Tehnološka mreža Tehnologija vodenja procesov (TM TVP) je tudi letos, že štirinajsto leto zapored, podelila nagradi za najboljše diplomsko in magistrsko delo ter priznanji za izjemne dosežke študentov na področju tehnologij vodenja.
Podelitev nagrad in predstavitev nagrajenih del je potekala 22. aprila 2026 v okviru dogodka Dnevi avtomatike in umetne inteligence na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani.
O Tehnološki mreži Tehnologija vodenja procesov
Grozd Kompetenčni center za sodobne tehnologije vodenja (KC STV) razpisuje nagrade Tehnološke mreže Tehnologija vodenja procesov (TM TVP) za najboljša diplomska in magistrska dela na področju tehnologij vodenja.
Tehnološka mreža Tehnologija vodenja procesov je konzorcij, ki od leta 2003 povezuje javne raziskovalne institucije in podjetja na področju avtomatizacije, informatizacije in kibernetizacije sistemov v Sloveniji. Aktivnosti mreže so usmerjene v spodbujanje prenosa znanja in tehnologij v industrijsko prakso ter razvoj produktov in storitev za prodajo na trgu.
Z letom 2024 je delovanje TM TVP vključeno v grozd KC STV, pri čemer se v okviru KC STV ohranja TM TVP kot prepoznavna blagovna znamka.
S podeljevanjem nagrad KC STV spodbuja kakovostno delo in odličnost mladih, ki začenjajo svoje raziskovalno in strokovno delo na področju tehnologij vodenja.
Področja nagrajevanja
Nagrade se razpisujejo na širših področjih delovanja mreže:
- avtomatizacija strojev in naprav,
- vodenje kompleksnih sistemov in tehnoloških procesov,
- inteligentni sistemi in procesi v pametnih tovarnah,
- diagnostika, prognostika in samovzdrževanje strojev in naprav,
- avtonomna vozila,
- podpora logističnim procesom v podjetjih,
- tehnologije vodenja za pametno upravljanje z energijo, večjo kakovost bivanja in manjše onesnaževanje okolja,
- sodobne IKT v sistemih vodenja, kot so internet stvari, umetna inteligenca, oblačne tehnologije in velepodatki,
- tehnologije in znanja za razvoj novih orodij in gradnikov za sisteme vodenja,
- druga področja, povezana s problematiko vodenja sistemov in procesov.
Nagrajenci in prejemniki priznanj
Nagrada za najboljše diplomsko delo
Prejemnik: Niki Zmazek
Naslov dela: Načrtovanje in implementacija regulacijskega sistema za dušenje nihanj mostnega žerjava
Institucija: Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Mentor: prof. dr. Jožef Ritonja
Somentor: asist. dr. Robert Brezovnik
Mostni žerjavi predstavljajo srce vsakega večjega industrijskega objekta, saj vsakodnevno prenašajo velike količine materiala v vseh treh smereh. Njihova učinkovitost je v veliki meri odvisna od izkušenosti žerjavista. Med pospeševanjem in predvsem pri zaustavljanju breme močno niha, kar otežuje natančno pozicioniranje tovora ter povzroča izgube časa in produktivnosti.
Diplomsko delo obravnava sistematičen pristop k izdelavi protinihajnega sistema mostnega žerjava. Naloga vključuje teoretični del, numerično obravnavo in realizacijo na industrijskem desettonskem žerjavu. V delu je izpeljan nelinearni matematični model mostnega žerjava, izvedena linearizacija modela ter sinteza regulatorja stanj po metodi LQR. Realizirani protinihajni sistem je bil preizkušen na dejanskem mostnem žerjavu, rezultati pa potrjujejo pravilnost in uspešnost predstavljenega pristopa.
Na sliki z leve proti desni: dr. Gorazd Karer, prof. dr. Jožef Ritonja, Niki Zmazek, Rudi Panjtar.
Priznanje za magistrsko delo
Prejemnik: David Hožič
Naslov dela: Razvoj strategij umetne inteligence za igranje namiznega nogometa v pravem okolju
Institucija: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
Mentor: doc. dr. Andrej Zdešar
Somentor: asist. dr. Matevž Bošnjak
Magistrsko delo obravnava razvoj agentov umetne inteligence za igranje namiznega nogometa na avtomatizirani mizi proti človeškemu nasprotniku. Agenti so bili razviti z metodami spodbujevalnega učenja v simuliranem okolju, ki je bilo pred učenjem usklajeno z dinamiko pravega sistema z identifikacijo dinamičnih parametrov.
Razvite so bile strategije za tri palice, in sicer za vratarja, obrambo in napad. Posebna pozornost je bila namenjena prenosu naučenih strategij iz simulacije v pravo okolje, kjer so prisotni šum tipal, napake v kalibraciji, časovni zamiki in druge motnje. Vpliv časovnih zakasnitev je bil zmanjšan z napovednimi modeli za ocenjevanje stanj. Razvite strategije so bile preizkušene tako v simulaciji kot tudi v pravem okolju proti človeku.
Na sliki z leve proti desni: dr. Gorazd Karer, David Hožič, Rudi Panjtar.
Priznanje za magistrsko delo
Prejemnik: Urban Kolman
Naslov dela: Uporabniški vmesnik za robotski sistem pobiranja kosov v razsutem stanju iz zabojnika
Institucija: Univerza v Mariboru, FERI in Fakulteta za strojništvo
Mentorja: izr. prof. dr. Uroš Župerl, izr. prof. dr. Aleš Hace
Somentor: dr. Rok Pahič
Magistrsko delo obravnava razvoj modularnega spletnega grafičnega vmesnika za upravljanje robotskega sistema za pobiranje kosov iz zabojnika. Vmesnik, razvit v JavaScriptu, temelji na komunikaciji z ROS 2 ter omogoča 3D-vizualizacijo robota in oblaka točk zaznanih objektov.
Uporabniku omogoča enostavno nastavljanje parametrov ter upravljanje projektov, shranjenih v podatkovni bazi. Z integracijo VNC-odjemalca je omogočen dostop do aplikacije za parametrično modeliranje kosov in določanje pobiralnih točk. Sistem je bil uspešno implementiran v industriji, kjer izboljšuje učinkovitost in fleksibilnost procesa.
Na sliki z leve proti desni: dr. Gorazd Karer, Urban Kolman, Rudi Panjtar.
Nagrada za najboljše magistrsko delo
Prejemnik: Gregor Mlinarič
Naslov dela: Sistemi za podporo odločanju pri optimizaciji proizvodnje penicilina
Institucija: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko ter Fakulteta za računalništvo in informatiko
Mentor: izr. prof. dr. Lovro Šubelj
Somentor: dr. Miha Glavan
V skladu s smernicami industrije 5.0 se razvoj tehnoloških rešitev vse bolj usmerja v podporo zaposlenim v proizvodnem okolju. Poseben poudarek je namenjen razvoju podpornih sistemov, ki operaterjem olajšajo vodenje procesa tako, da spremljajo njihove aktivnosti in jim v ključnih trenutkih predlagajo ustrezne korekcijske ukrepe.
V magistrskem delu so bili razviti različni sistemi za podporo odločanju, ki so bili testirani na primeru simulacijskega okolja IndPenSim za proizvodnjo penicilina. Sistemi operaterjem ob vnaprej določenih časih predlagajo korekcijske ukrepe. Predstavljene so bile tri družine sistemov za podporo odločanju, ki temeljijo na optimizaciji napovednega modela, priporočilnih sistemih z grafovskimi nevronskimi mrežami in hibridnih metodah.
Rezultati kažejo, da je mogoče z uporabo teh pristopov povečati končni izplen penicilina. Še posebej izstopa hibridni pristop, ki združuje prednosti preostalih dveh metod. V primerjavi z obstoječo literaturo predlagane metode dosegajo izplene, primerljive z doslej najzmogljivejšimi modeli, obenem pa zahtevajo bistveno manj posegov v proces. Ugotovitve potrjujejo primernost pristopov tudi za uporabo pri drugih procesih.
Na sliki z leve proti desni: dr. Gorazd Karer, dr. Miha Glavan, Gregor Mlinarič, Rudi Panjtar.
Zahvala in vabilo
Organizatorji se zahvaljujemo vsem članom, ki so sodelovali pri promociji razpisa, ter mentorjem, ki so se odzvali na razpis s prijavo kandidatov.
Vse mentorje, fakultete in podjetja vabimo, da tudi v prihodnjem letu prijavijo najboljša diplomska in magistrska dela na razpis za nagrade Tehnološke mreže Tehnologija vodenja procesov.
Dr. Gorazd Karer
predsednik Komisije za nagrade in priznanja KC STV
Rudi Panjtar
direktor KC STV