A digitalizációs elvek alkalmazása a mérnöki és tudományos életben

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Application of Digitalization Principles in Engineering and Science

Könyv tartalma:

A 80-as évek közepén a Westinghouse Energy Company Orlandóba költöztem. A Westinghouse-nál az elemzői szakterületem mellett a gőz-, gáz- és generátortermékek gyártása, tesztelése, felügyelete, karbantartása és szervizelése felé fordultam. Ezek a lehetőségek a termékek és folyamatok mélyreható ismeretére és megértésére tettek alkalmassá a tervezés és gyártás különböző szakaszaiban. Ebben az időszakban megismerkedtem a CNC-gépek általános automatizálási folyamataival, a tengelyrezgés megfigyelésével és a rotor kiegyensúlyozásával kapcsolatos szerelési kérdésekkel a gyárban és a helyszínen is. Ez a sokrétű tapasztalat egyengette az utat a legújabb, az egész iparágban alkalmazott technológiák megismeréséhez a 2020-as évek elejéig. Szerencsés voltam, hogy olyan nagy ipari gyártóknál kaptam ilyen lehetőségeket, mint a Westinghouse és a Siemens energy.

Karrierem során a gépek rezgésdiagnosztikájáról tartottam előadásokat különböző ipari létesítményeknek, egyetemi dolgozóknak és hallgatóknak. Előadásaim során, különösen 2018-2021 között, a hallgatóság többször javasolta, hogy tartsak előadásokat a tervezés, gyártás stb. digitalizációs szempontjairól. Ennek eredményeként jött létre a "Digitalizációs szempontok a gépészeti rendszerekben" című kurzus. Ezek az előadások elsöprő pozitív fogadtatásra találtak. Később az anyagmérnöki és a HVAC (fűtés, szellőzés és légkondicionálás) témákat is bevontam a digitalizációs kurzusba. Ezek az előadások motiváltak és bátorítottak arra, hogy a gépek és más kapcsolódó folyamatok tervezésének, gyártásának, felügyeletének és karbantartásának digitalizálási szempontjairól szóló könyvet is megkockáztassam.

A digitalizáció, amelyre itt utalok, leginkább a gépi tanulási (ML) folyamatokra vonatkozik. Az ML-nek támogató platformra vagy megfelelő szoftverre is szüksége van a projektek sikeres megvalósításához. Ez lett a DL (Deep Learning) ugródeszkája. Az olyan szoftverek, mint az Industry 4. 0, PdM 4. 0 stb. társulnak, amikor a kapcsolódó projektekről van szó. A piacon jelenleg elérhető mesterséges intelligencia (AI) nyelvekkel azonban egyedi szoftverek fejleszthetők különböző folyamatokhoz és terméktervekhez. Az ML a Wi-Fi-kompatibilis IoT-vel (Internet of Things, a dolgok internete) együtt a digitális technológia fejlesztésének szilárd modulját alkotja.