Kaikki aineistot
Lisää
Insinöörityössä oli tavoitteena selvittää Vaisalan uuden massatuotteen anturipuomin valmistamiseen tarkoitetun automaatiolinjan maksimituotantokapasiteetti, sen häiriöalttius ja -tiheys, sekä mahdollisimman kattavasti kaikki seikat, joista häiriöt johtuvat ja kuinka paljon eri häiriötilanteet vaikuttavat tuotantomäärään. Vanhemman mallisen massatuotteen tuotanto tullaan lopettamaan lähitulevaisuudessa ja sen tulee korvaamaan uusi tuote, joten uuden automaatiolinjan kapasiteettimittaus ja sen toiminnan optimointi ovat erittäin tärkeitä toimenpiteitä, jotta voidaan saada selville, riittääkö yhden automaatiolinjan kapasiteetti sellaisenaan kattamaan tuotantotarpeet. Työhön ryhdyttäessä uudella tuotantolinjalla oli valmistettu anturipuomeja pieniä eriä, lähinnä satunnaisesti, joten varsinaista käsitystä automaatiolinjan kapasiteetista, häiriöistä ja sen mahdollisista pullonkauloista suuren mittakaavan tuotannossa ei ollut kenelläkään. Projektin aikana kerättiin automaatiolinjasta häiriödataa yhteensä 27 viikon ajan, joten eri häiriötilanteiden määrästä, esiintymistiheydestä ja niiden vaikutuksista prosessiin saatiin erittäin kattava kuva. Kerättyjen tietojen perusteella saatiin paljon uutta tietoa automaatiolinjan toiminnasta, selvitettiin sen kapasiteetti ja määriteltiin kehityskohteet.
Teknologia kehittyy nopeasti ja saatavilla olevan tiedon määrä kasvaa jatkuvasti. Henkilön yksilöllinen kehittyminen ja menestyminen jatkuvassa muutoksessa edellyttävät oppimista, taitojen ja osaamisen kehittämistä läpi elämän. Tämä asettaa haasteita opetukselle. Tehokas oppiminen vaatii verkko-oppimisympäristöjen kehittymistä. Uuden oppiminen on tehokasta ja innostavaa silloin, kun oppija on motivoitunut. Tällöin varmistetaan opitun asian sisäistäminen ja sen konkreettinen osaaminen. Heikosti motivoitunut oppija jättää herkästi opintoprosessin kesken. Tämä korostuu erityisesti verkko-opinnoissa. Motivaation merkitys on suuri oppimisen kannalta. Tällöin on ymmärrettävä, mitä se tarkoittaa ja miten se vaikuttaa opiskeluprosessiin. Tämän lisäksi tulee ymmärtää, miten ihminen oppii. Näiden perusteella voidaan kartoittaa ne motivaatioon liittyvät tekijät, jotka tulee huomioida verkko-oppimisympäristön rakentamisessa ja kehittämisessä. Opinnäytetyössä tutkittiin, miten verkko-oppimisympäristö voidaan rakentaa oppijoita motivoivaksi. Selvityksen perusteella motivoivaan verkko-oppimisympäristöön vaikuttaa seitsemän elementtiä. Nämä ovat tarve, ympäristö, sisältö, toiminnalliset elementit, tunne, onnistuminen ja yksilön kehittyminen. Motivaation ylläpitämiseksi verkko-oppimisympäristöissä tulee huomioida nämä kaikki elementit. Opinnäytetyön tuloksena syntyi työkalu, joka nimettiin verkko-oppimisen motivaatiomoottoriksi. Se rakentuu motivaatioon vaikuttavista seitsemästä elementistä. Sen toimintaperiaatteena on ohjata rakentamaan motivoiva verkko-oppimisympäristö. Sitä voivat hyödyntää kaikki ne henkilöt, jotka rakentavat ja kehittävät verkko-oppimiseen liittyviä ympäristöjä. Opinnäytetyön tulosta voi hyödyntää soveltavin osin myös opetusalan henkilöstö.
Laskennalliset GRIDit ovat vakiinnuttaneet asemansa tiedon arkistoinnin ja luetteloinnin sovelluksissa. GRID-ympäristö on kuitenkin edullisuutensa vuoksi houkutteleva vaihtoehto myös laskennallisesti vaativalle tietojenkäsittelylle. GRIDiin liittyvät pitkät maantieteelliset etäisyydet ja laaja laitekanta, ja näistä johtuvat viestintäviiveet sekä suuri vikautumistodennäköisyys asettavat kuitenkin erityishaasteita algoritmeille, joiden suoritus riippuu voimakkaasti syötteestä. Tässä työssä esitellään sirottaminen, hajautusmenetelmä lauselogiikan toteutuvuusongelman (SAT) ratkaisemiseen laskennallisessa GRIDissä. Sirottaminen soveltuu käytettäväksi minkä tahansa SAT ratkaisimen kanssa, mukaanlukien kaupalliset suljetun lähdekoodin ratkaisimet. Lisäksi menetelmä mahdollistaa oman erillisen sirotusheuristiikan käytön osaongelmien luonnissa. Hajautusmenetelmän käytännön toimivuutta testataan tuotantokäytössä olevalla GRIDi1Iä erityyppisillä lauselogiikan ongelmilla, kuten tekijöihinjako, kryptoanalyysi ja satunnaisesti luodut ongelmat. Lisäksi hajautusmenetelmän avulla ratkaistaan joitakin tiettävästi ennen ratkaisemattomia lauselogiikan ongelmia. Sirottamisen soveltuvuus GRID-ympäristöön riippuu menetelmän kyvystä toimia tehokkaasti suuriviiveisessä ympäristössä ja kyvystä sietää vikautuvia laskentoja. Työssä esitellään erilaisia lähestymistapoja viiveiden minimointiin ja mitataan lähestymistapojen vaikutusta kokonaisajoaikaan. Puhtaasti GRIDissä toimivan sirottamisen täydellisyydelle annetaan vikautumistodennäköisyydestä riippuva ehto haarautumisprosessin avulla.