Flexible Automated Kitting, Transport and Assembly (FAKTA)
Det behövs kunskap som kan stödja design och styrning av automation materialhanteringssystem.
2019 – 2022
Docent inom Produkt och Produktionsutveckling
E-post: asa.fasth.berglund@stenarecycling.com
Lärosäte/Institut: Chalmers tekniska högskola
MIna främsta intressen är att skapa ökad förståelse för sambandet mellan fysisk och kognitiv automation.
Åsa jobbar sedan 2021 som Development Portfolio Manager inom Digitalisering och Industri 4.0 på Stena Recykling där hon fokuserar på strategier och utrullning av industri 4.0, digitalisering och automation.
Mellan 2012-2021 jobbade Åsa som forskningsledare på avdelningen IMS, Produktionssystem på Chalmers, där hon ledde en forskargrupp på ca: tio personer inom Automationsstrategier.
Åsa Fast-Berglund har under sin tid som forskare publicerat över 100 vetenskaplig artiklar inom automationsstategier, fysisk och kognitiv automation samt spelbaserat lärande.MIna främsta intressen är att skapa ökad förståelse för sambandet mellan fysisk och kognitiv automation.
Åsa Fast-Berglund forskning fokuserar på fyra områden;
Design av flexibla och dynamiska informationsflöden
Effektivisera information- och kunskapsdelning mellan människa, automation och organisation
Förstå och förbättra interaktionen mellan människa och automation i produktion genom att införa smart automation för att förbättra och effektivisera arbetsplatsen.
Använda spelifiering för ökad motivation vid förändringsarbeten.
Det behövs kunskap som kan stödja design och styrning av automation materialhanteringssystem.
2019 – 2022
GAIS 2 syftar till att förbättra informations- och kunskapsutbyte inom ett globalt produktionsnätverk. Detta kommer att ske i två områden med avseende på monteringsanvisningar; Beredningsprocessen och upplärning och inlärning för montörer.
2016 – 2018
2013 – 2015
2015 – 2016
2014 – 2017
Projektet är inriktat på beräknings-/konstruktionsområdet. Eftersom friktion och nötning inte kan predikteras med god noggrannhet och tillförlitlighet är det också mycket svårt att beräkna och optimera verkningsgrad, el- och bränsleförbrukning samt livslängd. En sådan beräkning och optimering är väsentlig för att kunna utveckla hållbara mekaniska komponenter och system med minimal miljöpåverkan.
2008 – 2012