Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással
    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Intelligens gyártás

    A tantárgy angol neve: Smart Manufacturing

    Adatlap utolsó módosítása: 2022. augusztus 29.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar     		Mérökinformatikus, Bsc
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIETAD00   2/0/2/f 5  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Illés Balázs György,
    4. A tantárgy előadója

    Dr. Illés Balázs, egyetemi tanár, ETT 

    Dr. Krammer Olivér, egyetemi docens, ETT 

    Dr. Martinek Péter, egyetemi docens, ETT 

    Dr. Géczy Attila, egyetemi docens, ETT 

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Nem különbözik az első 3 szemeszter alatt megszerezhető ismeretektől
    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:
    Nincs.
    7. A tantárgy célkitűzése A tantárgy célja, hogy a hallgatók megismerjék az információtechnológiákkal támogatott, intelligens gyártás alapjait, az abban megjelenő koncepciók (pl. Ipar 4.0, IIoT) és technológiák alapelveit. A tárgy célja áttekintést adni az intelligens gyártás trendjeiről, az intelligens döntéshozatalt lehetővé tevő, alkalmazott szenzorrendszerekről, a statisztikai adatgyűjtés- kiértékelés- és folyamatszabályzás alapelveiről. A tárgy megismerteti továbbá a hallgatókkal a vállalti információs rendszerek, vállalati folyamatok, és vállalatirányítási rendszerek architektúrájának alapjait. A tárgy azon gyártástechnológiai, matematikai-statisztikai és vállalati információtechnológiai ismereteket foglalja össze, amelyek a végzett hallgatók számára előnyösek a hardverek, elektronikai részegységek intelligens gyártásával kapcsolatos alapvető tájékozottsághoz, az Ipar 4.0 világában való eligazodáshoz, és az erre a területre specializálódott ipari szakemberekkel és kutatókkal való együttműködéshez.
    8. A tantárgy részletes tematikája

    Előadások:

     1. A tárgy célkitűzése, tematikája és követelményei; bevezetés: az információtechnológiákkal támogatott gyártóipar áttekintése, a hazai és nemzetközi elektronikai ipar helyzete. 

    2. Hardver prototípusok, tervezői eszközök; additív-, 3D technológiák, rapid prototipizálás, additív gyártástechnológiák anyagai, egyszerűbb additív gyártási folyamatok (pl. fotopolimerizáció, szálolvasztásos építés); CAD rendszerek, tervezési munkafolyamatok, 3D tervezés és kapcsolódó file-formátumok. 

    3. Elektronikus készülékek építőelemei: elektronikus alkatrészek típusai, nyomtatott áramköri lemezek felépítése, többrétegű nyomtatott huzalozású lemezek konstrukciója általános és nagyfrekvenciás alkalmazásokhoz, elektronikai szereléstechnológiák. 

    4. Alkalmazott szenzorika, szenzor rendszertechnika, mérendő/mérhető mennyiségek, szenzorok osztályozása, tipikus alkalmazási példák, szenzorok elhelyezkedése a gyártásban. 

    5. Adatgyűjtés, szenzorok illesztése, digitális buszok, adatgyűjtő eszközök, vezetékes-, vezeték nélküli összeköttetések; a hőmérsékletmérés esettanulmánya hardver és szoftver oldalról, gyártási környezetben 

    6. Minőségügyi rendszerek kialakulása, ISO 9000 szerinti minőségbiztosítás, teljes körű minőségbiztosítási rendszerek, minőségbiztosítási technikák, Quality 4.0 és jövőbeni minőségbiztosítási alapelvek. 

    7. A minőségügy statisztikai-matematikai alapjai, valószínűségi eloszlások alkalmazása a minőségügyben, az ingadozás paraméterei, nagyszámok törvényei, statisztikai szoftverek, statisztikai adatok grafikai reprezentációi. 

    8. Statisztikai mintavételezés alapjai és a mintavételes ellenőrzés, az AQL (Acceptable Quality Level) módszer és alkalmazásai. Statisztikai mintaértékelés és becsléselmélet, mintavételezés becslésének pontossága, hipotézis vizsgálatok, összefüggőség vizsgálatok. 

    9. A statisztikai folyamatszabályzás alapjai, folyamatparaméterek és szabályozókártyák, döntési algoritmusok, gép- és folyamatképesség indexek és a minőségkapacitás. 

    10. Vállalati információs rendszerek; tipikus architektúramodulok, terhelésmegosztási modellek, főbb támogatott vállalati folyamatok. 

    11. Termelésinformatikai-, vállalatirányítási rendszerek és azok kapcsolata, átfogó modellek, adatmodellek. Termelési folyamatok modellezése, termelési folyamatok időgazdálkodása: rendelkezésre álló munkaidő és időráfordítások Gépek, berendezések fogalma, a gépek, berendezések elrendezései és ezek alapelvei. 

    12. Termelés, termelési modellek, termelési stratégia, hosszútávú termeléstervezés, középtávú termeléstervezés, termékcsalád tervezés, középtávú termeléstervezés optimalizálása, a tervezés számítógépes támogatása. 

    13. Műveletterv, műveletek, az előkalkuláció célja és az utókalkuláció jelentősége. A termelés-végrehajtás, a finomprogramozás jellemzői és algoritmusai: ütemezés egy és több gépre. 

    14. Ipar 4.0, hardver gyártástechnológia, „okos” gyártás – gépi tanulás módszerek alapjai a hardver elektronikai gyártásához kapcsolódóan; gép-gép kapcsolat, kiterjesztett ember-gép kommunikációs felület eszközök a gyártósori gépek ellenőrzésére, karbantartására, optimalizálására; kitekintés a jövő iparára. 

     

     Laborok:

    1. 3D tervezési folyamatok, prototipizálás, 3D tervezőrendszerek megismerése, egyszerű gyakorlati példa végigvitele

    2. Választott prototípusterv megvalósítása 3D tervezőrendszerben, házi feladat kiosztása

    3. Hardvergyártás: felületszerelési gyakorlat, lépések áttekintése, alkalmazása

    4. Alkalmazott szenzorika, szenzorillesztés (AD), szenzoros adatgyűjtés

    5. Statisztikai elemzőszoftverek megismerése, gyártási paraméterek-, adatok statisztikai elemzése

    6. Statisztikai adatok vizualizációja, az eredmények kiértékelése

    7. Logisztika folyamatok támogatása ERP rendszerben 

     

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás és laborgyakorlat
    10. Követelmények 1 db összegző értékelés valamint a házifeladat elfogadása. A félévközi érdemjegy megállapításában az összegző értékelés és a házifeladat eredménye 50-50%-kal súlyozódik. 
    11. Pótlási lehetőségek

    A TVSZ szerint, az összegző értékelés pótlására, javítására egyszeri lehetőség biztosított. Pót-pótzárthelyi csak a korábbi zárthelyik teljesítésének alacsony sikeressége (kevesebb, mint kétharmad) esetén biztosított. 

    A házifeladat pótlólagos beadása a pótlási hét végéig.

    12. Konzultációs lehetőségek A félév során folyamatosan, előre egyeztetett időpontban a tárgy előadóival.
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Masoud Soroush, McKetta Michael Baldea, Thomas F. Edgar, Smart Manufacturing: Concepts and Methods 1st Edition, 2020 

     

    Illés Balázs, Krammer Olivér, Géczy Attila: Reflow Soldering: Apparatus and Heat Transfer Processes, Amsterdam, Hollandia, Elsevier (2020), 

     

    Szikora Béla: Vállalatirányítási rendszerek, BME Elektronikai Technológia Tanszék, Budapest, Előadás vázlata, v5.44 vagy újabb változat. 136 old. 

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra56
    Félévközi készülés órákra42
    Felkészülés zárthelyire20
    Házi feladat elkészítése32
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása0
    Vizsgafelkészülés0
    Összesen150
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Dr. Illés Balázs, egyetemi tanár, ETT 

    Dr. Géczy Attila, egyetemi docens, ETT 

    Dr. Krammer Olivér, egyetemi docens, ETT 

    Dr. Martinek Péter, egyetemi docens, ETT 

    IMSc tematika és módszer A tárgyhoz tartozó laborgyakorlatokon, a programban részt vevő hallgatókat külön csoportokba helyezzük. A programban részt vevő hallgatók számára egyes laborgyakorlatokat az adott területen legtapasztaltabb kolléga (aki lehetőség szerint kutatásokat is végez/végzett az adott területen) irányításával fogják elvégezni, akik az alap labor anyagon felül megismertetik a hallgatók az adott terület jelenlegi kurrens kutatási témáival, legújabb eredményeivel.
    IMSc pontozás Az IMSc pontozás a tárgyhoz tartozó 1 db összegző értékelésen kiadott plusz feladatokkal történik. A plusz feladatok pontszámának aránya az összegző értékelésben 25%-os. Plusz IMSc pont az összegző értékelések 75%-os teljesítése felett szerezhető. A tárgyban szerezhető maximális IMSc pontszám 25. Az IMSc pontok megszerzése a programban részt nem vevő hallgatók számára is biztosított.