Ipar 4.0 technológiák
Internet of Things
Az IoT (Internet of Things), vagyis a dolgok internete egy kiemelt és gyorsan fejlődő területe az informatikának. Célja, hogy a lehető legtöbb eszközt összekapcsoljunk egymással, amelyek egymás között kommunikálnak, végeznek el feladatokat, szolgáltatnak adatokat, mindezt az interneten keresztül. A hétköznapi életben ez jelentheti a telefonunk, háztartási eszközök, gépjárművek összekapcsolását, ipari értelemben pedig a gyárban működő gépek, járművek, szenzorok (adatgyűjtő berendezések), mobil eszközök, felügyeleti rendszerek együttműködését. Ipari környezetben lényeges szempont, hogy a gépek által szolgáltatott adatokat valós időben vizualizálni is tudjuk, ezáltal valós idejű statisztikát tudunk szolgáltatni a termelést illetően.
Big Data
A big data fogalma alatt azt a komplex technológiai környezetet (szoftvert, hardvert, hálózati modelleket) értjük, amely lehetővé teszi olyan adatállományok feldolgozását, amelyek annyira nagy méretűek és annyira komplexek, hogy feldolgozásuk a meglévő adatbázis-menedzsment eszközökkel jelentős nehézségekbe ütközik. Leegyszerűsítve, a big data, mint fogalom a nagy mennyiségű, nagy sebességgel változó és nagyon változatos adatok feldolgozásáról szól.A „Big data” létezésének alapfeltétele a megfelelő fizikai infrastruktúrának (hardver támogatásnak) a megléte. Másik kulcsszempont a magas rendelkezésre állás. Követelmény ezen kívül a megfelelő skálázhatóság is, mivel a Big data egyik meghatározó tulajdonsága a nagyon nagy és folyamatosan bővülő adatállomány. És ezen kívül figyelembe véve az adatok nagyon változatos voltát a rendszer flexibilitása is kihívások elő állítja az üzemeltetőt. A rendszernek redundánsak és rugalmasnak kell lennie.
Digitális Ikerpár
Bár a digitális iker fogalma 2002 körül született meg, csak a Dolgok Internetének (Internet of Things – IoT) köszönhetően lett költséghatékonyan implementálható az iparban. A digitális ikerpár egy olyan virtuális modellje egy folyamatnak, terméknek vagy szolgáltatásnak, mely segítségével összekapcsolható a valós, fizikai és a virtuális világ. A digitális ikerpár segítségével elemezni, monitorozni lehet a valós rendszereket annak érdekében, hogy megelőzzük a problémákat, rövidítsük a leállásokat vagy akár szimulációk futtatásával fejlesztéseket, végezzünk vagy előre tervezzünk.
3D nyomtatás
A 3D nyomtatás az MIT (Massachusetts Institute of Technology) által kifejlesztett additív gyártási technológia ( olyan eljárás amely során a hagyományostól eltérően nem anyag elvételével hanem annak hozzáadásával alakítjuk ki a kívánt geometriát ) . Legfőképp gyors prototípus gyártásra fejlesztették ki, ám felhasználható valós termékek rugalmas gyártására, az utóbbi időben már direkt szerszámkészítésre és precíziós öntőformák előállítására is alkalmazzák . A technológia legelterjedtebb változatai az FDM ömledék rétegzéses és az Easyjet fotopolimerizáción alapuló megoldás.
Automated Guided Vehicle (AGV)
Az Automated Guided Vehicle (AGV), vagyis az automata vezetett járművek - vezető nélküli targoncák - szállítmányozási feladatot látnak el. Az AGV egy olyan automata jármű, amely valamilyen, a talajra elhelyezett útvonalat követve közlekedik. Többféle technológia létezik, pl. optikai vagy mágneses úton vezetett AGV. Tipikusan az iparban alkalmazzák ezeket az eszközöket a gyáron belüli logisztika optimalizálására, és a hiányzó munkaerő pótlására.
RFID - Rádiófrekvenciás azonosítás
A rádiófrekvenciás azonosítás (Radio Frequency IDentification) olyan technológia, amely rádióhullámok segítségével automatikus azonosítást, illetve adatrögzítést tesz lehetővé, mikrochipek segítségével. Az RFID chip egy apró tárgy, amely rögzíthető vagy beépíthető az azonosítani kívánt objektumba, ami tulajdonképpen a már jól ismert vonalkód funkcióját tölti be, viszont annál sokkal többre is képes, mivel az RFID technológiát alkalmazó azonosítás során az úgynevezett RFID chipnek csupán az RFID olvasó közelében kell lennie és az sem feltétlenül akadály, ha az olvasó és a tag között fizikai objektum is található. További előnye az RFID technológiának, hogy nem csak azonosításra használható, lehetőséget biztosít adatok tárolására is. Bizonyos RFID tagek tartalmazhatnak memóriát is. Ezt kihasználva az azonosítani kívánt objektumról nem kell feltétlenül egy adatbázisban tárolni az adatokat, valamennyi információt tárolhatunk az azonosítani kívánt tárgyhoz vagy eszközhöz rögzítve is.
Technológiai Központ szcenáriói
A TK jelenleg közel 20 Ipar4 megoldást mutat be, melyek részben egyetemi tanszékek által alap Ipar4 technológiákból összeállított, ipari problémákra megoldást adó, működő makettek, másrészt ipari partnereink által biztosított, már a gyakorlatban is bizonyított, akár meg is vásárolható Ipar4 megoldásai, termékei.
Adatgyűjtés
Szenzorok alkalmazása
Az Ipar 4.0 megoldások alapja a fizikai rendszerekből származó adatok gyűjtése, továbbítása a digitális rendszerek fele. A szcenárió a Balluff cég által Magyarországon gyártott ipari szenzorokból mutat be néhányat - RFID olvasók, optikai közelítés érzékelők, digitális kamera. A szenzorok jeleit az ipari szabványnak tekinthető IO-Link rendszer gyűjti össze és továbbítja. A mért adatokat korszerű, digitális toronylámpákon jelenítjük meg.
Együttműködő partner: Balluff
Termelési folyamat vezérlés
A Festo palettázó állomáson az ipar számos területén alkalmazott egy vagy többtengelyű berendezéseket mutatjuk be, amelyek lineáris egységekből épülnek fel. A szcenárió arra mutat megoldást, hogy egy hagyományos gyártó berendezésből valós idejű adatokat nyerünk ki, illetve a berendezést külső rendszerből vezéreljük. Az Ipar 4.0 megoldások alapja, hogy a gyártás során keletkező minden adatot, információt digitálisan ki tudjunk nyerni a gyártó berendezésekből, valamint az informatikai rendszerekben feldolgozott adatok alapján be tudjunk avatkozni a gyártásba.
Együttműködő partner: Festo
Integrált rendszerek
A szcenárió bemutatásának célja, hogy a kkv-k megismerjék a termelőüzemi gyártás irányításának és felügyeletének bevált módszereit, az alkalmazott technológiákat. A bemutatóban egy felhő alapú, SAP ERP rendszerben feladott rendelés alapján, a gyár makettben elindul a termelés, melynek egyes fázisai a szintén felhő alapú, SAP MES rendszerben folyamatosan nyomon követhetők.
Együttműködő partner: SAP
Nagy mennyiségű adatgyűjtés
Az anyagáramlást érzékelő szenzorok nagy mennyiségű adatot állítanak elő. Ezek elemzése komoly informatikai feladat, melyet a Cloudera-Dell-Reach architektúrán szemléltetünk. Valós idejű OEE számítás, prediktív karbantartás és anomália detekció, valamint virtuális (VR) és kiterjesztett (AR) valóság bemutató is látható. A szcenárióban a hangsúlyt az adatvizualizációra és a nagy mennyiségű adatgyűjtésre helyezzük.
Együttműködő partner: REACH , Cloudera , DELL
Logisztika
A szcenárió bemutatja, hogy miként lehet egy automatikusan, logisztikai környezetben működő lokalizációs rendszer segítségével a logisztikai objektumokat, eszközöket, nyersanyagot stb. nagy pontossággal követni, és az így nyert információt hogyan lehet felhasználni a folyamatok veszteségeinek csökkentésére, hatékonyságuk javítására. A demonstráció bemutatja azokat az alapkomponenseket (pl. AGV, kézi hidraulikus emelő) és ezen helymeghatározók kapcsolatát, melyek a gyáron belüli anyagellátási területek kulcsfontosságú elemei.
Együttműködő partner: BME Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék
Gyártási cella monitorozás
A termelőüzemekben fontos információ, hogy egy adott termék gyártása éppen milyen fázisban tart, a megrendelt mennyiségből mennyi készült el, mennyi selejt keletkezett, stb. Az egyes munkahelyeken dolgozó operátorok számára lényeges, hogy az épen gyártott termékhez tartozó utasítást meg tudják tekinteni, lássák, hogy állnak az adott napi terv teljesítésével. A bemutatott szcenárió ezen adatok gyűjtésére, vizualizálására mutat megoldást.
Együttműködő partner: NetLife
Digitális Ikerpár
Az eszközök, termékek folyamatos kommunikációja révén létrejövő adatok alapján az intelligens rendszer képes optimalizálni a gyártási folyamatot. A fizikai rendszernek a digitális leképezését digitális ikernek nevezik. Az így kialakított intelligens rendszer „tapasztalatokat” gyűjthet, azaz képes a tanulásra. A szcenárióban egy fizikai berendezést és digitális ikerpárját, ennek gyakorlati alkalmazását mutatjuk be.
Együttműködő partner: BME Gyártástudomány és -technológia Tanszék
Hibaforrás meghatározása
Ipari környezetben összetett rendszerek működnek, amelyeknek a komponensei szorosan együttműködnek. Az egyik komponens meghibásodása számos más komponens meghibásodását okozza. A BME-AUT és a NetVisor közösen létrehozott rendszere éppen az ilyen láncszerű meghibásodások forrását mutatja ki. A szcenárió keretein ilyen belül hibákat generálunk, amelyeket a rendszer vizualizál, kimutatja, hogy melyik komponensek hibásodtak meg, és hogy melyik komponens okozta eredetileg a hibát.
Együttműködő partner: NETvisor
IPAR 4.0 Zero Point
A szcenárió bemutatásának célja, hogy az érdeklődők megismerjenek olyan korszerű adatelemző és adatfeldolgozó rendszert, mellyel képesek a növekvő mennyiségi és minőségi elvárásoknak megfelelően, könnyen, rugalmasan és gazdaságosan valós időben adatokkal szolgálni mind maguk felé, mind a megrendelők felé. A demonstráció során olyan hibakezelő-menedzsment is bemutatásra kerül, mely az akár 10 gépes gyártósorról érkező hibás termékek hibaforrásait összegyűjteni majd vizualizálni képes.
Együttműködő partner: Mobile Solution, AutSoft, Master Partner
Kiterjesztett valóság a gyártásban
Az Ipar 4.0 megoldások alapja a fizikai rendszerekből származó adatok gyűjtése, továbbítása a digitális rendszerek fele. A szcenárió a Balluff cég által Magyarországon gyártott ipari szenzorokból mutat be néhányat - RFID olvasók, optikai közelítés érzékelők, digitális kamera. A szenzorok jeleit az ipari szabványnak tekinthető IO-Link rendszer gyűjti össze és továbbítja. A mért adatokat korszerű, digitális toronylámpákon jelenítjük meg.
Együttműködő partner: S&T, PTC, SMC
Zöld gyár
Az ipari vállalatok körében kiemelkedő fontoságú a minél hatékonyabb termelés megvalósítása, mely eredményesen fokozható a hagyományos szervezeti, gazdasági intézkedésekkel, más részről maga a termelés hatékonyságát fokozó megoldások, mint energia és információ menedzsment rendszerek alkalmazásával. A szükséges információk megszerzését a folyamatos adatgyűjtés tudja biztosítani, mely adatok aztán a megfelelő információ és adat gyűjtő és elemző szoftverek és eszközök által megjeleníthetővé, analizálhatóvá tehetők.
Együttműködő partner: KONSys
Optimalizálás
Termelési folyamat vezérlés
A Festo palettázó állomáson az ipar számos területén alkalmazott egy vagy többtengelyű berendezéseket mutatjuk be, amelyek lineáris egységekből épülnek fel. A szcenárió arra mutat megoldást, hogy egy hagyományos gyártó berendezésből valós idejű adatokat nyerünk ki, illetve a berendezést külső rendszerből vezéreljük. Az Ipar 4.0 megoldások alapja, hogy a gyártás során keletkező minden adatot, információt digitálisan ki tudjunk nyerni a gyártó berendezésekből, valamint az informatikai rendszerekben feldolgozott adatok alapján be tudjunk avatkozni a gyártásba.
Együttműködő partner: Festo
IPAR 4.0 Zero Point
A szcenárió bemutatásának célja, hogy az érdeklődők megismerjenek olyan korszerű adatelemző és adatfeldolgozó rendszert, mellyel képesek a növekvő mennyiségi és minőségi elvárásoknak megfelelően, könnyen, rugalmasan és gazdaságosan valós időben adatokkal szolgálni mind maguk felé, mind a megrendelők felé. A demonstráció során olyan hibakezelő-menedzsment is bemutatásra kerül, mely az akár 10 gépes gyártósorról érkező hibás termékek hibaforrásait összegyűjteni majd vizualizálni képes.
Együttműködő partner: Mobile Solution, AutSoft, Master Partner
Kiterjesztett valóság a gyártásban
Az Ipar 4.0 megoldások alapja a fizikai rendszerekből származó adatok gyűjtése, továbbítása a digitális rendszerek fele. A szcenárió a Balluff cég által Magyarországon gyártott ipari szenzorokból mutat be néhányat - RFID olvasók, optikai közelítés érzékelők, digitális kamera. A szenzorok jeleit az ipari szabványnak tekinthető IO-Link rendszer gyűjti össze és továbbítja. A mért adatokat korszerű, digitális toronylámpákon jelenítjük meg.
Együttműködő partner: S&T, PTC, SMC
3D nyomtatás
A 3D nyomtatás egy rendkívül gyorsan fejlődő terület, számos nyomtató típus és nyomtatási technológia is jelen van már az iparban, ezek közül egy alkalmazást lehetőség nyílik megtekinteni a TK-ban. CAD szoftverek segítségével tervezett prototípusok és alkatrészek kinyomtatását teszi lehetővé ez a technológia, nyomtatótól függően különböző anyagokból. A szcenárió keretein belül ismertetjük a 3D nyomtatás alapvető működési elvét, technikáját, paramétereit és ipari alkalmazásait.
Együttműködő partner: FreeDee
Digitális gyártás és termelés tervezés
A szcenárió az egyes cellák, gyártósorok, csarnokok fizikai berendezésének szimulációjára mutat megoldást. A szimulációval optimalizáljuk meg a sorok fő teljesítményjellemzőinek (KPI) értékeit, mint többek között a kihozatalt, a gépek kihasználtságát vagy a gépek mellett dolgozó operátorok leterheltségét. Az cella elrendezés gyors beviteléhez egy flipchart-on helyezzük el a gépeket szimbolizáló kártyákat, amit egy kamerás rendszer digitalizál.
Együttműködő partner: MTA SZTAKI
Integrált rendszerek
A szcenárió bemutatásának célja, hogy a kkv-k megismerjék a termelőüzemi gyártás irányításának és felügyeletének bevált módszereit, az alkalmazott technológiákat. A bemutatóban egy felhő alapú, SAP ERP rendszerben feladott rendelés alapján, a gyár makettben elindul a termelés, melynek egyes fázisai a szintén felhő alapú, SAP MES rendszerben folyamatosan nyomon követhetők.
Együttműködő partner: SAP
Nagy mennyiségű adatgyűjtés
Az anyagáramlást érzékelő szenzorok nagy mennyiségű adatot állítanak elő. Ezek elemzése komoly informatikai feladat, melyet a Cloudera-Dell-Reach architektúrán szemléltetünk. Valós idejű OEE számítás, prediktív karbantartás és anomália detekció, valamint virtuális (VR) és kiterjesztett (AR) valóság bemutató is látható. A szcenárióban a hangsúlyt az adatvizualizációra és a nagy mennyiségű adatgyűjtésre helyezzük.
Együttműködő partner: REACH , Cloudera , DELL
Logisztika
A szcenárió bemutatja, hogy miként lehet egy automatikusan, logisztikai környezetben működő lokalizációs rendszer segítségével a logisztikai objektumokat, eszközöket, nyersanyagot stb. nagy pontossággal követni, és az így nyert információt hogyan lehet felhasználni a folyamatok veszteségeinek csökkentésére, hatékonyságuk javítására. A demonstráció bemutatja azokat az alapkomponenseket (pl. AGV, kézi hidraulikus emelő) és ezen helymeghatározók kapcsolatát, melyek a gyáron belüli anyagellátási területek kulcsfontosságú elemei.
Együttműködő partner: BME Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék
Hibaforrás meghatározása
Ipari környezetben összetett rendszerek működnek, amelyeknek a komponensei szorosan együttműködnek. Az egyik komponens meghibásodása számos más komponens meghibásodását okozza. A BME-AUT és a NetVisor közösen létrehozott rendszere éppen az ilyen láncszerű meghibásodások forrását mutatja ki. A szcenárió keretein ilyen belül hibákat generálunk, amelyeket a rendszer vizualizál, kimutatja, hogy melyik komponensek hibásodtak meg, és hogy melyik komponens okozta eredetileg a hibát.
Együttműködő partner: NETvisor
Gyártási cella monitorozás
A termelőüzemekben fontos információ, hogy egy adott termék gyártása éppen milyen fázisban tart, a megrendelt mennyiségből mennyi készült el, mennyi selejt keletkezett, stb. Az egyes munkahelyeken dolgozó operátorok számára lényeges, hogy az épen gyártott termékhez tartozó utasítást meg tudják tekinteni, lássák, hogy állnak az adott napi terv teljesítésével. A bemutatott szcenárió ezen adatok gyűjtésére, vizualizálására mutat megoldást.
Együttműködő partner: NetLife
Virtuális beüzemelés
A gép, gyártócella, gyártórendszer üzemével kapcsolatos hibák jelentős része üzembe helyezéskor merül fel. Ebben a szcenárióban megmutatjuk, hogy a beüzemelési feladatok egy részét az Evopro által készített virtuális környezetben, a konstrukciós és gyártási fázissal párhuzamosan megoldhatjuk. A virtuális beüzemelés lényege, hogy a gép, a gyártócella, a gyártórendszer működését és vezérlőprogramját a végleges rendszer megépítése előtt, egy hibrid valós-szimulációs rendszeren tesztelhetjük.
Együttműködő partner: Evopro
Digitális Ikerpár
Az eszközök, termékek folyamatos kommunikációja révén létrejövő adatok alapján az intelligens rendszer képes optimalizálni a gyártási folyamatot. A fizikai rendszernek a digitális leképezését digitális ikernek nevezik. Az így kialakított intelligens rendszer „tapasztalatokat” gyűjthet, azaz képes a tanulásra. A szcenárióban egy fizikai berendezést és digitális ikerpárját, ennek gyakorlati alkalmazását mutatjuk be.
Együttműködő partner: BME Gyártástudomány és -technológia Tanszék
Szenzorok alkalmazása
Az Ipar 4.0 megoldások alapja a fizikai rendszerekből származó adatok gyűjtése, továbbítása a digitális rendszerek fele. A szcenárió a Balluff cég által Magyarországon gyártott ipari szenzorokból mutat be néhányat - RFID olvasók, optikai közelítés érzékelők, digitális kamera. A szenzorok jeleit az ipari szabványnak tekinthető IO-Link rendszer gyűjti össze és továbbítja. A mért adatokat korszerű, digitális toronylámpákon jelenítjük meg.
Együttműködő partner: Balluff
Automatizáció, beavatkozás
Autonóm járművek
Az anyagmozgatás járulékos tevékenység, de termelésben jelentős költségtétel. Jelenleg a kézi vagy targoncás anyagmozgatás az elterjedtebb, de egyre nehezebb szakképzett munkaerőt alkalmazni. A szcenárió bemutatja az önvezető járművek alkalmazásával kapcsolatos technológiákat, melyekkel rugalmas, optimalizált, a változó igényekhez akár dinamikusan alkalmazkodni képes anyagmozgatás valósítható meg.
Együttműködő partner: BME Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
Hibaforrás meghatározása
Ipari környezetben összetett rendszerek működnek, amelyeknek a komponensei szorosan együttműködnek. Az egyik komponens meghibásodása számos más komponens meghibásodását okozza. A BME-AUT és a NetVisor közösen létrehozott rendszere éppen az ilyen láncszerű meghibásodások forrását mutatja ki. A szcenárió keretein ilyen belül hibákat generálunk, amelyeket a rendszer vizualizál, kimutatja, hogy melyik komponensek hibásodtak meg, és hogy melyik komponens okozta eredetileg a hibát.
Együttműködő partner: NETvisor
Ipari robot
Az adatgyűjtés és optimalizáció mellett az automatizáció az Ipar 4.0 kulcs eleme. A Delta Robotics által forgalmazott DENSO ipari robot, amely megtekinthető a TK-ban, egy kifejezetten ipari környezetre tervezett, nagy sebességgel és pontossággal működő kooperatív ipari robot. A robot védett géptérben működik, por-, füst-, tűz-, pára-, és vízvédelemmel is el van látva. A szcenárió részeként egy ragasztó adagoló fejjel műküdik, a demonstráció kedvéért a valós sebességének körülbelül 20%-val.
Együttműködő partner: Delta Robotics
Digitális Ikerpár
Az eszközök, termékek folyamatos kommunikációja révén létrejövő adatok alapján az intelligens rendszer képes optimalizálni a gyártási folyamatot. A fizikai rendszernek a digitális leképezését digitális ikernek nevezik. Az így kialakított intelligens rendszer „tapasztalatokat” gyűjthet, azaz képes a tanulásra. A szcenárióban egy fizikai berendezést és digitális ikerpárját, ennek gyakorlati alkalmazását mutatjuk be.
Együttműködő partner: BME Gyártástudomány és -technológia Tanszék
Nagy mennyiségű adatgyűjtés
Az anyagáramlást érzékelő szenzorok nagy mennyiségű adatot állítanak elő. Ezek elemzése komoly informatikai feladat, melyet a Cloudera-Dell-Reach architektúrán szemléltetünk. Valós idejű OEE számítás, prediktív karbantartás és anomália detekció, valamint virtuális (VR) és kiterjesztett (AR) valóság bemutató is látható. A szcenárióban a hangsúlyt az adatvizualizációra és a nagy mennyiségű adatgyűjtésre helyezzük.
Együttműködő partner: REACH , Cloudera , DELL
Integrált rendszerek
A szcenárió bemutatásának célja, hogy a kkv-k megismerjék a termelőüzemi gyártás irányításának és felügyeletének bevált módszereit, az alkalmazott technológiákat. A bemutatóban egy felhő alapú, SAP ERP rendszerben feladott rendelés alapján, a gyár makettben elindul a termelés, melynek egyes fázisai a szintén felhő alapú, SAP MES rendszerben folyamatosan nyomon követhetők.
Együttműködő partner: SAP
Logisztika
A szcenárió bemutatja, hogy miként lehet egy automatikusan, logisztikai környezetben működő lokalizációs rendszer segítségével a logisztikai objektumokat, eszközöket, nyersanyagot stb. nagy pontossággal követni, és az így nyert információt hogyan lehet felhasználni a folyamatok veszteségeinek csökkentésére, hatékonyságuk javítására. A demonstráció bemutatja azokat az alapkomponenseket (pl. AGV, kézi hidraulikus emelő) és ezen helymeghatározók kapcsolatát, melyek a gyáron belüli anyagellátási területek kulcsfontosságú elemei.
Együttműködő partner: BME Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék
Szenzorok alkalmazása
Az Ipar 4.0 megoldások alapja a fizikai rendszerekből származó adatok gyűjtése, továbbítása a digitális rendszerek fele. A szcenárió a Balluff cég által Magyarországon gyártott ipari szenzorokból mutat be néhányat - RFID olvasók, optikai közelítés érzékelők, digitális kamera. A szenzorok jeleit az ipari szabványnak tekinthető IO-Link rendszer gyűjti össze és továbbítja. A mért adatokat korszerű, digitális toronylámpákon jelenítjük meg.
Együttműködő partner: Balluff
Termelési folyamat vezérlés
A Festo palettázó állomáson az ipar számos területén alkalmazott egy vagy többtengelyű berendezéseket mutatjuk be, amelyek lineáris egységekből épülnek fel. A szcenárió arra mutat megoldást, hogy egy hagyományos gyártó berendezésből valós idejű adatokat nyerünk ki, illetve a berendezést külső rendszerből vezéreljük. Az Ipar 4.0 megoldások alapja, hogy a gyártás során keletkező minden adatot, információt digitálisan ki tudjunk nyerni a gyártó berendezésekből, valamint az informatikai rendszerekben feldolgozott adatok alapján be tudjunk avatkozni a gyártásba.
Együttműködő partner: Festo
Kompetenciák
A TK-ban folyamatosan építünk kompetenciát az Ipar4 számára legfontosabb informatikai / műszaki területeken, biztosítva szakembereket (oktatókat, hallgatókat, külső kapcsolatokat), erőforrásokat.
ThingWorx
A TK-ban hallgatók egy csoportja megismerkedett a PTC ThingWorx IoT platformmal, és egy féléves projektmunka keretében megoldottak egy adatgyűjtési és adatvizualizációs problémát. A platform általános struktúráját, felhasználási lehetőségeit vizsgáltuk, igyekszünk kiterjeszteni más IoT problémák megoldására is.
MindSphere
A TK-ban hallgatók egy csoportja megismerkedett a Siemens MindSphere platformmal, és egy féléves projektmunka keretében megoldottak egy adatgyűjtési és adatvizualizációs problémát. Alapvető ismereteket szereztünk a platformban rejlő lehetőségekről, struktúrájáról.
Mesterséges Intelligencia
A BME Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszékén az egyik kiemelkedő kutatási terület a mesterséges intelligencia. Minden félévben hallgatók csoportjai dolgoznak mesterséges intelligenciával kapcsolatos témákon Témalaboratórium, Önálló Laboratórium, szakdolgozat, vagy Diplomaterv keretében.