Primjena generativne umjetne inteligencije u održavanju tehničkih sustava

undergraduate thesis

• Title (english): Application of generative artificial intelligence in the maintenance of technical systems
• Author: Leon Šoštarić
• Mentor: Dragutin Lisjak (mentor)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture; Zagreb
• Defense date and country: 2025-02-24, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Mechanical Engineering

Abstract

Ovaj završni rad analizira primjenu generativne umjetne inteligencije u održavanju tehničkih sustava. U uvodnom dijelu prikazan je povijesni razvoj strategija održavanja, kao i razvoj umjetne inteligencije. Središnji dio rada usmjeren je na primjenu genera tivne umjetne inteligencije u održavanju tehničkih sustava, prikazujući najznačajnije prednosti i izazove, dva praktična primjera i analizu jednog komercijalnog softverskog rješenja. Dva praktična primjera ilustriraju rješavanje problema klasifikacije stanja opreme primjenjujući ChatGPT. U prvom primjeru stanje opreme klasificirano je prema normi ISO 10816, dok su u drugom primjeru korišteni stvarni podaci prikupljeni s pomoću senzora. Analiza Senseye Predictive Maintenance, komercijalnog softverskog rješenja koje primjenjuje umjetnu inteligenciju za prediktivno održavanje, ostvarena je u suradnji sa Siemens Hrvatska. Na kraju rada izveden je zaključak o primjeni generativne umjetne inteligencije u održavanju tehničkih sustava.

Abstract (english)

This bachelor's thesis analyses the application of generative artificial intelligence in the maintenance of technical systems. The introductory part presents the historical development of maintenance strategies, as well as the development of artificial intelligence. The central part of the thesis focuses on the application of generative artificial intelligence in the maintenance of technical systems, presenting the most significant advantages and challenges, two practical examples, and an analysis of a commercial software solution. The two practical examples illustrate the solution of the equipment condition classification problem using ChatGPT. In the first example, the equipment condition is classified according to the ISO 10816 standard, while the second example used real data collected using sensors. The analysis of Senseye Predictive Maintenance, a commercial software solution that applies artificial intelligence for predictive maintenance, was conducted in collaboration with Siemens Croatia. At the end of the thesis, a conclusion is drawn on the application of generative artificial intelligence in the maintenance of technical systems.

• Keywords: održavanje; umjetna inteligencija; generativna umjetna inteligencija; ChatGPT; Senseye PdM
• Keywords (english): maintenance; artificial intelligence; generative artificial intelligence; ChatGPT; Senseye PdM
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:235:201799
• Study programme: Title: Mechanical Engineering; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Embargoed access; Embargo expiration date: 2027-02-19
• Created on: 2025-02-21 09:52:30