CIIRC Tech Dating 2025: Kompletní přehled stanovišť

Děkujeme, že vás zajímají detaily o našich stanovištích!

Aktuálně pro vás připravujeme kompletní přehled všech aktivit, které chystáme – a některé z nich si již nyné můžete prohlédnout na této stránce. Informace o jednotlivých stanovištích, tématech, která pokrývají, i lidech, se kterými se na místě potkáte, zde postupně přibývají, pečlivě tedy sledujte, ať vám nic neuteče.

Doporučujeme vám projít si přehled dostupných stanovišť níže a zjistit, co vás nejvíce zaujme. Těšíme se na viděnou!

Robotický 3D tisk z polymerů a kovů

Zaměření: Aditivní výroba, 3D tisk
Garant: Tomáš Jochman
Místnost: RICAIP Testbed Praha, přízemí, budova B

Robotický 3D tisk otevírá nové možnosti v aditivní výrobě, a to při samotné výrobě nebo při opravě existujících dílů. Díky velkému pracovnímu prostoru robota lze pracovat i s díly, které jsou tradičními 3D tiskárnami nevyrobitelné. Ukážeme vám i robotický 3D tisk s laserovou navařovací hlavou Meltio, která umožňuje tisk ze dvou kovových materiálů současně. Také představíme výsledky našeho výzkumu, které umožňují navrhovat postupy pro robotický 3D tisk s využitím digitálního dvojčete a optimalizovat celý proces.

Digitální dvojče a NVIDIA Omniverse

Zaměření: Digitální dvojče, simulace procesů, trénování AI modelů
Komu již pomohlo: Continental Automotive Czech Republic
Garant: Tomáš Jochman
Místnost: RICAIP Testbed Praha, přízemí, budova B

Projekt NVIDIA Omniverse otevírá nové možnosti v oblasti digitálních dvojčat pro průmyslové využití. Umožňuje přesné simulace výrobních procesů, ověřování trajektorií robotů a detekci chyb v reálném čase. Díky realistickému vizuálnímu prostředí a generování náhodných scén podporuje efektivní trénování AI modelů pro rozpoznávání objektů a odhad 6D pozice. Ukážeme vám, jak lze celý proces integrovat do digitálního dvojčete a využít jej k bezpečnému testování i zefektivnění spolupráce. Představíme také výsledky výzkumu, které ukazují, jak Omniverse pomáhá překonat rozdíl mezi simulací a realitou a optimalizovat náročné průmyslové aplikace.

Optimalizace procesů ve výrobě, zdravotnictví, logistice, energetice, armádních systémech a další

Zaměření: Optimalizace procesů, AI v průmyslu, datově řízené metody
Komu již pomohlo: Škoda AUTO, PPL, ERA, EATON, Continental, Beckman Coulter, Siemens Energy, DECCI, ŘLP Praha, MÚÚÚ Písek, Blumenbecker, FN Hradec Králové, FN Motol, FN Královské Vinohrady, Purem Rakovník, Nemocnice Znojmo, Blumenbecker, Humanomed, Pointee
Garant: Přemysl Šůcha
Místnost: bude upřesněno

Naše skupina se zabývá analýzou, simulací a především optimalizací libovolných procesů. Optimalizační metody primárně stavíme na matematických metodách a rozšiřujeme je pomocí datově řízených metod a umělé inteligence, aby co nejlépe seděly na konkrétní potřeby každého provozu. S touto oblastí máme více jak 20ti leté zkušenosti.

Autonomní vozidla

Zaměření: Autonomní vozidla, AI řízení, real-time software
Komu již pomohlo: Spolupráce s Porsche Engineering, Škoda Auto, Digiteq Automotive, TÜV SÜD
Garant: Michal Sojka
Místnost: JP-A122 (laboratoř autonomních vozidel)

Zabýváme se (nejen) autonomními vozidly od elektroniky, přes nízkoúrovňový software (real-time, safety) až po aplikace využívající umělou inteligenci k řízení vozidel. Experimenty provádíme jednak v simulátorech, ale vždy je pak ověřujeme i na reálných vozidlech. Realizovali jsme projekty automatického parkování, automatická jízda v pruhu (ALKS) a momentálně se zabýváme průjezdy křižovatkou.

Inteligentní rozhodování a plánování

Zaměření: Automatické plánování, inteligentní rozhodování
Garant: Lukáš Chrpa
Místnost: bude upřesněno

Zabýváme se výzkumem technik automatického plánování a inteligentního rozhodování. Převážně se zabýváme vývojem technik pro centralizované routování dopravy. Dále se zabýváme konceptem “plánování proti přírodě”, což umožní autonomním inteligentním entitám se deliberativně rozhodovat v dynamických prostředích, které mohou být ovlivněny “akty přírody”, či jiných agentů.

Vizuální navigace mobilních prostředků v prostředí bez infrastruktury

Zaměření: Vizuální navigace, autonomní mobilní prostředky, flexibilní výrobní systémy
Komu již pomohlo: Třinecké železárny a.s. , HOPAX a.s., Vojenský Opravárenský Podnik (VOP) s.p. 
Garant: Libor Přeučil/Tomáš Pivoňka, Viktor Kozák  
Místnost: B320 (laboratoř Inteligentní a mobilní robotiky)

Principy a postupy pro plně autonomní vizuální navigaci mobilních prostředků (manipulátory, logistické roboty, vozidla, atp.) ve složitém a proměnlivém prostředí. Vhodné pro UGV i UAV pro indoor, outdoor a za přítomnosti neurčitosti (proměnlivé prostředí, lidé). Alternativní řešení využívají i klasické postupy založené na LIDARech. Řešení může být koncipováno i jako ekonomická přídavná jednotka pro jakýkoliv mobilní systém drive-by-wire. Ideální řešení pro vysoce flexibilní výrobní systémy, automatické sklady, dohledovou činnost, atp. 

Plánování a rozvrhování pro robotiku, zejména logistiku

Zaměření: Optimalizace robotických procesů, logistické algoritmy, warehouse management
Komu již pomohlo: GrenzeBach GmBH, SwissLog AG, Wienerberger A.G., ATG s.r.o, TFE France (power-grid caretaker)
Garant: Libor Přeučil/Miroslav Kulich, David Zahrádka
Místnost: B320 (laboratoř Inteligentní a mobilní robotiky)

Vývoj pokročilých optimalizačních algoritmů  přináší podstatné zvýšení produktivity procesů. Provádíme výzkum, vývoj a navrhujeme řešení (SW) optimalizačních postupů převážně pro NP-úplné problémy: úlohy Fetch and Carry, Any-Time plánování, optimalizace v distribučních sítích, řešení směrovacího problému,  s aplikacemi např. do warehouse a fleet managementu.     

Pokročilá robotická manipulace: Inspekční úloha, pick&place

Zaměření: Robotická manipulace, optické navádění, strojové vidění
Komu již pomohlo: Škoda Auto (2x), ATG s.r.o., LEGO (2x)
Garant: Libor Přeučil/Lukáš Bertl, Viktor Kozák
Místnost: B320 (laboratoř Inteligentní a mobilní robotiky)

Motivováno úlohami inspekce a/nebo uchopování  dílů, jejichž umístění ve 3D prostoru není přesně známo a/nebo je řešení standardními postupu obtížné. Řešené úlohy zahrnují problematiku cílově orientovaného optického navádění manipulátoru na díl, nebo jeho část, v náhodné 3D poloze vč. optimálního sekvencování více takových operací. Zahrnuje též metody a postupy robustního strojového vidění pro průmyslové aplikace a velmi obtížné podmínky užitím monokulárních RGB(D) kamer.     

Optimalizace prostorového uspořádání továren

Zaměření: Optimalizace výroby, prostorové uspořádání, AI v průmyslu
Komu již pomohlo: Škoda Auto, Continental, ZŤS VaV, DEL
Garant: Petr Kadera
Místnost: bude upřesněno

Pro efektivní provoz továren je důležité jejich prostorové uspořádání. Jeho návrh je s rostoucí složitostí výrobních postupů stále složitější. Metody umělé inteligence umožňují řešit složité úlohy s mnoha často protichůdnými kritérii. Umístit do výrobní haly co nejvíce výrobních linek, zajistit co nejkratší logistické cesty a zároveň k sobě neumisťovat technologie, které by se mohly negativně ovlivňovat.   

Řízení flexibilních továren

Zaměření: Flexibilní výroba, řízení výroby, automatizace pro malé série
Komu již pomohlo: Rockwell Automation, CertiCon, LEGO, ZŤS VaV, DEL
Garant: Petr Novák
Místnost: bude upřesněno

Pro řadu výrobních odvětví je v současné době charakteristický nárůst počtu variant vyráběných produktů. To významně snižuje efektivitu automatizačních metod navržených původně pro hromadnou výrobu. Modely řízená výroba umožňuje reagovat na měnící se požadavky výroby a efektivně vyrábět i malé série produktů.

Podpora efektivní přípravy svařování robotickou buňkou

Zaměření: Robotické svařování, automatizace programování, CAD/CAM integrace
Komu již pomohlo: ALAD CZ s.r.o., STP-Plast s.r.o.
Garant: Vladimír Smutný
Místnost: B-601, 6. patro, budova B

Překážkou pro nasazení robotických svařovacích buněk pro kusovou výrobu je cena přípravy programu pro robotickou buňku lidským programátorem. Nahrazení lidské expertízy automatickými postupy přípravy programů umožňuje eliminovat tuto překážku a automatizovati malosériovou či kusovou výrobu. V daném případě se automaticky generuje trajektorie robotu s 9-11 stupni volnosti ve stísněném prostoru omezeného hlavně tvarem výrobku. Vstupem do programu jsou výstupy z CADu (tvar výrobku) a CAMu (poloha a tvar svarů).