Husi, GézaErdei, Timotei István2025-08-062025-08-062025https://hdl.handle.net/2437/396518A magasabb szintű flexibilitás elérése kulcsfontosságú annak érdekében, hogy az egyes gyártósorok magasabb hatékonysági rátát érhessenek el. A termelésben alkalmazott több tengelyes robotegységek használata és integrálhatóságuknak növelése szintén új technika kidolgozását teszi szükségessé, mivel a régebbi ipari gépek nem támogatják a modern szabványokat. Az ismertetésre kerülő kutatási anyag a labor digitális-ikerpár tervezésére és a többtengelyes robotegység kezelésére fókuszál oktatási céllal. A digitalizált laborban elvégezhetőek a tesztelési feladatok és vizsgálhatóak az oktatásra gyakorolt hatásai. Szintén kiemelendő, hogy a digitalizált labor hatékony megoldást szolgáltatott a COVID-19 világjárvány idején az online alapú oktatásnál. Az oktatásban részvevő személyek el tudták sajátítani az ember-gép interfész kezelését és megismerhették a gépre jellemző általános gépkezelési jellemzőket. Továbbá az általunk megtervezett digitális-ikerpár egyes egység modelljei egyben referencia munkadarabok is voltak, amik adatkészletek előállítására is felhasználására kerültek. Az általunk választott referencia objektumok detektálására saját neurális háló lett tanítva, amely tesztelésre és kiértékelésre került egy régebbi robotegység munkaterében. Így ezen gépek használatának tekintetében szintén új utakat nyithatunk meg a mélytanulás alapú neurális hálók alkalmazására, ami az ipar 4.0 egyik meghatározó fő kritériuma.For individual production lines, achieving higher levels of flexibility is essential to increasing efficiency rates. Older industrial machinery does not meet modern requirements, thus new technology is also needed to increase integrability of multi-axis robotic units in production. This research presented here focuses on the design of a digital twin pair and the management of a multi-axis robot unit for educational purposes. In the digital lab, testing exercises can be performed and the impact on education can be investigated. Also, it is worth highlighting that the digitalized lab provided an effective solution for online-based education during the COVID-19 pandemic. The participants in the education were able to learn how to handle the human-machine interface and to become familiar with the general machine handling characteristics. Furthermore, the individual unit models of the digital twin pair designed for this study were also reference workpieces that were used to produce data sets. To detect the reference objects, we chose and trained our own neural network, which was tested and evaluated in the workspace of an older robot unit. Thus, we can also open new avenues for the use of these machines to apply neural networks based on deep learning, one of the main criteria for Industry 4.0.121huDigitális ikerpárKiber-fizikai rendszerRobotkarKiterjesztett valóságIpar 4.0Mesterséges intelligenciaDigital twinCyber-physical systemRobot armAugmented realityIndustry 4.0Artificial intelligencePhD, doktori értekezésInformatikai tudományokMűszaki tudományok