|
|
Proactive system maintenance machines in engineering practice
Križanová, Bronislava ; Řezníčková, Hana (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the topic of proactive maintenance of machine tools. Different systems of maintenance, most widespread methods of diagnostics are described in the thesis and then there is selection of appropriate method of technical diagnostic state for machine tools in company. Tribological diagnostic is developing method and apposite for any kind of machines with lubricating system or machining emulsion. In practical part, it is focused on the analysis of installed maintenance system in the company, overview of actual analysis and measuring instruments of tribological diagnostic for machine tool. Prior to the end the process in field of proactive solving of systems of maintenance has been recommended for SMC Industrial Automation CZ LLC Vyškov.
|
|
|
Automatická detekce zlomení nástroje při děrování plechů
Kluz, Jan ; Rajchl, Matej (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a následnou implementací systému automatické detekce zlomení razníku při procesu děrování plechů razníkem o malých rozměrech (0.5 x 12 mm). Navrhovaný systém má význam pro výrazné ulehčení práce operátora, zrychlení procesu výroby a rovněž šetření finančních prostředků firmy. V první části práce je předvedena řešena problematika. Následuje stručný teoretický úvod do oblasti digitálního zpracování signálu. V další části jsou prezentovány metody vyvinuté za účelem detekce signálu zlomení včetně pomocných algoritmů. Jedná se o metodu frekvenčních špiček, frekvenčních pásem, autokorelace, metody frekvenční korelace, klasifikaci strojovým učením včetně hlubokého strojového učení. Z použitých metod dosáhla nejlepších výsledků metoda hlubokého strojového učení neuronové sítě. Pro účely navržení klasifikačního systému byly použity charakteristiky z časové a frekvenční oblasti. Je popsána rovněž možnost prediktivní údržby nástroje včetně rešerše této oblasti v moderním průmyslu. Prezentovány jsou pak dosažené výsledky a jejich stručné zhodnocení. V poslední části se nachází popis procesu implementace celého systému do realtime podoby a jeho propojení s děrovacím lisem pomocí mikrokontroléru Arduino Uno a vytvořeného vstupně-výstupního signálového obvodu. Navrhovaný systém se povedlo sestavit, otestovat a uvést do zkušebního provozu.
|
|
|
Zařízení pro monitorování a agregaci velkého množství průmyslových dat
Held, Oliver ; Pánek, Richard (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca popisuje hardvérovú a softvérovú prípravu monitorovacieho zariadenia pre zber veľkých dát v priemysle. Zariadenie je zložené z vývojového kitu BeagleBone Black, na ktoré sú pripevnené senzory na snímanie vibrácií, teploty a pretvorenia. Cieľom práce je vytvoriť zariadenie s dôrazom na nízke náklady, jednoduchosť a možnú rozšíriteľnosť. Pri zbere dát zo senzorov sa využíva zbernica I2C a vstavaný AD prevodník. Dáta sú odosielané na vzdialený server pomocou protokolu UDP. Časť práce sa venuje vytvoreniu a použitiu vlastného tenzometrického modulu. Prínosom práce je otestovanie platformy a metódy zberu, agregácie a odosielania dát.
|
|
|
Principy údržby metodou TPM
Zahradníček, Lukáš ; Hammer, Miloš (oponent) ; Řezníčková, Hana (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na moderní metodu TPM používanou ve výrobních firmách k údržbě strojních zařízení. V teoretické části je nejdříve popsána obecně údržba a dále je podrobně rozebrána metoda TPM. Také je zde popsána technická diagnostika, na kterou byl kladen důraz v praktické části z hlediska využití vibrodiagnostiky v prediktivní údržbě. V praktické části je potom uveden návrh na zavedení metody TPM ve vyškovském závodě firmy SMC Industrial Automation s.r.o.
|
|
|
Prediktivní údržba u automatizovaných montážních strojů
Janík, Vladimír ; Burget, Radim (oponent) ; Mecerod, Václav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou analýzy dat získaných z automatizovaných montážních strojů a jejich rychlým a přehledným zobrazením ve formátu vhodném pro jednotlivé koncové uživatele. Součástí této práce je také srovnání webových frameworků, návrh struktury databáze a následného softwarového řešení. Data jsou načítána pomocí implementovaného modulu programovacího jazyka. Dále jsou analyzována a zobrazována uživateli prostřednictvím webové aplikace, ke které mohou mít uživatelé přístup z kteréhokoli zařízení připojeného k firemní síti.
|
|
|
Design of a Part of an Information System for the Use of Industrial Data
Held, Oliver ; Klusák, Aleš (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the description and innovation in an industrial company, which is focused on the diagnostics of production machines using mainly big data collection. The theoretical part of the thesis describes industry 4.0, the demands of big data on storage and also the basics of change management. The analytical part includes a description of the company, an analysis of the current state and a proposal for change. The proposed changes are the transition from a relational database to a non relational one and a new web application for data visualization. The last part of the thesis describes the implementation of these changes and their evaluation.
|
|
|
Systém identifikace vlaků ve výhybkách pomocí pokročilých metod strojového učení
Krč, Rostislav ; Vorel,, Jan (oponent) ; Plášek, Otto (oponent) ; Podroužek, Jan (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o možnostech automatického rozpoznání vlaků ve výhybkách na základě akcelerometrických dat. Byl zohledněn současný stav poznání včetně požadavků výzkumných projektů jako S-Code, In2Track a Výhybka 4.0. V provedených experimentech byly uvažovány různé architektury umělých neuronových sítí (ANN) a statisticky vyhodnoceny různé scénáře použití. Výsledná přesnost dosáhla 89.2 % pro konvoluční neuronovou síť (CNN), která byla vybrána jako vhodná základní architektura pro další experimenty. Projevila se vysoká schopnost zobecnění problému, jelikož modely natrénované na datech z jedné lokality byly schopné určit typ lokomotivy na jiné lokalitě. Další experimenty posuzovaly vliv filtrů a redukce šumu. Ukázalo se, že natrénované modely jsou vhodné pro aplikaci in-situ s ohledem na hardwarová omezení, neboť mají malé nároky na paměť a výpočetní výkon. Kvůli omezenému množství naměřených dat byla využita data z elektrické přenosové soustavy, což umožnilo další upřesnění navržené CNN architektury. Nejvyšší přesnosti pro klasifikaci časových řad je dosaženo pomocí hluboké vícevrstvé architektury s využitím regularizačních metod jako dropout nebo normalizace batche. Využití aktivační mapy tříd (CAM) napomohlo vysvětlení rozhodovacího procesu neuronové sítě. Prezentované výsledky prokázaly proveditelnost identifikace typů vlaků přímo ve výhybce. CNN byla zvolena jako optimální architektura pro tento úkol, vzhledem k vysoké přesnosti, schopnosti automatické filtrace a rozpoznání vzorů, což umožňuje využití end-to-end strategie. Vzhledem k nízkým výpočetním nárokům je navíc možné použití natrénovaných modelů přímo na výhybce. Byly rovněž formulovány požadavky na minimální množství dat a parametry senzorů. Tato disertační práce přispívá k porozumění problematiky identifikace typů vlaků a poskytuje pevné teoretické základy pro další výzkum.
|
|
| |
|
|
Prediktivní diagnostika a údržba robotů Stäubli
Lojková, Pavlína ; Řezníčková, Hana (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o prediktivní diagnostice a údržbě robotů Stäubli ve firmě Bosch Diesel s.r.o. v Jihlavě. Jsou popsány doposud sledované parametry a k tomu účelu navrženy další vhodné. Je realizován návrh eskalačního modelu, jeho vylepšení a vizualizace. V bakalářské práci je také provedeno zhodnocení řešené problematiky.
|
|
|
Životní cyklus stroje
Mikulka, Tomáš ; Marek, Jiří (oponent) ; Knoflíček, Radek (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na určení stavu životního cyklu výrobního stroje. Práce je rozdělena do několika kapitol. Nejprve je v úvodu definován životní cyklus stroje, z čeho se skládá a jsou zde uvedeny použité slovní spojení. Následně se práce věnuje údržbě, opravám a modernizaci výrobního stroje. Poté je ukázka podnikové struktury společnosti Schaeffler Skalica a jednotlivé metody určující stav životního cyklu stroje. V další kapitole je popsán stroj a následně jsou vytvořeny k danému stroji analýzy ke zjištění aktuálního stavu. Posléze jsou vytvořené analýzy vyhodnoceny.
|
host ::
RSS.