Tato bakalářská práce se zabývá návrhem řešení pro sběr dat o poruchách strojů za účelem zefektivnění údržby ve společnosti Wicke CZ, s.r.o. Teoretická část se zaměřuje na typy údržby, metody sběru dat a klíčové ukazatele výkonnosti (KPI). Praktická část analyzuje informační systémy společnosti a odhaluje nepřesnosti v současném sběru dat. Navrhovaná řešení zahrnují vytvoření kódovníku poruch, novou databázovou tabulku pro přesné záznamy a integraci s Power Platformou pro lepší analýzu dat. Implementace těchto řešení by měla zlepšit údržbu, snížit náklady a podpořit preventivní údržbu.
Anotace v angličtině
This bachelor's thesis focuses on designing a solution for collecting data on machine failures to improve maintenance efficiency at Wicke CZ, s.r.o. The theoretical part addresses types of maintenance, data collection methods, and key performance indicators (KPIs). The practical part analyzes the company's information systems and identifies inaccuracies in the current data collection process. The proposed solutions include creating a failure code system, a new database table for accurate records, and integration with the Power Platform for better data analysis. Implementing these solutions should enhance maintenance, reduce costs, and support preventive maintenance.
Klíčová slova
preventivní údržba, power platforma, sběr dat, power bi, prediktivní údržba
Klíčová slova v angličtině
preventive maintenance, power platform, data collection, power bi, predictive maintenance
Rozsah průvodní práce
74
Jazyk
CZ
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem řešení pro sběr dat o poruchách strojů za účelem zefektivnění údržby ve společnosti Wicke CZ, s.r.o. Teoretická část se zaměřuje na typy údržby, metody sběru dat a klíčové ukazatele výkonnosti (KPI). Praktická část analyzuje informační systémy společnosti a odhaluje nepřesnosti v současném sběru dat. Navrhovaná řešení zahrnují vytvoření kódovníku poruch, novou databázovou tabulku pro přesné záznamy a integraci s Power Platformou pro lepší analýzu dat. Implementace těchto řešení by měla zlepšit údržbu, snížit náklady a podpořit preventivní údržbu.
Anotace v angličtině
This bachelor's thesis focuses on designing a solution for collecting data on machine failures to improve maintenance efficiency at Wicke CZ, s.r.o. The theoretical part addresses types of maintenance, data collection methods, and key performance indicators (KPIs). The practical part analyzes the company's information systems and identifies inaccuracies in the current data collection process. The proposed solutions include creating a failure code system, a new database table for accurate records, and integration with the Power Platform for better data analysis. Implementing these solutions should enhance maintenance, reduce costs, and support preventive maintenance.
Klíčová slova
preventivní údržba, power platforma, sběr dat, power bi, prediktivní údržba
Klíčová slova v angličtině
preventive maintenance, power platform, data collection, power bi, predictive maintenance
Zásady pro vypracování
Úvod
Definuje cíle práce a použité metody zpracování práce.
I. Teoretická část
Zpracujte literární rešerši k metodám sběru a analýzy dat pro potřeby údržby.
II. Praktická část
Analyzujte současný stav sběru dat poruch strojů.
Navrhněte řešení pro zefektivnění sběru dat poruch strojů.
Zhodnoťte navrhovaná řešení.
Závěr
Zásady pro vypracování
Úvod
Definuje cíle práce a použité metody zpracování práce.
I. Teoretická část
Zpracujte literární rešerši k metodám sběru a analýzy dat pro potřeby údržby.
II. Praktická část
Analyzujte současný stav sběru dat poruch strojů.
Navrhněte řešení pro zefektivnění sběru dat poruch strojů.
Zhodnoťte navrhovaná řešení.
Závěr
Seznam doporučené literatury
HENDL, Jan. Big data: věda o datech - základy a aplikace. Průvodce. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3031-3.
POTANČOK, Martin; POUR, Jan a CHRAMOSTOVÁ, Veronika. Business analytika v praxi. Praha: Oeconomica, nakladatelství VŠE, 2020. ISBN 978-80-245-2382-8.
SAYED-MOUCHAWEH, Moamar. Predictive Maintenance in Dynamic Systems: Advanced Methods, Decision Support Tools and Real-World Applications. Switzerland: Springer, 2019. ISBN 978-303005644-5.
WESTON, Matthew. Learn Microsoft PowerApps: Build Customized Business Applications without Writing and any Code. Birmingham: Packt, 2019. ISBN 978-1-78980-582-6.
Seznam doporučené literatury
HENDL, Jan. Big data: věda o datech - základy a aplikace. Průvodce. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3031-3.
POTANČOK, Martin; POUR, Jan a CHRAMOSTOVÁ, Veronika. Business analytika v praxi. Praha: Oeconomica, nakladatelství VŠE, 2020. ISBN 978-80-245-2382-8.
SAYED-MOUCHAWEH, Moamar. Predictive Maintenance in Dynamic Systems: Advanced Methods, Decision Support Tools and Real-World Applications. Switzerland: Springer, 2019. ISBN 978-303005644-5.
WESTON, Matthew. Learn Microsoft PowerApps: Build Customized Business Applications without Writing and any Code. Birmingham: Packt, 2019. ISBN 978-1-78980-582-6.
Přílohy volně vložené
ne
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Vedoucí:
Budou Vámi připravené návrhy ve firmě realizovány? Zodpovězeno zcela
Oponent:
Jaké jsou Vaše přínosy – Vaše práce v návrhové části při vypracování kódovníku poruch, maker pro očištění dat, nové databázové tabulky a jednoduché aplikace v Power Apps? Zodpovězeno zcela
Konzultovali jste kódovník poruch a celý postup sběru dat s pracovníky údržby? Jaká byla jejich stanoviska? Zodpovězeno zcela
další otázky:
Ing. Tomáš Urbánek, Ph.D., - Vy jste tento modul programoval ve VBA? Zodpovězeno zcela
doc. Ing. Roman Bobák, Ph.D., - Jak jste sbíral data v dané společnosti a používal jste pro analýzu data z ERP systému společnosti? Zodpovězeno zcela
Státnicová komise shledala některé formální nedostatky v BP, které nemají vliv na obsahovou kvalitu předložené BP