Detail předmětu
Inteligentní výrobní systémy
FSI-GISAk. rok: 2010/2011
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
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
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
- znalosti základních subsystémů výrobního systému, jejich funkcí a procesů v nich probíhajících
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Způsob a kritéria hodnocení
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
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
Základní literatura
Kusiak, A.: Intelligent Manufacturing Systems (EN)
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
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
Cvičení
Vyučující / Lektor
Osnova
2. Metody lineárního programování
3. Reprezentace znalostí ve formě výrobních pravidel
4. Základní postupy vyhodnocování znalostí
5. Expertní systém pro analýzu výrobního zařízení
6. Použití neuronové sítě pro analýzu přesnosti obráběcího stroje
7. Dekompozice součásti na geometrické, konstrukční a výrobní elementy
8. Optimalizace výrobních nákladů a metody hledání nejlepšího technologického postupu
9. Metody skupinové technologie
10. Metody pro výběr a uspořádání výrobních zařízení
11. Heuristická metoda rozvrhování výroby pro reálné systémy
12. Metody pro analýzu skladovacích procesů
13. Zápočet