology for the Factory of the Future- Met4FoF''. Заједно са пројектом ''European Metrology Cloud'' i ''SmartCom'' ови пројекти представљају стратегију предложену у оквиру Европског програма за истраживање и иновације у подручју метрологијe (EMPIR) из области дигитализације у метрологији, а чији је координатор PTB ( Physikalisch-Technische Bundesanstalt). Ови пројекти имају за циљ да успоставе хармонизовану европску дигиталну инфраструктуру за нове производе и нове услуге из области мерологије, а могућност сарадње међу пројектима представљена је управо на одржаном састанку.
Партнери на пројекту су метролошки институти широм Европе, као и неколико универзитета и великих производних компанија, као што су University of Cambridge (Уједињено Краљевство), Technische Universitaet Ilmenau (Њемачка) те Zentrum fur Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH (Њемачка), SPEA (Италија), те многи други.
Factory of the Future (FoF) је назив за производно окружење гдје аутономни ток информација и доношења одлука ствара дигиталну трансформацију класичне производње како би се унаприједила ефикасност и конкурентност исте. Транспарентност, могућност поређења и одржив квалитет захтијевају поуздане мјерне податке, методе и резултате. Овај пројекат има за циљ успостављање метролошких оквира за комплетан животни циклус мјерних података у индустријској примјени: од калибрационих могућности за индивидуалне сензоре са дигиталним унапријед обрађеним излазом, па све до процјене мјерне несигурности попраћене ''machine learning'' у мрежама сензора. Осим тога, у пројекту ће бити одрађена практична примјена, што ће омогућити стварање неке врсте подлоге за даљи развој у индустрији.
Сљедивост калибрација, хармонизован приступ мјерној несигурности и индустријски еталони, стандарди и водичи су највеће компоненте свеобухватне метролошке инфраструктуре која је омогућила глобализовану производњу и трговину. Дигитализација и обрада података све брже мијењају све аспекте овакве производње. Примјери за то би били паметни сензори који се јављају у индустрији и велике мреже сензора које се користе заједно са ''machine learning'' алгоритмима како би остварили аутоматизовану производњу и управљање производним процесом. Комбинација ових техничких елемената управо чини FoF (Factory of the Future) , и доприноси развоју Индустрије 4.0.
Један од највећих приоритета у FoF (Factory of the Future) представља квалитет података, што ће кроз оквире мјерне несигурности бити истражено у овом пројекту. Како би проток информација био омогућен оваква једна инфраструктура мора да осигура сљедивост резултата дигиталних сензора узимајући у обзир динамичке ефекте, мјерну сљедивост комплексне мреже сензора, те мјерну несигурност података и метода за доношење одлука.
На састанку су представљени радни пакети од стране вођа истих, при чему су изнесене основне активности и план за будући рад на њима. Институт за метрологију Босне и Херцеговине ће бити учесник на три радна пакета на којима су лидери Институт за метрологију Њемачке (PTB / Physikalisch-Technische Bundesanstalt) Институт за метрологију Велике Британије (NPL) и Институт за метрологију Француске (LNE). Институт ће на активностима да пружи подршку у облику статистичке анализе великог броја података, успостављање сљедивости за дигиталне сензоре, те успостављања буџета мјерне несигурности за постављене мреже сензора различитих метролошких карактеристика.
Овај пројекат ће имати велики утицај на све индустрије које примјењују мрежу сензора са посебним утјецај на индустрије које користе дигиталне сензоре за праћење физичких величина, као и на развој Индустрије 4.0 са аспекта увођења мјерне несигурности у процесу аутоматског одлучивања.
Пројект има за циљ да да одговоре на савремене захтјеве глобалног тржишта кроз успостављање дигиталне инфраструктуре квалитета ради унапређења сарадње тијела у Европи, те да осигура сљедивости унутар FoF (Factory of the Future) на начин да већ постојеће калибрације појединачних сензора уведе у мрежу чија ће мјерна несигурност бити константно праћена и уведена у machine learning систем.
