Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Pametne fabrike (17.IM1042)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Proizvodni i uslužni sistemi, organizacija i menadžment
ESPB 5

Predmet je usmeren ka istraživanju i razvoju pametne proizvodnje i pametnih fabrika. Cilj predmeta predstavlja osposobljavanje studenata za projektovanje, organizaciju i upravljanje pamentim fabrikama. Studenti se obučavajau da koriste napredne alate i tehnike u istraživanju procesnih podataka i razvoju inteligentnih proizvodnih sistema. Tokom nastave studenti stiču znanja i veštine neophodne za rešavanje problema u industriji nove generacije: industriji 4.0 i industriji 5.0.

Student će biti spreman da radi na projektima razvoja pametne proizvodnje i pametnih fabrika. Kroz predavanja, vežbe i praktičan rad studenti stiču znanje i veštine iz naprednih alata i tehnika neophodnih za istraživanje procesnih podataka i razvoj inteligentnih proizvodnih sistema.

Industrija 4.0: Četvrta industrijska revolucija. Industrija 5.0: Peta industrijska revolucija. Digitalna transformacija industrije. Pametna proizvodnja. Industrijski interenet stvari- strategije i koncepti. Sajber-fizički proizvodni sistemi. Digitalni blizanci u pametnoj proizvodnji. Istraživanje procenih podataka. Priprema i obrada procesnih podataka. Pametna analatika. Inteligentni proizvodni sistemi. Održiva proizvodnja. Izazovi i mogućnosti implementacije industrije 4.0: menadžerska perspektiva. Izazovi i mogućnosti implementacije industrije 4.0: tehnološka perspektiva. Projektovanje pametnih fabrika. Organizacija i upravljanje pametnim fabrikama. Pametne fabrike, aplikacije i studije slučaja.

Predavanja na predmetu su auditornog karaktera uz teorijsku i praktičnu obradu potrebnog broja studija slučaja pametne proizvodnje. Vežbe obuhvataju uvođenje studenata u izučavanu problematiku, ovladavanje alatima i tehnikama za istraživanje procesnih podataka i razvoj inteligentnih proizvodnih sistema. Studenti u manjim grupama rade konkretan projektni zadatak koji za cilj ima primenu stečenog znanja u istraživanju i razvoju pametne proizvodnje i pametnih fabrika. Laboratorijske vežbe obuhvataju obuku na naprednim proizvodnim sistemima međusobno povezanim u proizvodnu liniju, u namenskoj laboratoriji za industriju 4.0 pod nadzorom laboranta.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Aleksandar Rikalović, Nikola Suzić, Bojana Bajić, Vincenzo Piuri lndustry 4.0 Implementation Challenges and Opportunities: A Technological Perspective 2021 IEEE Systems Journal Engleski
Bojana Bajić, Nikola Suzić, Nenad Simeunović, Aleksandar Rikalovic Real-time Data Analytics Edge Computing Application for lndustry 4.0: The Mahalanobis-Taguchi Approach 2020 International Journal of Industrial Engineering and Management 11(3):1-11 Engleski
Bojana Bajić, Aleksandar Rikalović, Nikola Suzić. Vincenzo Piuri lndustry 4.0 Implementation Challenges and Opportunities: A Managerial Perspective 2021 IEEE Systems Journal Engleski
Bojana Bajić, Ilija Ćosić, Milovan Lazarević, Aleksandar Rikalović Machine Learning Techniques for Smart Manufacturing: Applications and Challenges in lndustry 4.0 2018 9th International Scientific and Expert Conference TEAM 2018 Engleski
Masoud Soroush, Michael Baldea, Thomas F. Edgar Smart Manufacturing: Applications and Case Studies 2020 Elsevier Science Engleski
Aleksandar Rikalović Pametna proizvodnja, Elektronksa skripta 2022 Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad Srpski jezik
Bojana Bajić, Nikola Suzić, Nenad Simeunović, Aleksandar Rikalovic Challenges Predictive Manufacturing Systems in lndustry 4.0: Trends, Benefits and Challenges 2017 28TH DAAAM International symposium on intelligent manufacturing and automation Engleski
Masoud Soroush, McKetta Michael Baldea, Thomas Edgar Smart Manufacturing, Concepts and Methods 2020 Elsevier Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Prisustvo na vežbama
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
50.00
Predmetna aktivnost
Predmetni projekat
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
40.00
Predmetna aktivnost
Prisustvo na predavanjima
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predavanja
DON - drugi oblici nastave