Název: Aplikace strojového učení pro prediktivní údržbu v Průmyslu 4.0
Překlad názvu: Applications of Machine Learning in Predictive Maintenance of Industry 4.0
Autoři: Navrátil, Tadeáš ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Práce zpracovává algoritmy strojového učení pro použití v konceptu Průmysl 4.0. Největší důraz je kladen na prediktivní údržbu a vizuální inspekci. V teoretické části je práce zaměřena na literární rešerši metod strojového učení v oblasti detekce anomálií v časových řadách a obrazových datech. V praktické části se zabývá reimplementací vybraných metod a jejich zhodnocení pomocí matice záměn a metrik, které z ní vycházejí. The thesis develops machine learning algorithms for use in the Industry 4.0 concept. The main focus is on predictive maintenance and visual inspection. In the theoretical part, the thesis focuses on a literature search of machine learning methods in the field of anomaly detection in time series and image data. The practical part deals with the reimplementation of the selected methods and their evaluation using the confusion matrix and metrics based on it
Klíčová slova: Autoenkodéry; Detekce anomálií; Prediktivní údržba; Průmysl 4.0; Průmyslová revoluce; Strojové učení; Vizuální inspekce; Anomaly detection; Autoencoders; Industrial Revolution; Industry 4.0; Machine Learning; Predictive Maintenance; Visual Inspection

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/210119

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-526622


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce