Detail předmětu

Inteligentní výrobní systémy

FSI-GIS-KAk. rok: 2018/2019

Pokrok ve výrobní a počítačové technice a zejména v jejich propojení přináší nové přístupy v oblastech návrhů výrobků a jejich realizace ve výrobních procesech a výrobních systémech. Ty jsou v současné době vyjádřeny v konceptu Průmysl 4.0, z něhož vyplývá, že tradiční nástroje pro potřebné činnosti v oblasti strojírenské výroby nadále tomuto vývoji nedostačují. Proto se zde studenti seznamují s novými přístupy a metodami:
Výrobní systém jako inteligentní systém, základy umělé inteligence, expertní systémy, neuronové sítě, metody využívající znalostních bází ve výrobních systémech. Je ukázáno, jak tyto metody aplikovat a tím přinést novou kvalitu pro jednotlivé činnosti ve výrobním systému - návrh a konstrukce výrobků, technologická přípravy výroby, skupinová technologie, návrh struktury výroního systému, rozvrhování a řízení výroby, řízení kvality výroby.

Výsledky učení předmětu

Studenti získají znalosti vybraných metod pro vytváření matematických
modelů jednotlivých činností ve výrobních systémech a základních metod
jejich řešení. Důraz je kladen na získání znalostí a dovedností
potřebných při algoritmizaci probíraných metod. Dále získají studenti
základní znalosti v oblasti aplikace metod umělé inteligence do výrobních
systémů, zejména pak expertních systémů a neuronových sítí.

Prerekvizity

- základní znalosti matematických postupů při řešení soustav lineárních algebraických rovnic a nerovností - znalosti základních subsystémů výrobního systému, jejich funkcí a procesů v nich probíhajících

Doporučená nebo povinná literatura

Kusiak, A.: Intelligent Manufacturing Systems
Chang, T., Wysk R.A., Wang, H.: Computer-Aided Manufacturing

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Dle možností budou pro studenty organizovány přednášky odborníků z praxe a exkurze do firem zabývajících se činnostmi souvisejícími s obsahem předmětu.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky udělení zápočtu:
- účast na cvičeních
- samostatné zpracování zadané úlohy

Zkouška:
Zkouška ověřuje získané znalostia je kombinovaná. Má praktickou a teoretickou část. V praktické části se ověřuje schopnost studenta aplikovat získané znalosti a metody na praktických příkladech, v teoretické části pak znalost teoretických základů.
Pokud student vyřeší méně než polovinu zadaných příkladů u zkoušky neuspěl.

Jazyk výuky

čeština

Cíl

Cílem předmětu je seznámit studenty s moderními metodami a nástroji pro
návrh výrobních systémů a jejich řízení v prostředí automatizované
výroby. Hlavní důraz je kladen na nástroje a metody založené na aplikaci
znalostních systémů a optimalizačních přístupů k řešení problémů v
oblasti návrhu a řízení. Jsou zde probrány i základní přístupy
související s umělou inteligencí.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Účast na cvičeních je povinná a je kontrolována. Při neúčasti omluvené ze závažných důvodů je možnost náhrady samostatným řešením zadaných úloh ze zameškané látky.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-K magisterský navazující

    obor M-VSR , 2. ročník, letní semestr, 4 kredity, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Výrobní systém jako inteligentní systém (IVS) - moderní přístupy k výrobním postupům, souvislost s konceptem Průmysl 4.0
2. Základy metod umělé inteligence, základní přístupy, rozdíl proti algoritmickým přístupům k řešení úloh
3. Systémy založené na znalostní bázi - způsoby reprezentace znalosti, základní metody využívané ve vyhodnovacích modulech
4. Expertní systémy, jejich využití v oblasti výrobních systémů, jejich struktura, plnění znalostní báze, vyhodnocování znalostí
5. Neuronové sítě, jejich základní principy a aplikace do oblasti výrobních systémů
6. Dekompozice výrobků a součástí na elementy - geometrické, konstrukční a výrobní. Způsoby jejich využití v modelování výrobků
7. Subsystém návrhu a konstrukce výrobků jako součást IVS
8. Subsystém technologické přípravy výroby jako součást IVS, variantní a generický způsob vytváření technologických postupů
9. Metody plánování a rozvrhování výroby v IVS
10. Metody skupinové technologie a s tím související uspořádání výrobního zařízení v IVS, clustrovací metody pro třídění součástí, kódovací systémy obrobků
11. Metody pro výběr výrobních zařízení a jejich uspořádání v jedné a více řadách
12. Metody analýzy skladovacích procesů v IVS
13. Získávání dat a jejich zpracování

Řízené samostudium

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Matematické modely a základní metody jejich řešení - soustavy algebraických rovnic, diferenciální rovnice
2. Metody lineárního programování
3. Reprezentace znalostí ve formě výrobních pravidel
4. Základní postupy vyhodnocování znalostí
5. Expertní systém pro analýzu výrobního zařízení
6. Použití neuronové sítě pro analýzu přesnosti obráběcího stroje
7. Dekompozice součásti na geometrické, konstrukční a výrobní elementy
8. Optimalizace výrobních nákladů a metody hledání nejlepšího technologického postupu
9. Metody skupinové technologie
10. Metody pro výběr a uspořádání výrobních zařízení
11. Heuristická metoda rozvrhování výroby pro reálné systémy
12. Metody pro analýzu skladovacích procesů
13. Zápočet