Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Three methods of selecting a smart meter for data concentration in the automatic meter reading last mile network

Kiedrowski Piotr

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2024

|

Vol. 72, nr 1

art. no. e146476

EN

This paper proposes three methods of the optimal smart meter selection for acting as a data concentrator in the automatic meter reading last mile network. The study explains the reasons why the selected smart meter should also act as a data concentrator, in addition to its basic role. To select the smart meter, either the reliability of communication or the speed of the automatic meter reading process was considered. Graph theory is employed to analyse the last mile network, described as sets of nodes and unreliable links. The frame error ratio was used to assess the unreliability whilst the number of hops was used to describe the speed of the reading process. The input data for the analysis are qualitative parameters determined based on observations in the real, operated last mile networks as well as their typical topological arrangements. The results of the research can be useful in the last mile network migration process, which uses concentrators to the networks without them, or during the process of newer last mile network implementation, where data concentrators are no longer applicable. The efficiency of the proposed methods is assessed measurably.

2

The Internet of Things and AI-based optimization within the Industry 4.0 paradigm

Mikołajewski Dariusz, Czerniak Jacek M., Piechowiak Maciej, Węgrzyn-Wolska Katarzyna, Kacprzyk Janusz

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2024

|

Vol. 72, nr 1

art. no. e147346

EN

By reviewing the current state of the art, this paper opens a Special Section titled “The Internet of Things and AI-driven optimization in the Industry 4.0 paradigm”. The topics of this section are part of the broader issues of integration of IoT devices, cloud computing, big data analytics, and artificial intelligence to optimize industrial processes and increase efficiency. It also focuses on how to use modern methods (i.e. computerization, robotization, automation, machine learning, new business models, etc.) to integrate the entire manufacturing industry around current and future economic and social goals. The article presents the state of knowledge on the use of the Internet of Things and optimization based on artificial intelligence within the Industry 4.0 paradigm. The authors review the previous and current state of knowledge in this field and describe known opportunities, limitations, directions for further research, and industrial applications of the most promising ideas and technologies, considering technological, economic, and social opportunities.

3

Autonomiczny transport w Przemyśle 4.0

Malaka Julian

Utrzymanie Ruchu

|

2020

|

Nr 1

50--54

PL

Czwarta rewolucja przemysłowa wiąże się z określonymi rozwiązaniami charakteryzującymi nowoczesną fabrykę. Technika wewnątrzzakładowego obiegu rzeczy jest nieustannie rozwijana w kierunku wpasowania się w obowiązujące trendy. Czy postęp w tym zakresie doprowadził już do poziomu autonomiczności, który można sygnować dopiskiem „4.0”? W artykule przedstawiono pewne cechy współczesnych maszyn transportowych warunkujące spełnienie przyjętych standardów.

4

Przemysłowe platformy Internetu rzeczy – przegląd rozwiązań dla przemysłu wydobywczego

Gackowiec Paulina, Podobińska-Staniec Marta

Inżynieria Górnicza

|

2019

|

nr 4

43--53

PL

W artykule przedstawiono przegląd wybranych platform Internetu rzeczy i narzędzi analitycznych, które mogą być wykorzystywane w przemyśle, w szczególności z uwzględnieniem branży wydobywczej. Zwrócono uwagę na fakt, że liczba dostawców technologii IoT (ang. Internet of Things) i narzędzi analitycznych oferujących usługi zaawansowanej analityki danych dla przemysłu jest znacząca i ciągle się zwiększa. Celem artykułu była ocena wybranych rozwiązań IoT na podstawie następujących kryteriów: zastosowanie predykcyjnej analityki, wdrożone algorytmy sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego, podejście procesowe zorientowane na górnictwo, zaawansowana wizualizacja danych, interoperacyjność, przechwytywanie danych w czasie rzeczywistym, zdalne zarządzanie urządzeniami oraz technologia oparta na chmurze. Przegląd został przygotowany, aby zestawić wiedzę na temat dostawców rozwiązań IoT działających na rynku, a także wskazać funkcjonalności wyróżniające poszczególne rozwiązania.

EN

This article presents an overview of the selected Internet of Things platforms and analytical tools that can be used in industry, with particular emphasis on the mining sector. It points out that the number of suppliers of IoT technologies and analytical tools offering advanced data analytics services for industry is significant and is constantly growing. The aim of the article is to evaluate selected IoT solutions based on the following criteria: offering predictive analytics, implemented artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) algorithms, a mining-oriented process approach, advanced data visualization, interoperability, real-time data capture, remote device management and cloud-based technology. The review was prepared in order to present knowledge about IoT providers operating on the market as well as to indicate functionalities that feature particular solutions.

5

Programowalne urządzenie pomiarowo-sterujące do monitorowania i diagnostyki systemów płynowych

Dindorf R., Woś P.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2018

|

Nr 59

33--36

PL

W artykule przedstawione nowe przenośne programowalne urządzanie pomiarowo-sterujące, które jest przeznaczone do pomiarów badawczych, laboratoryjnych, kontrolnych i diagnostycznych systemów (urządzeń, instalacji) płynowych (hydraulicznych i pneumatycznych). Za pomocą tego urządzenia można rejestrować, przetwarzać i udostępniać pomiary parametrów fizycznych systemów płynowych. Urządzenie można zaprogramować na indywidualne potrzeby pomiarowe odbiorcy. Przedstawione urządzenie pomiarowo-sterujące posiada wiele przydatnych funkcji niedostępnych w standardowych zestawach (stacjach) pomiarowych. Zaproponowane programowalne urządzenie pomiarowo-sterujące z komunikacją WiFi może pracować w technologii przemysłowego Internetu rzeczy IIoT (Industry Internet of Things) związanej z Industry 4.0.

EN

The paper presents a new programmable measuring device that enables measurement, data registration and processing of recorded results in hydraulic and pneumatic systems. Using it, it is possible to measure the pressure, temperature and flow rate, graphic visualization of them and mathematical development. Extensive programmable calculation functions allow for identification of the technical condition of fluid devices. The software logic of the device and the visualization are implemented directly on the dedicated device controller. The device provides efficient processing of sensor data, local storage and forwarding via wired networks or wireless technology. A distinctive feature of the newly designed device is the presence of a radio module for wireless communication. The programmable measuring device made with WiFi communication can work in the Industry Internet of Things (IIoT) related to Industry 4.0. In this technology, the presented control and measurement device together with the sensors takes measurements, while measurement data are transferred to the network for monitoring and controlling physical processes, where they are stored and analyzed.

6

Smart services for enhancing personal competence in Industrie 4.0 digital factory

Sun J., Gao M., Wang Q., Jiang M., Zhang X., Schmitt R.

LogForum

|

2018

|

Vol. 14, no. 1

51--57

EN

Background: Adaptive digitalization and networking of machines, working parts, employees and other entities on the plant floor are core of realizing industry 4.0, so that information and instruction will be available everywhere and all the time in the production process. Thus, smart devices, especially smart wearables, will play a very important role to help workers being integrated in the in the future manufacturing environment, as information need to be transferred faster and with the right level of detailing with respect to the individual need of workers, factory managers etc. Methods: The implementation of an indoor localization system using Bluetooth beacons in the shop floor as part of an enterprise IoT platform was introduced. This sensor network is aimed to implement tracing and tracking of workers and working parts in the future smart factory, as well as the to the networking of the smart wearables with existing manufacturing machines. The investigated problem was the inaccuracy and the instability of the sensor signals by such Bluetooth sensor networks. To solve the problem, various algorithms were investigated. Results and conclusions: The possible solution of given problem was solved by finding an algorithm improving the communication between devices. Together with the location information from Beacon network and orientation information from the compass sensor, it is able to determine the machine in the near, which the employee with the Smart Glasses is currently pointing to.

PL

Wstęp: Zastosowanie sieciowych rozwiązań dla urządzeń i ich części, jak również jako wspomożenie dla pracowników na poziomie hali produkcyjnej jest podstawowym elementem wdrożenia Industry 4.0., dzięki czemu w każdym momencie i w każdym miejsce zapewnia się dostępność do potrzebnej informacji. W związku z tym, urządzenia mobilne typu smart będą odgrywały ważną rolę w integrowaniu pracowników w środowisko produkcyjne w przyszłości, informacja będzie mogła być przekazywana szybciej i z większą szczegółowością w odniesieniu do poszczególnych pracowników czy kadry zarządzającej. Metody: Zastosowanie wewnętrznej lokalizacji przy użyciu Bluetooth beaconów na poziomie hali produkcyjnej jako fragmentu zakładowej platformy Internetu rzeczy zostało wdrożone. Sieć sensorów ma na celu śledzenie pracowników oraz urządzeń w przyszłościowym zakładzie produkcyjnym, jak również ma być połączeniem z istniejącym parkiem urządzeń produkcyjnych. Badany problem polegał na nietrafności i niestabilności sygnałów sensorów używanych w tej sieci. W celu rozwiązania problemu poddano analizie różne algorytmy możliwych rozwiązań. Wyniki i wnioski: Znaleziono możliwe rozwiązanie analizowanego problem poprzez określenie odpowiedniego algorytmu poprawiającego komunikację pomiędzy urządzeniami. W połączeniu z lokalizacją informacji przy zastosowania sieci beaconów oraz zorientowaniu informacji pochodzących z sensorów, można było zlokalizować urządzenie znajdujące się w pobliżu danego pracownika przy użyciu okularów Smart Glasses.