Strojno učenje in umetna inteligenca v pametnih izdelovalnih sistemihJankovič, Denis (Avtor) Pipan, Miha (Avtor) Herakovič, Niko (Avtor) umetna inteligencastrojno učenjehidravlični sistemekspertni sistemdigitalni dvojčekUmetna inteligenca (UI) in strojno učenje vse bolj poganjata razvoj sodobnih izdelovalnih sistemov, pri katerih je zanesljivo delovanje neposredno povezano z natančnim poznavanjem trenutnega stanja strojev. V prispevku je predstavljena praktična uporabnost teh pristopov na primeru hidravlične stiskalnice pri upogibanja pločevine. Na osnovi tega primera je bil razvit napredni krmilni sistem, ki združuje zajem procesnih podatkov v realnem času in uporabo regresijskih modelov za spremljanje obratovalnih parametrov stiskalnice v različnih delovnih režimih. Eksperimentalni del je bil zasnovan tako, da obsega širok spekter scenarijev z variabilnimi obremenitvami, hitrostmi hidravličnega valja ter nadzorovano simulacijo trenja v vodilih valja. Z uporabo petih ključnih procesnih parametrov je bila izvedena primerjalna analiza več pristopov strojnega učenja, pri čemer so linearna regresija, metoda podpornih vektorjev in Gaussovo regresijsko modeliranje imeli najvišjo natančnost napovedi (R2 > 0,99). Rezultati so pokazali, da enostavnejši modeli omogočajo hitrejše učenje in učinkovitejše napovedovanje. Razviti pristop omogoča sprotno zaznavanje odstopanj v delovanju, zmanjšanje napake odziva hidravličnega valja do 95 % ter predstavlja osnovo za uvedbo adaptivnega krmiljenja v realnem času.20262026-08-31 14:32:40Članek v reviji186382UDK: 004.8ISSN pri članku: 1318-7279COBISS_ID: 277704451sl