Internet stvari za prediktivno vzdrževanje strojevŠTAJDOHAR, LUKA (Avtor) Bešter, Janez (Mentor) Mali, Luka (Komentor) prediktivno vzdrževanjestrojno učenjepametni senzorjiumetna inteligencaDandanes imamo po svetu vedno več senzorjev ter pametnih robnih naprav zaradi hitrega razvoja v industriji 4.0. Ker so senzorji postali manjši, cenejši ter strojno učinkovitejši, se vse pogosteje v industriji pojavlja zanimanje za prediktivno vzdrževanje. Cilj diplomske naloge je opisati ter predstaviti algoritme strojnega učenja, ki se lahko uporabijo pri izdelovanju tehnologij za prediktivno vzdrževanje. Predstavljeni sta tudi strojna ter programska oprema, ki sta že na voljo na trgu, ena izmed tehnologij pa je podrobneje opisana ter uporabljena na eksperimentu. V diplomskem delu je v uvodnih poglavjih predstavljen razvoj tehnik vzdrževanja in modeli napovedovanja pri prediktivnem vzdrževanju. Za tem sledi predstavitev strojnega učenja ter različnih kategorij le-tega. V tem poglavju so podrobneje opisani še najpogosteje uporabljeni algoritmi iz teh kategorij. Sledi pregled nekaterih rešitev strojne in programske opreme, ki je trenutno na voljo za uporabnike. Na koncu pa sem se odločil uporabiti eno izmed rešitev, in sicer iComox pametno napravo, ki sem jo uporabil na eksperimentu. Preizkus opreme je bil izveden v domačem okolju ter je tudi podrobno opisan, v zaključku pa je podano mnenje, ali je bila izbira te naprave smiselna za izbran eksperiment.20222022-11-17 12:30:00Diplomsko delo/naloga142642VisID: 61093COBISS_ID: 129829379sl