Matematika ladí výrobní procesy. Vědci z Univerzity Palackého pomáhají předním firmám
Jak vyladit složité výrobní procesy? Důležitou a sofistikovanou pomoc firmám poskytují vědci z Katedry matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecké fakulty Univerzity Palackého. Odborníci využívají nejnovější metody statistiky, strojového učení a umělé inteligence. Ve spolupráci s podniky tak hledají cesty k vyšší efektivitě a konkurenceschopnosti.
Na katedře matematické analýzy a aplikací matematiky vznikla Technologická platforma KMA, která zastřešuje služby pro firmy, které jsou zaměřené na matematické modelování, analýzy a zpracování dat.
„Hlavním cílem Technologické platformy KMA je efektivně propojit akademickou sféru s průmyslovou praxí a nabídnout odborné služby v oblasti matematického modelování a analýzy dat. Platformu jsme vytvořili jako reakci na rostoucí potřebu aplikovaného výzkumu a spolupráce s průmyslovými partnery, kteří hledají řešení založená na pokročilých matematických metodách a zpracování dat,“ vysvětlila pro web Univerzity Palackého Jitka Machalová z katedry matematické analýzy a aplikací matematiky, která od počátku platformu vede.
Zatímco dříve neměla katedra takřka žádné aktivity v oblasti smluvního výzkumu, díky technologické platformě se dostalo na první příčku mezi pracovišti přírodovědecké fakulty, do výzkumné činnosti objednané třetí stranou se zapojují i studenti. Spolupráci se podle zástupců univerzity podařilo navázat s předními společnostmi jako Škoda Auto, Správa Železnic, Onsemi, Mubea, Tenzováhy, Plastika či OEZ.
Významné uplatnění našly moderní metody analýzy dat například v kroměřížské firmě Plastika, která se věnuje výrobě plastů. Vstřikovací lisy v pokročilé výrobě ukládají parametry o výrobcích do databáze, tu pak podrobili zkoumání odborníci z Technologické platformy KMA. „Šikovný matematik dokáže odhalit nejeden zlatý poklad. Z velkých dat se lze naučit vztahy mezi procesními parametry a například okamžitě identifikovat výrobek, jehož procesní parametry jsou anomální. Dobře natrénovaná bayesovská síť umí odhalit nejpravděpodobnější příčinu problémů ve výrobě, na což poté může systém rychle upozornit operátory strojů,“ komentoval Tomáš Fürst z katedry matematické analýzy a aplikací matematiky.
Technologická platforma KMA bude do budoucna usilovat o spolupráce s dalšími firmami i posílení současných partnerství. „Cílem je přinášet inovativní řešení založená na matematickém modelování a analýze dat. Zároveň usilujeme o širší zapojení studentů do aplikovaného výzkumu, aby se již během studia setkávali s aktuálními výzvami z praxe, spolupracovali s odborníky z různých odvětví a rozvíjeli své analytické a technické dovednosti v kontextu reálných projektů,“ říká Jitka Machalová, zástupkyně vedoucího katedry matematické analýzy a aplikací matematiky.
