Overview

A kutatási terület vezetője: Dr. Váncza József (SZTAKI, BME)

Pár szó a kutatási területről

  • Közgazdászok, szociológusok gyakran negyedik ipari forradalomként is emlegetik az ipar digitalizációját (Ipar4.0). E korszakos technológiai váltást követő, és annak következményeként jelentkező nagy kihívás a területen dolgozó kutatók, fejlesztők számára az autonómia (ld. még itt), és konkrétan az autonóm, de több szálon összekapcsolt gyártó rendszerek tervezése és működtetése.
  • Az említett technológiai váltás során olyan autonóm kiber-fizikai termelési rendszerek jöttek, ill. jönnek létre, amelyek az őket körülvevő anyag, energia, információs és pénzügyi folyamatokhoz szorosan, s már-már elválaszthatatlanul kapcsolódnak, ill. ezektől komoly mértékben függenek.

A kutatási terület főbb kutatási és fejlesztési irányai és az ezekkel kapcsolatos feladatok

  • Autonóm robotika, ember-robot együttműködés és ember-robot csapatmunka, autonóm járművekkel megvalósított/támogatott telephelyen belüli logisztika a K+F tevékenységek fontos célterületei. E célterületeken részint prototípus-fejlesztés, részint működő megoldások fejlesztése zajlik majd.
  • Az autonóm robotikai és logisztikai feladatok megoldásában kulcsszerepe van az emberek, gépek és környezetük alkotta rendszer digitális ikermodelljének. Ezek a fizikai világban működő eszközök, berendezések és erőforrások másaként a valóságos ”iker” leképzésére, megfigyelésére, előrejelzésére, tervezésére, optimalizálására és szimulációjára használhatók. Ikermodellek felhasználása gyártási folyamatok valósidejű követésére, események felismerésére és előrejelzésére, valamint a gyártórendszer végrehajtandó feladatainak (újra)-tervezésére.
  • Az ipar digitalizációjának köszönhetően nagy mennyiségű adat áll elő a gyártási folyamatokról. Ezen adatok elemzése lehetőséget teremt digitális ikermodellek létrehozására és adaptálására. Megjegyzendő, hogy a gyártási adatok nagyfokú strukturális és típusbeli sokszínűsége miatt már az ilyen adathalmazok topológiájának feltárása is komoly feladat. További alapvető fontosságú feladat a nehezen reprezentálható mérnöki tudás, tapasztalat és intuíció beépítése az ikermodellekbe (pl. heurisztikus megoldások alkalmazásával).
  • Autonóm rendszerek identifikációja és irányítása a gépi tanulás sztochasztikus módszereivel.
  • Egy, olyan CPPS kísérleti labor felállítása, majd a labor autonóm gyártórendszer-elemekkel, logisztikai egységekkel való ellátása, intelligens érzékelő-rendszerekkel való felszerelése, amely alkalmas a kutatási terület kutatói és fejlesztői által megtervezett és léthozott autonóm kiber-fizikai gyártó- és logisztikai rendszerek alapos tesztelésére és látványos bemutatására.
  • Általános robot művelettervező modellek elméleti vizsgálata és gyakorlati fejlesztése. E modellek lehetővé teszik a sorrend- és mozgásterveknek, valamint robotprogramoknak az automatikus generálását.
  • Az autonóm elemek közötti kooperáció ösztönzése, ill. fokozása az ilyen elemeket is tartalmazó gyártó- és logisztikai rendszerekben.
  • Az ARNL keretében létrejövő innovatív megoldások a kiber-fizikai gyártórendszerekkel kapcsolatos kísérletekre, fejlesztésekre Budapesten és Győrött kialakított laboratóriumokban kerülnek bemutatásra. Ezek a laboratóriumok a Konzorcium felsőoktatási és ipari partnerei számára is rendelkezésre állnak majd.
  • Felhő-alapú specifikus szolgáltatások kialakítása és elérhetővé tétele a hazai kkv-k számára is.