Original title: Aplikace strojového učení pro prediktivní údržbu v Průmyslu 4.0
Translated title: Applications of Machine Learning in Predictive Maintenance of Industry 4.0
Authors: Navrátil, Tadeáš ; Richter, Miloslav (referee) ; Horák, Karel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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
Keywords: Anomaly detection; Autoencoders; Industrial Revolution; Industry 4.0; Machine Learning; Predictive Maintenance; Visual Inspection; Autoenkodéry; Detekce anomálií; Prediktivní údržba; Průmysl 4.0; Průmyslová revoluce; Strojové učení; Vizuální inspekce

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/210119

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-526622


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses