Strona główna/
Lista autorów/
Zespoły badawcze/
Przemysłowe Systemy Sterowania

Przemysłowe Systemy Sterowania

PSS

Skład zespołu

Lider zespołu

Zdjęcie lidera

Dominik IreneuszWydział Inżynierii Mechanicznej i RobotykiKatedra Automatyzacji Procesów

Członkowie zespołu

Informacje o zespole

Słowa kluczowe	sieci neuronowe uczenie głębokie uczenie maszynowe Internet rzeczy IoT utrzymanie predykcyjne okulary VR okulary MR cyfrowy bliźniak systemy samowzbudne
Opis zakresu działań	Zespół prowadzi działania w zakresie nowoczesnych rozwiązań związanych ze standardem Przemysłu 4.0 oraz zastosowania autorskiego systemu pomiarów naprężeń. W zakresie badań zespołu wyróżnić można: zastosowanie okularów VR (Virtual Reality) i MR (Mixed Reality), badania nad uczeniem maszynowym oraz szeroko pojętymi badaniami nad nowoczesnymi rozwiązaniami automatyzacji, robotyzacji i cyfryzacji. Doświadczenie w prowadzeniu szkoleń dotyczące nowoczesnego programowania linii produkcyjnych i projektowania układów automatyki. Doświadczenie w przeprowadzaniu audytów technologicznych.
Jednostka wiodąca	Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Automatyzacji Procesów
Obszary badawcze	Zastosowanie sieci neuronowych (klasycznych i głębokich) w inżynierii procesu Technologia cyfrowego bliźniaka Digital Twin Nowoczesne programowanie w oparciu o przemysłową komunikację maszyn (M2M), Internet Rzeczy (IoT) oraz analizę Big Data danych produkcyjnych Automatyzacja, robotyzacja i cyfryzacja procesów produkcyjnych z wykorzystaniem nowoczesnych napędów i systemów bezpieczeństwa
Projekty badawcze / Prace komercyjne	Samowzbudny Akustyczny System SAS do monitorowania poziomu bezpieczenstwa w wyrobiskach kopalnianych Numer kontraktu TANGO2/340166/NCBR/2017
Współpraca	Norwegian University of Science and Technology Trondheim in Norway NTNU – współpraca w zakresie technik pomiarowych Kopalnia Soli Wieliczka – monitorowanie naprężeń w stropie kopalni Nemak – badania nad wykrywaniem wtrąceń w odlewach aluminiowych Maspex – badania nad zastosowaniem sieci neuronowych w sterowaniu robotami przemysłowymi
Laboratoria	Industry 4.0 badawczo-dydaktyczne nieakredytowane Przemysłowe systemy sterowania dydaktyczne nieakredytowane
Oferta badawcza	Zastosowanie sieci neuronowych (klasycznych i głębokich) w inżynierii procesu a) Predictive Maintenance – predykcyjna diagnostyka uszkodzeń maszyn b) kontrola jakości produktu przez sieci neuronowe c) inteligentne zarządzanie przepływem towaru użytkowników i maszyn z zastosowaniem samouczących się optymalizatorów neuronowych;, Technologia cyfrowego bliźniaka Digital Twin a) integracja urządzeń wirtualnych z rzeczywistymi ciągami technologicznymi w celu walidacji założeń projektowych b) cyfrowy bliźniak jest sterowany jak rzeczywiste urządzenie, jego reprezentacja wirtualna może wskazywać błędy projektowe, które usunięte na wstępnym etapie zmniejszają koszty integracji rzeczywistego urządzenia;, Technologia Mieszanej i Rozszerzonej Rzeczywistości a) zastosowanie okularów MR i AR w systemach szybkiego wyszukiwania części montażowych/magazynowych pick-to-the-light b) możliwość pracy niewyszkolonego operatora maszyny poprzez wspieranie okularami MR z interaktywnymi hologramami c) okulary AR i MR mogą pełnić funkcje sensoryczne poprzez aktywne zbieranie danych, np.: informacje o poprawnym montażu;, Nowoczesne programowanie w oparciu o przemysłową komunikację maszyn (M2M), Internet Rzeczy (IoT) oraz analizę Big Data danych produkcyjnych;, Automatyzacja procesów produkcyjnych z wykorzystaniem nowoczesnych napędów i systemów bezpieczeństwa;, Monitorowanie naprężeń z wykorzystaniem autorskiego Samowzbudnego Akustycznego Systemu pomiarowego m.in.: naprężenia w kotwach górniczych, mostach, stropach tuneli kopalń i drogowych, wykrywanie wtrąceń metali w odlewach itd.
Udział w konferencjach	International Conference on Computational Methods in Applied Sciences 11th Conference on Active noise and vibration control methods 12th conference on Active noise and vibration control methods 7th Annual ASME Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems 13th conference on Active noise and vibration control methods 32nd Chinese control conference 7th Annual ASME Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems ASME Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems 2nd Krakow Symposium on Science and Technology 6th international meeting on High energy gamma-ray astronomy Conference on Ground-Based and Airborne Telescopes VI Experimental Fluid Mechanics 2015 High Energy, Optical, and Infrared Detectors for Astronomy VII Optics and Photonics for Information Processing XI SPIE optics + photonics International Carpathian Control Conference 2014 Szkoła Eksploatacji Podziemnej 2016 Mechatronic Systems and Materials : 8th international conference Mechatronic systems and materials : 10th international conference

Dane kontaktowe

Kontakt	Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Automatyzacji Procesów
Adres	30-059 Kraków, al. Adama Mickiewicza 30, budynek B-2, I. piętro, pok. 104/22
Numer kontaktowy	12 617 31 05
E-mail	dominik@agh.edu.pl
Strona internetowa	https://kap.agh.edu.pl/zespol-badawczy-przemyslowych-systemow-sterowania/

Priorytetowe obszary badawcze

Numer POB	Opis
POB 6	Inteligentne techniki informacyjne, telekomunikacyjne, komputerowe i sterowania
POB 7	Projektowanie, produkcja, badanie nowoczesnych materiałów i przyszłościowych technologii w oparciu o multidyscyplinarne podejście łączące inżynierię materiałową z chemią, fizyką, matematyką i medycyną

Publikacje (322)