Detail předmětu

Zpracování dat

FSI-GSZ-KAk. rok: 2024/2025

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.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

Vstupní znalosti

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

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

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

Učební cíle

Cílem předmětu je uspořádání vědomosti a metod použiváných při zpracování dat ve výrobním procesu.
Získání obecných zásad v oblasti sběru a zpracování dat. Přehled moderních metod v oblasti zpracování dat se zaměřením na Průmysl 4.0

Základní literatura

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

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program N-KSB-K magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, 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. Přenos dat, protokoly, komprese, šifrování
4. Systémy pro IoT a cloudové systémy
5. Základy zpracování dat v prostředí Matlab/Simulink
6. Základy zpracování dat v prostředí LabVIEW
7. Databáze - Jazyk SQL - tvorba dotazů, relační databáze
8. Textové editory, tabulkové procesory, grafika
9. Pokročilé metody zpracování dat - klasifikace dat
10. Pokročilé metody zpracování dat - evoluční algoritmy
11. Pokročilé metody zpracování dat - fuzzy množiny
12. Praktické ukázky probraných témat.
13. Zápočet  

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

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. Přenos dat, protokoly, komprese, šifrování
4. Systémy pro IoT a cloudové systémy
5. Základy zpracování dat v prostředí Matlab/Simulink
6. Základy zpracování dat v prostředí LabVIEW
7. Databáze - Jazyk SQL - tvorba dotazů, relační databáze
8. Textové editory, tabulkové procesory, grafika
9. Pokročilé metody zpracování dat - klasifikace dat
10. Pokročilé metody zpracování dat - evoluční algoritmy
11. Pokročilé metody zpracování dat - fuzzy množiny
12. Praktické ukázky probraných témat.
13. Zápočet