Laboratorium Informatyki w Sterowaniu i Zarządzaniu

Analiza danych, uczenie maszynowe i optymalizacja. Obecnie w erze dostępu do wielkiej ilości danych konieczna jest ich adekwatna obróbka i analiza. Nowoczesne metody statystyki pozwalają na efektywne wnioskowanie oraz predykcję w oparciu o posiadane informacje. Oferowany jest szeroki zakres prac związanych z przetwarzaniem danych o rozmaitym charakterze. Prace te prowadzi Laboratorium Informatyki w Sterowaniu i Zarządzaniu, kierowane przez prof. dr hab. inż. Jerzego Baranowskiego. W szczególności proponowane jest: opracowywanie danych do celów badań naukowych, statystyczna diagnostyka procesów, tworzenie modeli statystycznych procesów różnych typów, metody klasyfikacji i rozpoznawania wzorców, metody predykcji w oparciu o analizę szeregów czasowych wraz z wykorzystaniem wiedzy eksperckiej, systemy diagnostyki i predykcji usterek/zdarzeń, optymalizacja i sterowanie procesów dyskretnych, w szczególności produkcyjnych. Zastosowanie: Rozpatrywane zagadnienia mieszczą się w pełni w zakresie tzw. Przemysłu 4.0, oferując szerokie wsparcie bardzo wielu zagadnień nowoczesnej produkcji. Proponowane prace mają zastosowania także w obszarach badań, prac rozwojowych czy też wdrażania nowych produktów lub instalacji.

hub4industry (101083652)

Zarządzanie mobilnością wielomodalne zarządzanie transportem i urządzeniami cyfrowymi (101101973)

Holistyczne i zintegrowane zarządzanie majątkiem w europejskim systemie kolejowym (101101966)

Nauczanie letnie na AGH w celu edukacji zrównoważonego przemysłu 4.0 (PPI/SPI/2020/1/00065/U/00001)

hub4industry (FENG.02.22-IP.02-0008/23-00)

FP1 - MOTIONAL - Planowanie i kontrola zarządzania siecią oraz zarządzanie mobilnością w środowisku multimodalnym (5339/HE/2023/2)

FP3 - IAM4RAIL - Inteligentne i zingegrowane zarządzanie aktywami (5340/HE/2023/2)

Opracowanie wydajnego oprogramowania obliczeniowego do celów symulacji i stosowania systemów niecałkowitego rzędu. (TANGO3/433071/NCBR/2019)

Przewidywanie i wykrywanie usterek procesów (UMO-2021/41/B/ST7/03851)

PNH: Wsparcie dla realizacji projektu "PROcess NeTwork Optimization for efficient and sustainable operation of Europe's process industries taking machinery condition and process performance into account". (416482/PnH/2018)

PKP S.A.

Łukasiewicz Poznański Instytut Technologiczny

Politechnika Poznańska

Politechnika w Valencji

Łukasiewicz EMAG