Detail předmětu

Inteligentní výrobní systémy

FSI-GIS-KAk. rok: 2013/2014

Pokrok ve výrobní a počítačové technice přináší nové aspekty v oblastech návrhů výrobků, výrobních procesů a výrobních systémů. Tradiční nástroje pro navrhování a řízení nadále nedostačují tomuto vývoji, proto se zde studenti seznamují s novými přístupy a metodami:
Výrobní systém jako inteligentní systém, základy umělé inteligence, expertní systémy, neuronové sítě, metody pro návrh a konstrukci výrobku, technologické přípravy výroby, skupinové technologie, rozvrhování výroby, lineární programování.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. Ing. Lubomír Vašek, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav výrobních strojů, systémů a robotiky (ÚVSSR)

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

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je určen pro kombinovanou formu studia, samostatná práce studenta je usměrňována blokem přednášek a cvičení.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky udělení zápočtu:
účast ve cvičeních

Zkouška:
zkouška ověřuje získané znalosti. Zkouška má písemnou část, kde
se ověřuje schopnost studenta aplikovat získané znalosti a metody na
příkladech a ústní část, kde se ověřuje znalost teoretických základů.
Pokud student v písemné části vyřeší méně než polovinu zadaných příkladů u zkoušky neuspěl.

Učební cíle

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 kontrolována, při neúčasti omluvené ze závažných důvodů je možnost náhrady samostatným řešením zadaných úloh ze zameškané látky.

Základní literatura

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

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program M2I-K magisterský navazující

    obor M-VSR , 2 ročník, letní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Konzultace

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Lubomír Vašek, CSc.

Osnova

1. Výrobní systém jako inteligentní systém (IVS) - moderní přístupy k výrobním postupům
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