Detail předmětu

Automatizace v chemickém inženýrství

FEKT-BPC-ACHIAk. rok: 2023/2024

Předmět poskytuje základy systémového a procesního řízení, modelování a simulace technologických procesů. Dále se student naučí základy systémů pro dávkové řízení, vlastnosti a funkce systémů na všech úrovní podnikové hierarchie. Předmět dále prezentuje základy Průmysl 4.0 a souvisejících technologií včetně strojového učení a databázových systémů.   

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

3

Garant předmětu

doc. Ing. Václav Kaczmarczyk, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Vstupní znalosti

Znalosti z předmětu Úvod do průmyslové automatizace 

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Předmět je zakončen závěrečnou zkouškou (max. 100 b). Pro úspěšné absolvování je nutné získat minimálně 50 b. 

Závěrečná zkouška je písemná s možností ústního přezkoušení.

Učební cíle

Cílem předmětu je poskytnout studentům hlubší znalosti systémů, modelovacích a simulačních metod, které se dnes široce využívají v průmyslové automatizaci nejen chemických procesů.   
Student je schopen:
- popsat a modelovat základní typy systémů / procesů.
- číst základní technologická schémata.
- porozumět funkci systémů na všech úrovních hierarchie řízení výrobního procesu.
- obsluhovat a konfigurovat systém pro řízení výroby.
- orientovat se v oblasti moderních metod souvisejících s průmyslovou transformací.   

Základní literatura

Zezulka F., Fiedler P., Bradáč Z.: Prostředky průmyslové automatizace, elektronické texty (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BPCP_CHTN bakalářský 3 ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Václav Kaczmarczyk, Ph.D.

Osnova

1. Úvod do systémového a procesního řízení
2. Úvod do modelování systémů/procesů
3. Modelování a simulace základních procesů
4. Technologická schémata
5. Dávkové řízení 1
6. Dávkové řízení 2
7. PLM
8. MES systémy
9. Průmysl 4.0
10. Digitální dvojče, virtuální zprovoznění
11. Machine Learning
12. Databázové systémy
13. Shrnutí, opakování učiva