AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics Training Course

Η πρόληψη εγκατεστώτων υποστηριζόμενη από την AI χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για να προβλέψει τους λόγους μη εργασίας και να βελτιώσει τους ορόσκοπους διατήρησης. Μετατρέπει τις προσεχείς μονάδες διατήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας καλύτερη χρήση, μείωση του κόστους και αυξημένη διάρκεια ζωής.

Αυτή η εκπαίδευση υποδείγματος (διαθέσιμη μέσω του διαδικτύου ή στο πλάι) στοχεύει σε επιμήκη επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής διατήρησης υποστηριζόμενων από AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Τέλος της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν πώς διαφέρει η πρόληψη από τις προσεχείς και προληπτικές στρατηγικές διατήρησης.
• Συλλέξουν και ρύθμισαν τα δεδομένα μηχανής για ανάλυση βελτιωμένης με AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τη ανίχνευση παραξεναγωγών και τη πρόβλεψη λόγου μη εργασίας.
• Εφαρμόζουν σχέδια από το δείκτη μέχρι τις πράξεις αποφάσεων.

Σχήμα εκπαιδευτικής:

• Διαλεγμένη λекτική και συζήτηση.
• Κατανεμήματα χειρός και περίπτωση εξέτασης.
• Τυχαίο δείγμα και πράξη συνδέσεων δεδομένων.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής:

• Για μία προσωποθετημένη εκπαίδευση γι' αυτή την εκπαιδευτική, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

AI για την οικονομία προцέσων είναι η εφαρµογή μηχανικής µάθησης και ανάλυσης δεδοµένων για τη βελτίωση της απόδοσης, ποιότητας και ηχείος στις εργοστάσια.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτή (δια διαδίκτου ή σε κάθετο πλατφόρµα) απευθύνεται σε επισηµάντες εργοστασιακούς επαγγελµατίες οι οποίοι επιθυµούν να εφαρµόσουν τεχνητή νοηµοσύνη για να ρυθµίσουν τις λειτουργίες, να µειώσουν το πάγωµα και να υποστηρίξουν τις ειδικές πρωτοβουλίες βελτίωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συµµετέχοντες θα µπορούν να:

• Κατανοήσουν τα αρχέγονα µηχανικών πρότυπων όσον αφορά σε βελτίωση εργοστασίων.
• Συµβάλουν και µετασχηµατίζουν παραγωγικά δεδοµένα για ανάλυση.
• Εφαρµόζουν µοντέλα µηχανικής µάθησης για να υποδείξουν απώθηση και να προβλέψουν αποτυχή.
• Καταγράφουν και ερµηνεύουν τα αποτελέσµατα για να υποστηρίξουν αποφάσεις βασισµένες σε δεδοµένα.

Σχήµα εκπαίδευσης

• Διαλεγµατική λέξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήµατα και πρακτική.
• Εφαρµογή χέρι σε µία περιβάλλον ελεύθερου labora.

Προτιμήσεις Προσαρµογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί ένα προσαρµογέα εκπαιδευτή για αυτή την εκπαίδευση, διαβεβαιώστε µας να καταρτίσετε.

Η χρήση των επιστημών της επιστήμης των μηχανών και της υπολογιστικής οπτικής για να ανακαλύψουν παρανόμες, ανωμαλίες και διαφορές σε διεργασίες παραγωγής ονομάζεται AI για έλεγχο ποιότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική καθοδήγηση (διαδικτύου ή σε υπόλοιπο τόπο) είναι για αρχάριους μέχρι εξειδικευμένους επαγγελματίες ποιότητας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη αυτομάτιση των έλεγχων και τη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Υπολογίζουν πώς εφαρμόζεται η AI στην αιθήρια διαχείρισης της ποιότητας.
• Συλλέγουν και ετικετάρουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιεί τις μηχανικές μάθηση και υπολογιστική οπτική για να ανακαλύψουν παρανόμες.
• Εξελίσσουν απλά μοντέλα AI για την εντοπισή διαφορών και πρόβλεψης αποδοχής.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτή συζήτηση και διάλεξη.
• Πολλά πρόβλημα και πράξεις.
• Χέρι-μετάχειρ εφαρμογή σε μία περιβάλλον χρήσης γραμμής.

Προθέσεις Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για να ορίσετε.

Η AI στις νοημοσύνη παραγωγή είναι η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για τη αυτομάτου, μοντορινγ και βελτιστοποίηση παραγωγικών λειτουργιών σε ρεαλ-τайμ.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή για χώρο) στόχο της είναι νέου επίπεδου αναλωβές και τεχνικά team lead που θέλουν να πάρουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή για τον τρόπο με τον οποίο η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε περιβάλλοντα νοημοσύνη παραγωγή.

Τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαδικασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Παίξουν κατανόηση των βασικών αρχών AI και machine learning.
• Αναγνωρίζετε σημαντικά περιπτώσεις χρήσης AI στη μεταφορά και την αυτομάτου.
• Περιγράψετε πώς η AI υποστηρίζει την πρόληψη εγκαταστάσεων, απόδοση ποιότητας και βελτιστοποίηση διαδικασίες.
• Αξιολογήστε τους βήματα που ενσωματώνονται στη χρήση από AI-δραστηριότητες.

Σχέδιο του μαθήματος

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πραγματικές περιπτώσεις και ασκήσεις ομάδας.
• Στρατηγικοί πλαισίους εφαρμογής και καθοδήγηση.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, κατεβάλετε ράντες μας.

Η εφαρμογή της AI Use Case είναι μια πρακτική, σχεδιασμός-βασική προσέγγιση για τη χρήση μηχανικής ανάλυσης δεδομένων, επιστήμης υπολογιστών και οπτικής ψηφιοποίησης για τη λύση πραγματικών αγαθών ευθυγράμμισης βιομηχανικών προβλημάτων με χρήση πραγματικών ή εμφυσημένων σημειωμάτων δεδομένων.

Αυτή η παρόχης-σεμιναρίου, ζωντανή καθοδήγηση (διαδικτύου ή υπεράστη) είναι συνετοποιημένη για μεσαίου επιπέδου διαφοροποιημένες ομάδες που επιθυμούν να συντονικά υλοποιήσουν περιπτώσεις χρήσης AI αναλόγως με τους στόχους λειτουργίας και να αποκτήσουν εμπειρία δουλειάς με βιομηχανικές περιβάλλοντα συνδυώσεων.

Τελικός αποτέλεσμος του είναι να μπορούν:

• Να επιλέγουν και να περιορίζουν ρεαλιστικά περιπτώσεις χρήσης AI από λειτουργίες, ποιότητα ή εξυπηρέτηση.
• Να δουλεύουν συντονικά για το χαρακτήρα να αναπτύξουν λύσεις μηχανικής ανάλυσης.
• Να εμποδίζουν, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλες βιομηχανικές συνδυώσεις.
• Να επεξεργάστουν ένα καθαρό πρωτότυπο μιας λύσης AI-εξυπηρετημένη βάσει μίας επιλεγμένης περιπτώσεως χρήσης.

Σχέδιο του Κούρσου

• Διαλόγος και συζήτηση αναπτυγμένων.
• Εργασία-βάσει εργασίας τεχνικών εργασιών και προτύπου.
• Δραστήριες υλοποιήσεις σε ένα ζωντανό-πειραματικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να αίτησε μια προσωποποιημένη καθοδήγηση για αυτό το ΚΟΥΡΣ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες της εφοδιαστικής αλυσίδας που επιθυμούν να δημιουργήσουν αποτελεσματικό έλεγχο και εποπτεία της εφοδιαστικής αλυσίδας τους, ειδικά όσον αφορά την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.

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

• Κατανοήστε τις παραλείψεις ασφαλείας που μπορούν να προκαλέσουν σημαντική ζημιά και διακοπή σε μια αλυσίδα εφοδιασμού.
• Αναλύστε ένα περίπλοκο πρόβλημα ασφάλειας σε διαχειρίσιμα και εφαρμόσιμα μέρη.
• Αντιμετωπίστε τα κοινά τρωτά σημεία της εφοδιαστικής αλυσίδας αναλύοντας τομείς υψηλού κινδύνου και συνεργαζόμενοι με τα ενδιαφερόμενα μέρη.
• Υιοθετήστε βέλτιστες πρακτικές για την εξασφάλιση μιας εφοδιαστικής αλυσίδας.
• Μειώστε ή εξαλείψτε αισθητά τους μεγαλύτερους κινδύνους για την εφοδιαστική αλυσίδα ενός οργανισμού.

Οι Digital Twins είναι ψευδοφαντasmατικές αντιγραφές φυσικών συστημάτων που ενισχύονται με πραγματικό χρόνο δεδομένα και AI-βασισμένη επιστημονική γνώση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την οδηγία μαθητών (online ή σε χώρο) προσβάλλει διευρυμένων επίπεδου επαγγελματιών που θέλουν να κατασκευάσουν, να εγκαταστήσουν και να τοποθετήσουν μοντέλα digital twin χρησιμοποιώντας πραγματικό χρόνο δεδομένα και AI-βασισμένα συμπεράσματα.

Ατέλεστη αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν την αρχιτεκτονική και τους συνιστώμενους των digital twins.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία προσομοίωσης για να μοντελοποιήσουν πολύπλοκα συστήματα και περιβάλλον.
• Συγχωνεύστε δέδομενα πραγματικού χρόνου στα ψευδοφανταστικά μοντέλα.
• Εφαρμόστε τεχνητή νοημοσύνη προσωπικά για προβληματικά συμπεριφορά και ανώτερη ενδείξεις.

Σχήμα του Κλάση

• Διακριτή συζήτηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές.
• Λειτουργία εφαρμογών σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής της Κλάσης

• Για να αίτησε μια προσωπικότερη εκπαίδευση για αυτή την κλάση, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Edge AI είναι η διάθεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εγκαταστασιακά σε υπολογιστές και μηχανές στα προθίβα του δικτύου, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστη καθυστέρηση.

Αυτή η διδασκαλία, η οποία πραγματοποιείται από μαθητεύτη (διαδικτύου ή στο εγχώριο), είναι προσανατολισμένη για επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερων ανάγκων στα embedded και IoT, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν λογιστικά και συστήματα ρυθμιστικών με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η ταχύτητα, η αξιόπιστη λειτουργία και η λειτουργία άνευ σύνδεσης είναι ζωτικές.

Στο τέλος αυτής της διάχυσης, οι μετέπειτα συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• καταλήξουν στη δομή και τους πλεονεκτήματες των συστημάτων edge AI.
• δημιουργούν και βελτιώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διάθεση σε embedded υπολογιστές.
• χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για πράξεις με έλαχιστη καθυστέρηση.
• ενδομιγκώνουν τη δύναμη edge σε αισθητήρες, υποδοχείς και εργοστασιακά πρωτόκολλα.

Σχέδιο του Μαθήματος

• ενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλά ασκήσεις και πρόβασμα.
• υλικοποίηση ενεργής-εγκατάστασης σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής του Διδακτικού Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μία προσωπικοποιημένη διάχυση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Η βιομηχανική υπερβολική επισκόπηση με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μετατρέπει πώς οι κατασκευαστές και οι ομάδες QA εντοπίζουν δυσμόρφιες επιφανειών, επιβεβαιώνουν τη συμμόρφωση των μονάδων και αυτοματοποιούν διαδικασίες οπτικής ελέγχου.

Αυτός ο διδασκόμενος προσωπικά μάθητρος (online ή σε χώρο γενικής χρήσης) είναι κατευθυνόμενος σε ομάδες QA επιπέδου μεταξύ διαστήματος και πρωτοποριακό, αυτοματισμό εγκαταστάσεων για την ανάπτυξη και έγκαιρη υλοποίηση συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης για την εντοπιση δυσμορφιών και έγκαιροι παρατηρητές χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη σχεδιασμό και τις προσαρμογές βιομηχανικών συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης.
• Σχεδιάζουν AI μοντέλα για την ανίχνευση δυσμορφιών χρησιμοποιώντας παικτικό μάθηση.
• Ενσωματώνουν ελέγχου περίστασης κατά πραγματεία αποδοχή με βιομηχανικά κάμερα ή συσκευές.
• Διαθέτουν και βελτιώνουν AI υποστήριξη ελέγχου για παραγωγικά περιβάλλον.

Φόρμα της Μάθησης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ εργασίες και πράξεις.
• Εμπειρική υλοποίηση σε μια περιβάλλων live-lab.

Προτύπωση της εκπαιδευτικής Καθοδήγησης

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε διευθυντές που επιθυμούν να εξορθολογίσουν την αλυσίδα εφοδιασμού ενός οργανισμού (διτμηματικής και με πελάτες, προμηθευτές, κατασκευαστές συμβάσεων, παρόχους υπηρεσιών logistics και άλλους συνεργάτες).

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε SAP ισχυρούς χρήστες που επιθυμούν να μάθουν τις συμβουλευτικές δεξιότητες για την εφαρμογή και τη διαμόρφωση του SAP FICO σε έναν οργανισμό.

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

• Εγκαταστήστε το SAP FICO και τις σχετικές υπομονάδες.
• Συγκεντρώστε τις επιχειρηματικές απαιτήσεις και καθορίστε τη δομή ενός οργανισμού.
• Διαμορφώστε τις μονάδες SAP FI και CO για τη διαχείριση των οικονομικών συναλλαγών εντός ενός οργανισμού.
• Βελτιώστε τις διαδικασίες ενός οργανισμού και αποκαλύψτε ευκαιρίες για βελτιστοποίηση της ροής εργασιών και μείωση του κόστους.

αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικούς, ζωντανή εκπαίδευση (επιτόπου ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε τελικούς χρήστες χωρίς προηγούμενη εμπειρία SAP και επικεντρώνεται στην κατανόηση και   λειτουργικές   SAP & #39; s επεξεργασία παραγγελιών πωλήσεων και διαχείριση αλυσίδας προμηθειών.

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

• κατανοήσουν τις έννοιες πίσω από δύο από τις πιο δημοφιλείς ενότητες του SAP & #39; s: επεξεργασία παραγγελιών πωλήσεων και διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας.
• Use SAP για την ενοποίηση και τον εξορθολογισμό της διαδικασίας παραγγελίας πώλησης.
• κατανοήσουν και να εφαρμόσουν SAP & #39; s μονάδα διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας σε υλικοτεχνικές εργασίες εντός ενός οργανισμού.
• δημιουργία και εξαγωγή αναφορών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών σε μια εταιρεία & #39; s λειτουργίες.

Format του μαθήματος

• διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

επιλογές προσαρμογής μαθήματος

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

SCM (Supply Chain Management ) αναφέρεται στον έλεγχο των δραστηριοτήτων που εμπλέκονται στη λήψη αγαθών και υλικών από τον προμηθευτή στον καταναλωτή.

Σε αυτόν τον οδηγό, με τη ζωντανή κατάρτιση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τα βασικά στοιχεία του SCM, όπως ισχύουν στην αγορά της Κίνας. Αυτή η εκπαίδευση απευθύνεται σε διαχειριστές που επιθυμούν να εισέλθουν στην κινεζική αγορά. Περιλαμβάνει μια σειρά συζητήσεων, περιπτωσιολογικών μελετών και ασκήσεων που βοηθούν τους συμμετέχοντες να προετοιμαστούν για την εφαρμογή και την πρακτική σε πραγματικό κόσμο.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τη δυναμική της SCM στην Κίνα έναντι της SCM σε άλλες χώρες
• Επωφεληθείτε από ειδικές καινοτομίες της Κίνας στην αλυσίδα εφοδιασμού για να αναπτύξετε μια στρατηγική SCM
• Εφαρμογή μιας ολοκληρωμένης προσέγγισης από άκρο σε άκρο της SCM
• Διαπραγματευτείτε την τιμή με τοπικούς προμηθευτές
• Προσδιορίστε τους βασικούς παγκόσμιους προμηθευτές και άλλους παράγοντες στην αλυσίδα εφοδιασμού της Κίνας
• Διεξάγετε μια λεπτομερή ανάλυση των κοινών προβλημάτων επιχειρηματικών προμηθειών στην Κίνα

Κοινό

• Διαχειριστές προμηθειών
• Πρόσωπα που εμπλέκονται στη διαδικασία ΕΠΑ

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πρακτική άσκηση

Το Smart Robotics είναι η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αίσθηση, λήψη αποφάσεων και αυτόνομη ελίξη.

Αυτή η διδασκαλία με οδηγό (online ή γραμμικά) στοχεύει σε προχωρημένους ρομποτικολόγους, ενσωματώτες συστήματος και ηγέτες αυτομάτου που επιθυμούν να εφαρμόσουν AI-χαλκονική αίσθηση, σχεδιασμό και ελίξη σε ρομποτικά περιβάλλοντα αυτοποίησης.

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

• Συνιεσθεί και εφαρμόσει τεχνητή νοημοσύνη για ρομποτική αίσθηση και συνδυασμό αισθητηρίων.
• Αναπτύξει λογισμικά προγραμμάτων για κοινή δουλειά ρομποτικών και βιομηχανικών ρομπότ.
• Εγκαθίστατε στρατηγικές ελήξεως με βάση την μάθηση για πραγματικό χρόνο λήψη αποφάσεων.
• Ενσωματώσει εξελιγμένα συστήματα ρομποτικής σε διαδικασίες κατασκευής προϊόντων.

Σχέδιο της Διδασκαλίας

• Διεξοδική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εμπειρίες.
• Εφαρμογή με βάση πραγματικό χώρο-λαβωτή.

Προσαρμοσμένα Διδασκαλίας Επιλογές

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την ενότητα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε διευθυντές προμηθειών και προσωπικό που επιθυμούν να υιοθετήσουν μια προσέγγιση με επίκεντρο την ποιότητα στη διαχείριση προμηθευτών.

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

Υιοθετήστε μια προορατική και συνεργατική προσέγγιση για τη βελτίωση της ποιότητας των προμηθευτών. Καθορίστε και κοινοποιήστε με σαφήνεια τις προδιαγραφές και τις απαιτήσεις προμήθειας. Εξερευνήστε διαφορετικά Συστήματα Ποιότητας Προμηθευτών Management (QMS) και εφαρμόστε μια αναλυτική προσέγγιση για να επιλέξετε το καταλληλότερο. Χρησιμοποιήστε ένα σύστημα QMS για συνεχή παρακολούθηση, επιθεώρηση και έλεγχο των αλυσίδων εφοδιασμού. Βεβαιωθείτε ότι οι προμηθευτές παρέχουν προϊόντα και υπηρεσίες υψηλής ποιότητας.