Detail předmětu

Zpracování dat

FSI-GSZ-KAk. rok: 2020/2021

Předmět seznamuje studenty s problematikou zpracování dat ve výrobním procesu. Postupně budou popsány základní metody sběru dat, průmyslové sběrnice, metody přenosu dat včetně zabezpečení, analýza a zpracování dat a v neposlední řadě záznam v databázovém systému. Důraz je kladen na současné metody, které splňují požadavky pro oblast Průmysl 4.0.

Garant předmětu

Výsledky učení předmětu

Získání obecných zásad v oblasti sběru a zpracování dat. Přehled moderních metod v oblasti zpracování dat se zaměřením na Průmysl 4.0

Prerekvizity

Teoretické znalosti z oblasti fyziky, základy elektrotechniky a základy algoritmizace.

Doporučená nebo povinná literatura

Handbook of Modern Sensors: Physics, Designs, and Applications 5th ed. 2016 Edition, Springer International Publishing, Switzerland 2016
Frank Lamb: Industrial Automation: Hands-On, McGraw-Hill Education, 2013
LabVIEW Measurements Manual, National Instruments, April 2003 Edition, Part Number 322661B-01, dostupné z www.ni.com
Behzad Ehsani: Data Acquisition using LabVIEW, Packt Publishing, 2016

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Výuka je doplněna laboratorním cvičením.

Způsob a kritéria hodnocení

Předmět se skládá ze cvičení a přednášek. Cvičení je ukončeno zápočtem (je udělován ve 13. výukovém týdnu). K jeho získání je nutná 100% účast na cvičení a dále aktivita ve cvičení. Student zpracuje k zápočtu samostatnou práci v předepsaném rozsahu a kvalitě. Na základě kvality práce ve cvičení, získává student až 30 bodů ke zkoušce Práce musí být odevzdána v písemné formě a učitelem zkontrolována a uznána. Zkouška je realizována písemným testem, student může z tohoto testu získat až 70 bodů, kde 30 bodů získává ze cvičení. Hodnocení výsledku zkoušky je dáno klasifikační stupnicí dle ECTS.

Jazyk výuky

čeština

Cíl

Cílem předmětu je uspořádání vědomosti a metod použiváných při zpracování dat ve výrobním procesu.

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

Účast na přednáškách je doporučená, účast v laboratořích je kontrolovaná. Maximálně dvě absence v laboratořích lze nahradit samostatným vypracováním chybějících protokolů.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-KSB-K magisterský navazující, 1. ročník, letní semestr, 4 kredity, povinný

  • Program M2I-K magisterský navazující

    obor M-KSB , 2. ročník, letní semestr, 4 kredity, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace v kombinovaném studiu

9 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Informace a data, základní pojmy, typy a způsoby získávání dat.
2. Sběrnice a snímače používané v průmyslu
3. Systémy pro sběr dat, základní vlastnosti
4. Přenos dat, protokoly, komprese, šifrování
5. Záznam dat, záznamové média, způsoby ukládání dat
6.Textové editory, tabulkové procesory, grafika
7. Základy zpracování dat v prostředí Matlab/Simulink
8. Základy zpracování dat v prostředí LabVIEW
9. Jazyk SQL - tvorba dotazů, relační databáze
10. Jazyk SQL - relační databáze
11. Systémy pro IoT a cloudové systémy
12. Pokročilé metody zpracování dat
13. Praktické ukázky probraných témat.

Konzultace

34 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Informace a data, základní pojmy, typy a způsoby získávání dat.
2. Sběrnice a snímače používané v průmyslu
3. Systémy pro sběr dat, základní vlastnosti
4. Přenos dat, protokoly, komprese, šifrování
5. Záznam dat, záznamové média, způsoby ukládání dat
6.Textové editory, tabulkové procesory, grafika
7. Základy zpracování dat v prostředí Matlab/Simulink
8. Základy zpracování dat v prostředí LabVIEW
9. Jazyk SQL - tvorba dotazů, relační databáze
10. Jazyk SQL - relační databáze
11. Systémy pro IoT a cloudové systémy
12. Pokročilé metody zpracování dat
13. Praktické ukázky probraných témat.

Laboratorní cvičení

9 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Sběr dat v prostředí Matlab, základní informace
2. Sběr dat v prostředí Matlab, získání dat ze senzoru
3. Zpracování dat v prostředí Matlab (Octave)
4. Sběr dat v prostředí LabVIEW, základní informace
5. Sběr dat v prostředí LabVIEW, získání dat ze senzoru
6. Komprese a šifrování získaných dat
7. Tabulkové procesory, zpracování dat
8. Tabulkové procesory, rozšířené funkce
9. MS Access, tabulky, vyhledávací dotazy
10. MS Access, relační DB
11. SQL dotazy, relační DB
12. Kontrola a kompletace protokolů
13. Zápočet

eLearning