Inteligentne systemy informatyczne - perspektywy dla branży górniczej

• Autorzy: Brzychczy E.

Warianty tytułu

EN

Intelligent information systems — the outlook for the mining industry

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Inteligentne systemy informatyczne dają możliwość właściwego wykorzystania potencjału doświadczeń i wiedzy zgromadzonej w przedsiębiorstwach górniczych. Stanowią innowacyjne rozwiązania realizujące postulat gospodarki opartej na wiedzy i reprezentujące obecny state-of-art w rozwoju systemów informatycznych. Powinny zatem być implementowane do przedsiębiorstw ze strategicznych gałęzi przemysłu w celu usprawnienia i podniesienia efektywności procesu zarządzania nimi.

EN

Intelligent systems make it possible to properly utilize the potential of the experiences and knowledge acquired in mining enterprises. They constitute innovative solutions realizing the demands of the economy based on knowledge and representing the current state-of-art in development of information technology systems. They should therefore be implemented in businesses from industries of strategic importance in order to improve and raise the efficiency of their management process.

Słowa kluczowe

PL

przedsiębiorstwo górnicze; informatyka

EN

state of art; mining interprise

• Wydawca: Wydawnictwo Górnicze Sp. z o.o.
• Czasopismo: Wiadomości Górnicze
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 63, nr 5
• Strony: 274--280
• Opis fizyczny: Bibliogr. 35 poz., rys.

Twórcy

autor

Brzychczy E.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

Bibliografia

• 1. Brzychczy E.: Analiza wykorzystania kombajnów chodnikowych w przodkach korytarzowych w kopalniach węgla kamiennego z zastosowaniem drzew decyzyjnych. [W:] Zarządzanie: doświadczenia i problemy. Red. W. Sitko, Wydaw. System-Graf, Lublin 2008
• 2. Brzychczy E.: Analiza wyposażenia przodków ścianowych na podstawie reguł asocjacyjnych. Wiadomości Górnicze 2009, nr 3
• 3. Brzychczy E.: Tradycyjne metody optymalizacji a nowoczesna heurystyka w wybranych zagadnieniach modelowania robót górniczych w kopalniach węgla kamiennego. Gospodarka Surowcami Mineralnymi 2008, t. 24, z. 2/1
• 4. Brzychczy E.: Możliwe kierunki rozwoju systemów wspomagania planowania produkcji górniczej w przemyśle węgla kamiennego. Wiadomości Górnicze 2010, nr 7-8
• 5. Brzychczy E.: Proces modelowania produkcji górniczej w kopalni węgla kamiennego z wykorzystaniem systemu doradczego. Wiadomości Górnicze 2011, nr 7-8
• 6. Gornig A.: Model bazy wiedzy o jakości węgla dla systemu ekspertowego. Zeszyty Naukowe. Górnictwo 2006, z. 273, Wydaw. Politechnika Śląska, Gliwice
• 7. Grychowski T.: System ekspertowy wspomagający dyspozytora przy kontroli zagrożenia pożarowego w kopalni węgla. Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie 2006, nr 7
• 8. Hart E., Duda R.O.: PROSPECTOR – A Computer-Based Consultation. System for Mineral Exploration. Artificial Intelligence Center. SRI International, Menlo Park, California 1977
• 9. Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka. Red. J.S. Zieliński. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000
• 10. Jagielski J.: Diagnostyczny system ekspertowy maszyn górniczych. VI Krajowa Konferencja Naukowo-Techniczna Diagnostyka Procesów Przemysłowych, Władysławowo 2003
• 11. Klonowski Z.J.: Systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem. Modele rozwoju i właściwości funkcjonalne. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2004
• 12. Knosala i zespól: Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. Wydaw. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2002
• 13. Konar A.: Artificial Intelligence and Soft Computing. Behavioral and Cognitive Modeling of the Human Brain. Wydaw. CRC Press LLC 2000
• 14. Kumral M.: Optimal location of a mine facility by genetic algorithms. Mining Technology 2004: IMM Transactions section A, 113, 2
• 15. Lenart A.: Pakiet Sphinx jako narzędzie do tworzenia inteligentnych systemów informatycznych. Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe. Red. A. Grzech. Tom II. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2006
• 16. Li X.Z.W., Zhang Y.: Application of genetic algorithm to optimize the number and size of equipment of surface mine. [In:] Mine Planning and Equipment Selection 2004. Red. M. Hardygóra i in. A.A. Balkema Publishers 2004
• 17. Liu Z., Zeng Q., Wang Ch., Zhao Y.: Research on ontology-based knowledge representation and retrieval of coal mining equipment selection and matching expert system. International Conference on Intelligent Control and Information Processing (IC1CIP), Dalian 2010
• 18. Luger G.F.W.A.: Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Benjamin/Cummings, Menlo Park, CA 1993
• 19. Magda R. i zespół: Zintegrowany system wspomagania zarządzania produkcją w kopalniach węgla kamiennego. UWN-D AGH, Kraków 2008
• 20. Mahajan A.M.: Performance optimization of a coal preparation plant using genetic algorithms. Final Technical Report 03-1/4.1B-4. Southern Illinois University 2004
• 21. Naoum S., Haidar A.: A hybrid knowledge base system and genetic algorithms for equipment selection. Engineering, Construction and Architectural Management 2000, no 7
• 22. Pawlak M.: Algorytmy ewolucyjne jako narzędzie harmonogramowania produkcji. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999
• 23. Pendharkar P.C., Rodger J.A.: Nonlinear programming and genetic search application for production scheduling in coal mines. Annals of Operations Research 2000, no 95
• 24. Perkin R.M.G., Pitt M., Price A.E.: Expert systems: Practical Applications in a Traditional Industry, in Research and Development in Expert Systems III, Proceedings of Expert Systems '86, ed. Bramer, Cambridge University Press 1986
• 25. Plumer L.: Expert systems in mining. Logic Programming in Action. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin/Heidelberg 1992
• 26. Russell S., Norvig P.: Artificial Intelligence: A modern approach. Wydaw. Prentice-Hall 1995
• 27. Samanta B.K., Samaddar A.B.: Formulation of coal mining projects by expert system. Journal of mines, metals and fuels 2002, vol. 50, no 6
• 28. Sequence optimization - www. mirarco.org/projectscmt. php (10.07.2007)
• 29. Skarka W., Winkler T., Dudek M., Chuchnowski W., Michalak D., Świeca W.: Oparty na wiedzy system utrzymania ruchu maszyn górniczych. [W:] Innowacyjne i bezpieczne systemy mechanizacyjne do eksploatacji surowców mineralnych. KOMTECH, Zakopane 2006
• 30. Streichfuss M., Burgwinkel P.: An expert-system-based machine monitoring and maintenance management system. Control Engineering Practice 1995, vol. 3, iss. 7
• 31. Wolny W., Zadora P.: Redefinicja idei inteligentnych systemów wspomagania decyzji, www.swo.ae.katowice. pl/jdf/404.pdf (10.11.2011)
• 32. Nayenas N., Yurij G.: Using GenRel for reliability assessment of mining equipment. Journal of Quality in Maintenance Engineering 2007, Emerald, Vol. 13, no 1
• 33. Yun Q. X., Guo W. W., Chen Y.F., Lu C. W., Lian M.J.: Evolutionary algorithms for the optimization of production planning in undergroung mines. Application of Computers and Operations Research in the Minerals Industries, South African Institute of Mining and Metallurgy 2003
• 34. www.ibm.com
• 35. www.wikipedia.pl