Project information
Praktické využití velkých dat pro inteligentní rozhodovací systém výrobního toku
- Project Identification
- CZ.01.1.02/0.0/0.0/19_262/0019723
- Project Period
- 1/2020 - 4/2020
- Investor / Pogramme / Project type
-
Ministry of Industry and Trade of the CR
- MU Faculty or unit
-
Faculty of Science
- prof. RNDr. Jan Paseka, CSc.
- Kadir Emir, Ph.D.
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
- doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
- Mgr. David Kruml, Ph.D.
- Radoslaw Antoni Kycia, Ph.D.
- RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.
- Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D.
- RNDr. Bc. Iveta Selingerová, Ph.D.
- RNDr. Jan Vondra, Ph.D.
- Mgr. Jiří Zelinka, Dr.
- Cooperating Organization
-
dataPartner s.r.o.
- Responsible person Ing. Ladislav Reisner
- Responsible person Ing. Alan Vápeníček
Navrhovaný projekt navazuje na předchozí projekt „Výzkum metod a vývoj informačního systému pro optimalizaci hodnotových toků a plánování výroby“, který synergicky rozšíří o nové možnosti. Navrhovaný projekt je zaměřen na výzkum a implementaci systému analýzy a syntézy rozsáhlých objemů dat generovaných procesy výrobních podniků a jejich následné využití pro řízení procesů. Správně provedený sběr a vhodná transformace a zpracování velkého množství dat přinese lepší a spolehlivější orientaci v rozsáhlých strukturovaných i nestrukturovaných průmyslových datech a lepší znalost dějů v procesech. V oblasti výroby navrhovaný systém analýzy a syntézy dat odkrývá dříve nepoznané souvislosti a umožňuje vytvářet nové závěry o výrobních plánech. Navrhovaný systém analýzy a syntézy dat bude rovněž spolupracovat s již vybudovaným systémem pro optimalizaci hodnotových toků a plánování výroby. Touto cestou se zredukuje variabilita vstupů pro hledání optimální skladby hodnotového toku a předem se zviditelní úzká místa ve výrobě. Uživatel tak získá rychleji relevantní informace pro efektivní řízení výroby.
Inovativnost navrhovaného projektu spočívá ve skutečnosti, že předchozí projekt rozšiřuje o zcela nové funkce a možnosti. Navrhovaný systém analýzy a syntézy rozsáhlých objemů dat umožní aplikovat automatickou identifikaci parametrů procesů a následně i optimální stabilizaci procesů v čase, výkonu i kvalitě. Současně se zlepší přesnost, transparentnost a předvídatelnost celého hodnotového toku. Automatizace přinese i zlepšení pracovního prostředí pro uživatele, protože jej zbaví některých operací spojených se zadáváním provozních dat.