Tento projekt je financován se státní podporou Technologické agentury ČR a Ministerstva průmyslu a obchodu ČR v rámci Programu TREND.
Tento projekt byl financován v rámci Národního plánu obnovy z evropského Nástroje pro oživení a odolnost.
www.tacr.cz
Výzkum užitečný pro společnost.

Detail projektu

Využití předností sítí páté generace pro monitorování, optimalizaci a zefektivnění výrobního procesu v chytrých továrnách

Období řešení: 01.01.2023 — 31.12.2024

Zdroje financování

Technologická agentura ČR - 7. veřejná soutěž - Program průmyslového výzkumu a experimentálního vývoje TREND

- plně financující (2023-03-01 - 2028-07-31)

O projektu

Předkládaný projekt reaguje na přednosti, které 5G do výrobního procesu přináší.

Popis anglicky
The research project responds to the advantages of 5G in the production process. It aims optimization production processes through a modern monitoring system in smart factories and ensures maximum efficiency, waste reduction and monetization of 5G infrastructure (increase productivity and thus the returns of investment in 5G infrastructure). Predictive analysis is considered as an accompanying tool, which will increase the actual use of data and thus help automated and manual planning tools to a much more efficient informed decision-making process. The results of the project will offer a comprehensive approach to sensor data within the 5G infrastructure of the futuristic smart factory.

Klíčová slova
5G; OPC UA; TSN; KPI; CBCM;

Klíčová slova anglicky
5G, Industry 4.0, KPI, Machine Learning, AI, Automated Predictive Maintanance, Manufacturing optimization, Manufacturing prediction, OPC UA

Označení

FW07010004

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Mišurec Jiří, prof. Ing., CSc. - hlavní řešitel
Fujdiak Radek, doc. Ing., Ph.D. - spoluřešitel

Útvary

Ústav telekomunikací
- příjemce (10.06.2022 - nezadáno)

Výsledky

MOŽNÝ, R.; MAŠEK, P.; ŠTŮSEK, M.; MOLNÁR, K.; PALENSKA, M.; MOLTCHANOV, D.; HOŠEK, J. Experimental Quality Assessment of Cellular Networks and their Utilization for UAV Services. In 2023 IEEE 97th Vehicular Technology Conference VTC2023 (Spring). 2023 IEEE 97th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Spring). IEEE, 2023. p. 1-6. ISBN: 979-8-3503-1114-3. ISSN: 2577-2465.
Detail

ŠTŮSEK, M.; MAŠEK, P.; DVOŘÁK, R.; LE DINH, T.; MOŽNÝ, R.; ZEMAN, K.; OMETOV, A.; ČÍKA, P.; MLÝNEK, P.; HOŠEK, J. Exploiting NB-IoT Network Performance and Capacity for Smart-Metering Use-Cases. In In proceedings of the 15th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Gent, Belgium: 2023. p. 193-199. ISBN: 979-8-3503-9328-6.
Detail

KUCHAŘ, K.; BLAŽEK, P.; FUJDIAK, R. From Playground to Battleground: Cyber Range Training for Industrial Cybersecurity Education. In ICCNS 2023 Proceedings. 2023. p. 1-6. ISBN: 979-8-4007-0796-4.
Detail

HOLASOVÁ, E.; FUJDIAK, R.; MIŠUREC, J. Comparative Analysis of Classification Methods and Suitable Datasets for Protocol Recognition in Operational Technologies. Algorithms, 2024, vol. 17, no. 5, p. 1-20. ISSN: 1999-4893.
Detail

HOLASOVÁ, E.; BLAŽEK, P.; FUJDIAK, R.; MAŠEK, J.; MIŠUREC, J. Exploring the Power of Convolutional Neural Networks for Encrypted Industrial Protocols Recognition. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024, vol. 38, no. June 2024, p. 1-11. ISSN: 2352-4677.
Detail

POSPÍŠIL, J.; FUJDIAK, R. Increasing data rate of LoRa technology using frequency division multiplex. In ICCNS 2023 Proceedings. 2023. p. 1-5. ISBN: 979-8-4007-0796-4.
Detail

HOLASOVÁ, E.; FUJDIAK, R.; BLAŽEK, P.; BOHAČÍK, A. Automated Neural Network Structure Design for Efficient Anomaly Identification. In ICCNS 2023 Proceedings. 2023. p. 1-7. ISBN: 979-8-4007-0796-4.
Detail

KUCHAŘ, K.; HOLASOVÁ, E.; FUJDIAK, R.; SYSEL, R.; POSPÍŠIL, O.; FUJDIAK, I.; MIŠUREC, J.: FW07010004-V4; KAREL: Konvergentní Adaptibilní 5g-Ready Experimentální Linka. CyberGrid laboratoř (SC5.36). (funkční vzorek)
Detail

Odpovědnost: Mišurec Jiří, prof. Ing., CSc.