Optimalizace nastavení parametrů technologického procesu

dc.contributor.advisorKoštialová Jančíková, Zora
dc.contributor.authorSláčala, Jaroslav
dc.contributor.consultantBarčák, Tomáš
dc.contributor.refereeDavid, Jiří
dc.date.accepted2017-06-01
dc.date.accessioned2017-08-23T09:31:18Z
dc.date.available2017-08-23T09:31:18Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractCílem diplomové práce je optimalizace procesního nastavení technologického procesu s využitím systému umělých neuronových sítí. Očekávaným výsledkem práce je návrh provozní aplikace pro podporu rozhodování operátorů v rámci systému řízení výroby. Z důvodu širšího zasazení tématu práce do problematiky jsou v práci přiblíženy základní metody umělé inteligence. Velká část práce je věnována umělým neuronovým sítím. Dále je v práci vysvětlen systém MES, jeho možnosti a přínos pro výrobní sektor. Systémem MES je úzce svázán s filozofií Industry 4.0, tedy plně kybernetickým podnikem, tzv. „smart factory“. Problematika neuronových sítí, jejich praktický návrh a testování bylo realizováno pomocí software STATISTICA firmy StatSoft, Inc.cs
dc.description.abstractThe aim of the thesis is optimization of the process setting of the technological process by using a system of artificial neural networks. The expected result of this work is the draft of process application for operator’s decision support within the production control system. Due to the wider set the theme of work into problems in this thesis work are approximated basic methods of artificial intelligence. A large part of the thesis is devoted to artificial neural networks. The study also explained MES system and its potential and benefits for manufacturing sector. MES system is closely tied to the Industry 4.0 philosophy, a fully cybernetic factory so-called smart factory. Problems of artificial neural networks, their practical design and testing have been realized by using the software STATISTICA, StatSoft, Inc.en
dc.description.department638 - Katedra automatizace a počítačové techniky v metalurgii
dc.description.resultvýborněcs
dc.format.extent4213195 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.senderS2736cs
dc.identifier.thesisSLA0116_FMMI_N3922_3902T042_2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/119300
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.rights.accessopenAccess
dc.subjectUmělá inteligencecs
dc.subjectumělé neuronové sítěcs
dc.subjectManufacturing Execution Systemscs
dc.subjectIndustry 4.0.cs
dc.subjectArtificial intelligenceen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectManufacturing Execution Systemsen
dc.subjectIndustry 4.0.en
dc.thesis.degree-branchAutomatizace a počítačová technika v průmyslových technologiíchcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta metalurgie a materiálového inženýrstvícs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-programEkonomika a řízení průmyslových systémůcs
dc.titleOptimalizace nastavení parametrů technologického procesucs
dc.title.alternativeOptimization of parameter setting of the technological processen
dc.typeDiplomová prácecs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 3 out of 3 results
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SLA0116_FMMI_N3922_3902T042_2017.pdf
Size:
4.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SLA0116_FMMI_N3922_3902T042_2017_posudek_vedouci_Kostialova_Jancikova_Zora.doc
Size:
30.5 KB
Format:
Microsoft Word
Description:
Posudek vedoucího – Koštialová Jančíková, Zora
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SLA0116_FMMI_N3922_3902T042_2017_posudek_oponent_David_Jiri.pdf
Size:
455.9 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta – David, Jiří