AI στην Εφοδιαστική Αλυσίδα και την Εφοδιαστική της Παραγωγής Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες εφοδιαστικής αλυσίδας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την ακρίβεια πρόβλεψης ζήτησης και να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες S&OP.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να βελτιώσουν την ακρίβεια των στατιστικών προβλέψεων και να μειώσουν τη μεταβλητότητα της ζήτησης.
• Να εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές στο S&OP για φθαρτά και μη φθαρτά προϊόντα.
• Να χρησιμοποιήσουν προηγμένες τεχνικές πρόβλεψης και ανάλυση δεδομένων για τον σχεδιασμό ζήτησης.
• Να βελτιστοποιήσουν τη διαλειτουργική συνεργασία μεταξύ των ομάδων πωλήσεων, λειτουργιών και εφοδιαστικής αλυσίδας.
• Να αξιοποιήσουν ψηφιακά εργαλεία για καλύτερη λήψη αποφάσεων στο S&OP.

Η προληπτική συντήρηση με χρήση τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζει μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για την πρόβλεψη βλαβών εξοπλισμού και τη βελτιστοποίηση των προγραμμάτων συντήρησης. Μετατρέπει τα αντιδραστικά μοντέλα συντήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας μεγαλύτερη διαθεσιμότητα, μείωση κόστους και διάρκεια ζωής των περιουσιακών στοιχείων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, σε πραγματικό χρόνο (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής συντήρησης βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν πώς η προληπτική συντήρηση διαφέρει από τις αντιδραστικές και προληπτικές στρατηγικές συντήρησης.
• Να συλλέγουν και να δομούν δεδομένα μηχανών για ανάλυση βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη βλαβών.
• Να υλοποιούν ολοκληρωμένες ροές εργασίας από δεδομένα αισθητήρων έως εφαρμόσιμες πληροφορίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και μελέτες περίπτωσης.
• Ζωντανή επίδειξη και πρακτικές ροές δεδομένων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για Βελτιστοποίηση Διεργασιών είναι η εφαρμογή μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων για τη βελτίωση της απόδοσης, της ποιότητας και της παραγωγικότητας στις βιομηχανικές λειτουργίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στις εγκαταστάσεις σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες της βιομηχανίας παραγωγής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές ΤΝ για τον εξορθολογισμό των λειτουργιών, τη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας και την υποστήριξη πρωτοβουλιών συνεχούς βελτίωσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις έννοιες της ΤΝ που σχετίζονται με τη βελτιστοποίηση της βιομηχανικής παραγωγής.
• Να συλλέγουν και να προετοιμάζουν δεδομένα παραγωγής για ανάλυση.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης και την πρόβλεψη αστοχιών.
• Να οπτικοποιούν και να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα για την υποστήριξη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για τον Ποιοτικό Έλεγχο είναι η χρήση υπολογιστικής όρασης και τεχνικών μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό ελαττωμάτων, ανωμαλιών και αποκλίσεων στις διαδικασίες παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδήγηση εκπαιδευτή και ζωντανή παρακολούθηση (διαδικτυακά ή στις εγκαταστάσεις σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες ποιότητας αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να αυτοματοποιήσουν τους ελέγχους και να βελτιώσουν την ποιότητα των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοούν πώς εφαρμόζεται η Τεχνητή Νοημοσύνη στον βιομηχανικό ποιοτικό έλεγχο.
• Συλλέγουν και επισημαίνουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση και υπολογιστική όραση για την ανίχνευση ελαττωμάτων.
• Αναπτύσσουν απλά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη της απόδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη στα Έξυπνα Εργοστάσια είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση, την παρακολούθηση και τη βελτιστοποίηση των βιομηχανικών λειτουργιών σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, είτε ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε στελέχη λήψης αποφάσεων και τεχνικούς υπεύθυνους αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή στο πώς μπορεί να αξιοποιηθεί η Τεχνητή Νοημοσύνη σε περιβάλλοντα έξυπνων εργοστασίων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
• Εντοπίζουν βασικές περιπτώσεις χρήσης της ΤΝ στην κατασκευαστική βιομηχανία και τον αυτοματισμό.
• Διερευνούν πώς η ΤΝ υποστηρίζει την προγνωστική συντήρηση, τον ποιοτικό έλεγχο και τη βελτιστοποίηση διαδικασιών.
• Αξιολογούν τα βήματα που εμπλέκονται στην έναρξη πρωτοβουλιών που βασίζονται στην ΤΝ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πραγματικές μελέτες περιπτώσεων και ομαδικές ασκήσεις.
• Στρατηγικά πλαίσια και καθοδήγηση υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η υλοποίηση περιπτώσεων χρήσης AI είναι μια πρακτική, βασισμένη σε έργα προσέγγιση για την εφαρμογή μηχανικής μάθησης, υπολογιστικής όρασης και ανάλυσης δεδομένων για την επίλυση πραγματικών βιομηχανικών προκλήσεων χρησιμοποιώντας πραγματικά ή προσομοιωμένα σύνολα δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε διαλειτουργικές ομάδες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν συνεργατικά περιπτώσεις χρήσης AI ευθυγραμμισμένες με τους επιχειρησιακούς τους στόχους και να αποκτήσουν εμπειρία στην εργασία με βιομηχανικές ροές δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Επιλέγουν και οριοθετούν πρακτικές περιπτώσεις χρήσης AI από τη λειτουργία, την ποιότητα ή τη συντήρηση.
• Συνεργάζονται διαλειτουργικά για την ανάπτυξη λύσεων μηχανικής μάθησης.
• Διαχειρίζονται, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλα βιομηχανικά σύνολα δεδομένων.
• Παρουσιάζουν ένα λειτουργικό πρωτότυπο μιας λύσης βασισμένης σε AI για μια επιλεγμένη περίπτωση χρήσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ομαδικές ασκήσεις και εργασία σε έργα.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματίες εφοδιαστικής αλυσίδας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν μια ολοκληρωμένη εκπαίδευση για την προετοιμασία για τις εξετάσεις του Certified Supply Chain Professional (CSCP).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αποκτήσουν εις βάθος κατανόηση όλων των βασικών τομέων της διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας, από την πρόβλεψη ζήτησης έως τη διανομή και την εφοδιαστική.
• Να προετοιμαστούν για τις εξετάσεις Certified Supply Chain Professional (CSCP) μέσω στοχευμένου εκπαιδευτικού υλικού, πρακτικών εξετάσεων και συνεδριών επανάληψης.
• Να εφαρμόσουν αρχές και βέλτιστες πρακτικές διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας σε πραγματικά σενάρια, βελτιώνοντας την επιχειρησιακή αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητα.
• Να μάθουν πώς να εντοπίζουν, να αξιολογούν και να μετριάζουν τους κινδύνους της εφοδιαστικής αλυσίδας, διασφαλίζοντας την επιχειρησιακή συνέχεια και ανθεκτικότητα.
• Να διαχειρίζονται παγκόσμιες εφοδιαστικές αλυσίδες, συμπεριλαμβανομένης της πλοήγησης σε διεθνή εφοδιαστικά, ρυθμιστικές προκλήσεις και πολιτισμικές διαφορές.

Τα Ψηφιακά Δίδυμα είναι εικονικά αντίγραφα φυσικών συστημάτων, ενισχυμένα με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και ευφυΐα βασισμένη στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με εισηγητή (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα ψηφιακών διδύμων χρησιμοποιώντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και γνώσεις που προκύπτουν από την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα δομικά στοιχεία των ψηφιακών διδύμων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για τη μοντελοποίηση σύνθετων συστημάτων και περιβαλλόντων.
• Να ενσωματώνουν ροές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα εικονικά μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης για προγνωστική συμπεριφορά και ανίχνευση ανωμαλιών.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το Edge AI είναι η ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές και μηχανήματα στο άκρο του δικτύου, επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστο χρόνο απόκρισης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT που επιθυμούν να αναπτύξουν συστήματα λογικής και ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής όπου η ταχύτητα, η αξιοπιστία και η λειτουργία εκτός σύνδεσης είναι κρίσιμες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα οφέλη των συστημάτων Edge AI.
• Δημιουργούν και βελτιστοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη σε ενσωματωμένες συσκευές.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης.
• Ενσωματώνουν τη νοημοσύνη στο άκρο με αισθητήρες, ενεργοποιητές και βιομηχανικά πρωτόκολλα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η Παγκόσμια Διαχείριση Προμηθευτών είναι μια στρατηγική προσέγγιση για την προμήθεια αγαθών και υπηρεσιών από διεθνείς αγορές με στόχο την ενίσχυση της ανταγωνιστικότητας, τη μείωση του κόστους και την πρόσβαση στην καινοτομία.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προμηθειών και εφοδιαστικής αλυσίδας αρχικού έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να αξιολογήσουν προμηθευτές στην Κίνα και να διαχειριστούν αποτελεσματικά τις προκλήσεις της παγκόσμιας προμήθειας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τα οφέλη, τους κινδύνους και τις προκλήσεις της παγκόσμιας προμήθειας.
• Πλοηγηθούν στις πολιτισμικές διαφορές και τα στυλ επικοινωνίας κατά τη συνεργασία με Κινέζους προμηθευτές.
• Αναγνωρίζουν, αξιολογούν και διαχειρίζονται προμηθευτές στην Κίνα σύμφωνα με διεθνή πρότυπα.
• Προσαρμόζουν τις διαδικασίες προμηθειών και υποβολής προσφορών για ξένους προμηθευτές, ώστε να αυξήσουν τη συμμετοχή και τα ποσοστά επιτυχίας.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Μελέτες περιπτώσεων και παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο.
• Πρακτικά εργαλεία και λίστες ελέγχου για τη διαχείριση προμηθευτών.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η βιομηχανική όραση υπολογιστών με Τεχνητή Νοημοσύνη μετασχηματίζει τον τρόπο με τον οποίο οι κατασκευαστές και οι ομάδες διασφάλισης ποιότητας ανιχνεύουν επιφανειακά ελαττώματα, επαληθεύουν τη συμμόρφωση εξαρτημάτων και αυτοματοποιούν τις διαδικασίες οπτικής επιθεώρησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε ομάδες διασφάλισης ποιότητας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς αυτοματισμού και προγραμματιστές που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα όρασης υπολογιστών για ανίχνευση ελαττωμάτων και επιθεώρηση χρησιμοποιώντας τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία των βιομηχανικών συστημάτων όρασης.
• Κατασκευάζουν μοντέλα ΤΝ για οπτική ανίχνευση ελαττωμάτων χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση.
• Ενσωματώνουν διαδικασίες επιθεώρησης σε πραγματικό χρόνο με βιομηχανικές κάμερες και συσκευές.
• Αναπτύσσουν και βελτιστοποιούν συστήματα επιθεώρησης που τροφοδοτούνται από ΤΝ για περιβάλλοντα παραγωγής.

Δομή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε διαχειριστές εφοδιαστικής αλυσίδας αρχικού έως μεσαίου επιπέδου και διαχειριστές ERP που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Microsip SCM για τη διαχείριση και τη βελτίωση των διαδικασιών και της απόδοσης της εφοδιαστικής τους αλυσίδας.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες και τα οφέλη του Microsip SCM και την ενσωμάτωσή του με το Microsip ERP.
• Να προγραμματίζουν, να εκτελούν και να ελέγχουν τις διαδικασίες της εφοδιαστικής τους αλυσίδας χρησιμοποιώντας το Microsip SCM.
• Να παρακολουθούν και να αναλύουν την απόδοση της εφοδιαστικής τους αλυσίδας και να εντοπίζουν ευκαιρίες βελτίωσης.
• Να συνεργάζονται και να επικοινωνούν με τους προμηθευτές, τους πελάτες και τους συνεργάτες τους.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή Ελλάδα (online ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε προχωρημένους χρήστες SAP που επιθυμούν να αποκτήσουν τις δεξιότητες συμβούλου για την υλοποίηση και παραμετροποίηση του SAP FICO εντός ενός οργανισμού.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν το SAP FICO και τα σχετικά υπο-modules.
• Συλλέγουν τις επιχειρηματικές απαιτήσεις και ορίζουν τη δομή ενός οργανισμού.
• Παραμετροποιούν τα modules SAP FI και CO για τη διαχείριση των χρηματοοικονομικών συναλλαγών εντός ενός οργανισμού.
• Βελτιώνουν τις διαδικασίες ενός οργανισμού και ανακαλύπτουν ευκαιρίες για βελτιστοποίηση της ροής εργασίας και μείωση του κόστους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε τελικούς χρήστες χωρίς προηγούμενη εμπειρία SAP και εστιάζει στην κατανόηση και λειτουργία των μονάδων Επεξεργασίας Εντολών Πώλησης και Διαχείρισης Εφοδιαστικής Αλυσίδας του SAP.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοούν τις έννοιες πίσω από δύο από τις πιο δημοφιλείς μονάδες του SAP: Επεξεργασία Εντολών Πώλησης και Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας.
• Να χρησιμοποιούν το SAP για να ενοποιούν και να απλοποιούν τη διαδικασία εντολών πώλησης.
• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν τη μονάδα Διαχείρισης Εφοδιαστικής Αλυσίδας του SAP στις λειτουργίες logistics ενός οργανισμού.
• Να δημιουργούν και να εξάγουν αναφορές που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών σχετικά με τις λειτουργίες μιας εταιρείας.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Έξυπνη Ρομποτική είναι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αντίληψη, λήψη αποφάσεων και αυτόνομο έλεγχο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής, ολοκληρωτές συστημάτων και υπεύθυνους αυτοματισμού που επιθυμούν να εφαρμόσουν με τεχνητή νοημοσύνη αντίληψη, σχεδιασμό και έλεγχο σε έξυπνα περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την αντίληψη και τη σύντηξη αισθητήρων σε ρομποτικά συστήματα.
• Να αναπτύσσουν αλγορίθμους σχεδίασης κίνησης για συνεργατικά και βιομηχανικά ρομπότ.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές ελέγχου βασισμένες στη μάθηση για λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
• Να ενσωματώνουν ευφυή ρομποτικά συστήματα σε ροές εργασίας έξυπνων εργοστασίων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.