dc.contributor.advisor | Žídek, Jan | |
dc.contributor.author | Václavík, Alfons | |
dc.date.accessioned | 2020-07-20T12:06:59Z | |
dc.date.available | 2020-07-20T12:06:59Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/140488 | |
dc.description.abstract | Bakalářská práce v úvodu popisuje nástup čtvrté průmyslové revoluce, vysvětluje koncept Průmyslu 4.0, popisuje klíčové metody a principy, které jsou součástí konceptu Průmyslu 4.0. Tento koncept vytváří celistvý pohled na propojenost jednotlivých principů. Bakalářská práce vyzvedává důležitost získávání, zpracování a využití dat o výrobě, kdy data nemusí pocházet přímo z jednotlivých výrobních strojů, ale může se jednat například o lokační data nástrojů a výrobků nebo jiná enviromentální data chytré továrny. Dále bakalářská práce vysvětluje pojem smart senzor a popisuje různé druhy komunikace senzorů s řídicími jednotkami, kterými jsou ve výrobních procesech – zpravidla PLC nebo jiné mikroprocesorové aplikace. Praktická část práce nabízí pohled na úpravu výukového modelu firmy Fischertechnik, který má v původním stavu simulovat výrobní stroj nevyhovující standardům Průmyslu 4.0. Provedením řady úprav a vytvořením počítačové aplikace jsou v tomto modelu zpřístupněny některé principy a metody Průmyslu 4.0. Principy konceptu Průmysl 4.0, které je možné po aplikaci úprav modelu prezentovat, jsou například: SCADA, velká data, virtuální dvojče, personifikace výrobků aj. Implementace těchto úprav dále napomáhá při optimalizaci běhu modelu stroje. | cs |
dc.description.abstract | The theoretical part of this thesis deals with the formation of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, and key methods and principles, which are classified as part of Industry 4.0. It creates a comprehensive overview of the interconnection of all these principles and methods. It highlights the importance of data collection during the production process and the fact that this data doesn’t have to come from the machines in production, it can be information about products, tool location data or data about various environmental properties inside a factory. The theoretical part also explains the concept of smart sensors and describes many different types of communication between sensors and control units. These control units are, in most cases PLCs or other microprocessor-based applications. Practical part reports on all the changes performed on the selected educational model from Fischer Technik company. This educational model, in its original state, represented a manufacturing machine, non-compliant to the standards of Industry 4.0. By making a series of adjustments to the education model and creating running computer applications for virtualization, some principles and methods of Industry 4.0 are met. The principles that can be presented on the educational model after applying the adjustments include SCADA system control, Big Data, Virtual Twin, product personification, and many others. These adjustments can help with further optimization of the production. | en |
dc.format.extent | 3762505 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Průmysl 4.0 | cs |
dc.subject | internet věcí | cs |
dc.subject | kybernetická bezpečnost | cs |
dc.subject | digitální dvojče | cs |
dc.subject | rozšířená realita | cs |
dc.subject | virtuální realita | cs |
dc.subject | umělá inteligence – AI | cs |
dc.subject | velká data | cs |
dc.subject | automaticky navigovaná vozidla | cs |
dc.subject | RFID tagy | cs |
dc.subject | cloud computing | cs |
dc.subject | kolaborativní roboti | cs |
dc.subject | aditivní výroba – 3D tisk | cs |
dc.subject | auto optimalizace | cs |
dc.subject | kyber-fyzické systémy | cs |
dc.subject | cloud | cs |
dc.subject | kolaborativní platformy | cs |
dc.subject | LabVIEW | cs |
dc.subject | Adruino Mega 2560 | cs |
dc.subject | Industry 4.0 | en |
dc.subject | Internet of Things | en |
dc.subject | Cyber security | en |
dc.subject | Digital Twin | en |
dc.subject | Virtual Reality | en |
dc.subject | Augmented Reality | en |
dc.subject | Artificial Intelligence | en |
dc.subject | Big Data | en |
dc.subject | Automated guided vehicles | en |
dc.subject | RFID Tags | en |
dc.subject | Cloud computing | en |
dc.subject | Collaborative robots – COBOTS | en |
dc.subject | Additive manufacturing – 3D printing | en |
dc.subject | Automatic optimization | en |
dc.subject | Cyber-Physical systems | en |
dc.subject | Cloud | en |
dc.subject | Collaborative platforms | en |
dc.subject | CSADA | en |
dc.subject | LabVIEW | en |
dc.subject | Arduino Mega 2560 | en |
dc.title | Výukový model výrobní linky na bázi principů Průmysl 4.0 | cs |
dc.title.alternative | Training Model of Production Line based on Industry 4.0 Principles | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Dohnal, Jakub | |
dc.date.accepted | 2020-06-26 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Počítačové systémy pro průmysl 21. století | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | VAC0194_FEI_B2660_2020 | |
dc.rights.access | openAccess | |