352-0559/01 – Digitální továrna 2.0 (DT20)
Garantující katedra | Katedra automatizační techniky a řízení | Kredity | 5 |
Garant předmětu | Ing. David Fojtík, Ph.D. | Garant verze předmětu | Ing. David Fojtík, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2022/2023 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | FS | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je obeznámit posluchače s principem digitální továrny včetně praktického seznámení s prostředky, technologiemi a metodami na které tvoří páteří digitální továrny. Studenti se postupně seznámí s problematikou typických senzorů, komunikačními sítěmi, datovými úložišti a metodami zpracování a vyhodnocování dat včetně úvodu do umělé inteligence.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
Předmět seznámí posluchače s principem digitální továrny a prostředky, technologiemi a metodami, které tvoří páteř digitální továrny.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Studenti vypracují a obhájí individuálně řešený projekt. (50 bodů)
Test znalostí. (50 bodů)
E-learning
Další požadavky na studenta
Uživatelská znalost výpočetní techniky.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Úvod do předmětu, koncepce a struktura digitální továrny.
2. Úvod do inteligentních senzorů a snímačů se zaměřením na dopravu a manipulaci.
3. Úvod do problematiky bezkontaktních a optických senzorů.
4. Úvod do zpracování dat obrazu.
5. Internet věcí a jeho význam v digitální továrně.
6. Počítačové datové sítě v digitálních továrnách.
7. Bezdrátové počítačové sítě v digitálních továrnách.
8. Průmyslové komunikační standardy a komunikační protokoly.
9. Úvod do relačních databází a SQL serveru.
10. Základy jazyka TSQL - dolování a vyhodnocování dat.
11. Digitální dvojče, implementace v digitální továrně.
12. Automatické vyhodnocování dat a úvod do umělé inteligence.
13. Neuronové sítě, typy neuronových sítí, metody trénování.
14. Udělování zápočtů.
Podmínky absolvování předmětu
Podmínky absolvování jsou definovány pouze pro konkrétní verzi předmětu a formu studia
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.