Táto práca je zameraná na možnosť využitia techník výpočtovej inteligencie pri priebežnom monitorovaní technológie AWJ. Vychádza z doteraz získaných poznatkov o technológii delenia hydroabrazívnym prúdom, ako aj o vybraných oblastiach umelej inteligencie. Hlavným cieľom práce je poukázať nielen na schopnosti výpočtovej inteligencie, ale aj na možnosti, ako umelú inteligenciu využiť pri priebežnom monitorovaní spomínanej technológie. Táto práca sa orientuje predovšetkým na využitie modelov umelých neurónových sietí pri teoretickom návrhu možného spôsobu priebežného monitorovania technológie.

Hlavným cieľom systému Kanban je podporovať na každom stupni „výrobu na výzvu“, ktorá umožňuje bez väčších investícií redukovať zásoby a zlepšuje presnosť plnenia termínov. Aby to bolo možné dosiahnuť, musia sa už pri návrhu výrobnej dispozície vyvážiť výrobné kapacity (tvorba rodín príbuzných výrobkov, zaistenie pravidelného odberu i výroby, použitie princípov skupinovej technológie a pod.). S vyvažovaním výroby sa musí začať vo finálnej montáži. Obíde sa tak ťažkopádne centrálne plánovanie, riadenie a výroba a dopravuje sa len to, čo sa vyžaduje.

Dlhodobý demografický vývoj vykazuje úbytok pracovnej sily, ktorý sa vo vybraných špecifických oblastiach údržby ďalej prehlbuje nedostatočnou profesijnou kvalifikáciou pracovníkov. Súčasne rastie ponuka služieb externých dodávateľov údržby výrobným spoločnostiam, čo poskytuje širokú škálu možností a variantov zaistenia potrieb údržby strojového zariadenia. Externé služby údržby preto predstavujú vítanú alternatívu k internému zaisteniu údržby, pričom pre úspešné zaistenie externých služieb údržby je vhodné podložiť výber poskytovateľa analýzou interných a externých faktorov, respektíve súvisiacich prínosov a rizík.

Je verejným tajomstvom, že naše vysoké školy sú konfrontované s realitou, v rámci ktorej časť ich absolventov končí na úradoch práce. Podľa zverejnenej analýzy Inštitútu pre ekonomické a sociálne reformy INEKO, najväčšiu absolventskú mieru nezamestnanosti majú viaceré súkromné školy, ako napríklad Vysoká škola bezpečnostného manažérstva v Košiciach, Stredoeurópska vysoká škola v Skalici alebo Vysoká škola v Sládkovičove. Na opačnej strane, medzi najúspešnejšími sú okrem umeleckých škôl aj Slovenská technická univerzita v Bratislave alebo Univerzita Komenského. Ďalším vážnym problémom je, že absolventi sú často bez praktických skúseností a bez bližšieho kontaktu s praxou a reálnou potrebou trhu. Jednou z ciest na riešenie tohto celospoločenského problému je prepojenie vysokoškolského štúdia s podnikovou praxou.

Vysoká nestálosť ich dát, obmedzené záznamové mechanizmy, ktoré môžu používať a iné charakteristiky SCADA systémov, nastoľujú mnohé problémy a úlohy v procese zberu dát a analýzy a to z hľadiska technického aj prevádzkového. Táto kapitola popisuje problémy a otázky, ktoré sa môžu objaviť v priebehu dodatočnej analýzy incidentu v SCADA systémoch.

Skúsenosti získané v oblasti automatizácie dávkových procesov môžu pomôcť aj spojitým procesom fungovať lepšie počas prechodových dejov. Mám dlhoročné skúsenosti v riadení procesov. Začínal som so spojitými procesmi a neskôr som sa venoval automatizácii dávkových procesov. Zistil som, že automatizácia dávkových procesov je z veľkej časti o sekvenčnej prevádzke a stavoch. Zároveň však môžem povedať, že sekvenčná prevádzka a meniace sa stavy sa v menšej miere vyskytujú aj v mnohých spojitých procesoch.

Tieto systémy dokážu pracovať s produktmi s podobnou veľkosťou bez potreby prestavovania, avšak môžu vyžadovať prerušenie výroby, aby bolo možné vykonať prestavenie pre iné veľkosti produktov. Dopravníky môžu počas prestavovania zostať v chode až dovtedy, pokiaľ sú splnené všetky bezpečnostné opatrenia.

Prvé kroky analýzy incidentu v segmente priemyselných riadiacich systémov zahŕňajú preskúmanie systému a identifikáciu napadnutých komponentov.

Rozrastanie priemyselného internetu si bude od všetkých zúčastnených a investorov vyžadovať proaktívny prístup aj v otázkach riadenia bezpečnosti. Každý z nich zohrá svoju vlastnú úlohu. V záverečnej časti seriálu sa pozrieme na to, akú úlohu budú zohrávať jednotlivé subjekty v tejto problematike.

Prestavovanie (z angl. change-over) je definované ako práca a čas, ktoré sú potrebné vo fáze medzi vyrobením posledného dobrého produktu z jednej receptúry a nového dobrého produktu z inej receptúry pri štandardnej výrobnej rýchlosti. Podľa odborného časopisu Consulting Engineer [1] možno eliminovať straty spojené s prestavovaním v rozsahu 5 – 25 % disponibilných výrobných hodín.