prikaz prve stranice dokumenta Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja
  Preuzmi
PDF 6.91 MB
diplomski rad
Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. urn:nbn:hr:235:077089
Puzak, Karlo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Puzak, K. (2020). Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

Puzak, Karlo. "Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

Puzak, Karlo. "Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

Puzak, K. (2020). 'Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

Puzak K. Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2020 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

K. Puzak, "Povećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:077089
Podaci o radu
NaslovPovećanje produktivnosti proizvodnog poduzeća primjenom dubokog učenja
Naslov (engleski)Increasing the productivity of a manufacturing enterprise by applying deep learning
AutorKarlo Puzak
MentorNedeljko Štefanić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2020-12-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Klasični proizvodni pogoni suočavaju se s izazovima u pronalaženju adekvatne radne snage, opstanka na tržištu i povećanjem profitabilnosti. Razvojem novih tehnologija stvaraju se nove multidisciplinarne struke koje omogućavaju spajanje nekoliko razdvojenih struka poput primjerice psihologije i računarstva za analizu i predikciju zapošljavanja, pa se tako i kreiraju nova radna mjesta koja zahtijevaju drugačije kompetencije i znanja koja nisu zaobišla ni strojarstvo. U ovom radu stavit će se fokus na primjenu umjetne inteligencije u strojarstvu. Umjetna inteligencija razvijala se od 50-ih godina prošlog stoljeća, a razvija se i danas sve više. U strojarstvu se najviše koristi u obliku prediktivnih modela za procjenu nastanka kvarova, optimizacije ruta vozila ili vizijsko komisioniranje pomoću proširene stvarnosti.
Sažetak (engleski)
Traditional manufacturing is facing hardships with regards to staying competitive on the market, employing the best people, and increasing the revenue. With the improvements the technology, new multidisciplinary professions are emerging. In every field of work, people are required to have new knowledge and the same is for the manufacturing industry. This thesis focuses on explaining the effects of machine learning and artificial intelligence on mechanical and manufacturing processes. Mechanical engineering is mostly using predictive analytics to detect defects in equipment, vehicle route optimization or visionary commissioning in combination with augmented reality.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:077089
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje 4.0 međunarodna (CC BY 4.0)
Datum i vrijeme pohrane2020-11-30 20:45:20