Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου μηχανικούς και τεχνικούς που επιθυμούν να κατακτήσουν τις βασικές αρχές των AB PLC και να τις εφαρμόσουν σε σενάρια παραγωγής πραγματικού κόσμου.

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

• Κατανόηση του ρόλου και των εφαρμογών των AB PLC στη μεταποιητική βιομηχανία.
• Προγραμματίστε τα AB PLC χρησιμοποιώντας το RSLogix 5000/Studio 5000.
• Αντιμετωπίστε κοινά προβλήματα και πραγματοποιήστε συντήρηση σε συστήματα PLC.
• Σχεδιάστε και εφαρμόστε ένα σύστημα ελεγχόμενο από PLC για μια διαδικασία παραγωγής.
• Επίδειξη επάρκειας στον προγραμματισμό PLC μέσω ενός πρακτικού έργου.

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Αυτό το μάθημα εισάγει τον μαθητή στις βασικές αρχές προγραμματιζόμενων λογικών ελεγκτών (PLC). Μετά τη συζήτηση της θεμελιώδους έννοιας των PLC, οι βασικές οδηγίες διαγράμματος σκάλας μαθαίνονται και ασκούνται στα καθήκοντα του Industrial Automation . Ακροατήριο - Ηλεκτρολόγοι - Μηχανικοί - Προγραμματιστές με ενδιαφέρον για τον Industrial Automation

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς αυτοματισμού μεσαίου επιπέδου και σχεδιαστές συστημάτων ελέγχου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις ελέγχου κίνησης χρησιμοποιώντας Omron PLC.

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

• Κατανόηση των θεμελιωδών εννοιών ελέγχου κίνησης και των εφαρμογών τους.
• Διαμόρφωση υλικού και λογισμικού κίνησης στο Sysmac Studio.
• Προγραμματίστε και βελτιστοποιήστε τον έλεγχο κίνησης μονού και πολλαπλών αξόνων.
• Εφαρμόστε στρατηγικές συντονισμένης κίνησης, συμπεριλαμβανομένης της παρεμβολής και του συγχρονισμού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στον προγραμματισμό Omron PLC, τη διαμόρφωση HMI, τον έλεγχο κίνησης και τα συστήματα ασφαλείας.

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

• Διαμορφώστε και προγραμματίστε τα Omron PLC χρησιμοποιώντας το Sysmac Studio.
• Κατανόηση και εφαρμογή των εννοιών IEC στη λογική της κλίμακας και στον προγραμματισμό δομημένου κειμένου.
• Αναπτύξτε προγράμματα ελέγχου κίνησης για κινήσεις μονού άξονα και συντονισμένες κινήσεις.
• Δημιουργήστε διεπαφές HMI χρησιμοποιώντας τη σειρά NA και ενσωματώστε τις με ελεγκτές Sysmac.
• Εφαρμογή και προσομοίωση προτύπων και προγραμμάτων ασφαλείας χρησιμοποιώντας υλικό ασφαλείας της σειράς NX.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (γρηγορός ή από την ίδια σας τοποθεσία) στο Ελλάδα είναι στοχεύουσα για πρωτοβάθμιους μηχανικούς αυτομάτων και φανατικούς που θέλουν να μάθουν τα βασικά στοιχεία της λειτουργίας των PLC με δομή κλειδών (ladder) και να τα εφαρμόσουν σε βιομηχανικά και ιδιωτικά έργα.

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

• Καταλάβουν τις βασικές εννοίες και τις εφαρμογές των PLC στα συστήματα αυτομάτου.
• Σχεδιάζουν απλά και προβληματικά πρόγραμματα δομής κλειδών χρησιμοποιώντας λογικές συναρτήσεις και διαχείριση μνήμης.
• Συνδέουν τα PLC με δικτύα για εφαρμογές πιο ξε widest συστήματος.
• Εφαρμόζουν τις αποκτημένες δεξιότητες για να δημιουργήσουν και να ελέγχουν πραγματικά σενάρια αυτομάτου.

Ένα Έξυπνο Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του και να βασιστεί στις δυνατότητές του με βάση αυτή τη γνώση. Smart Robots μπορεί να συνεργαστεί με ανθρώπους, δουλεύοντας δίπλα τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν την ικανότητα όχι μόνο για χειρωνακτική εργασία, αλλά και για γνωστικές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, Smart Robots μπορεί επίσης να βασίζεται αποκλειστικά σε λογισμικό, να βρίσκεται σε έναν υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινούμενα μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διαφορετικές τεχνολογίες, τα πλαίσια και τις τεχνικές προγραμματισμού διαφορετικών τύπων μηχανικών Smart Robots και, στη συνέχεια, θα εφαρμόσουν αυτές τις γνώσεις για να ολοκληρώσουν τα δικά τους έργα Smart Robot.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 ενότητες, καθεμία από τις οποίες αποτελείται από τρεις ημέρες διαλέξεων, συζητήσεων και πρακτικής ανάπτυξης ρομπότ σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον. Κάθε ενότητα θα ολοκληρωθεί με ένα πρακτικό πρακτικό έργο που θα επιτρέψει στους συμμετέχοντες να εξασκηθούν και να επιδείξουν τις αποκτηθείσες γνώσεις τους.

Το υλικό-στόχος για αυτό το μάθημα θα προσομοιωθεί σε 3D μέσω λογισμικού προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) πλαίσιο ανοιχτού κώδικα, η C++ και η Python θα χρησιμοποιηθούν για τον προγραμματισμό των ρομπότ.

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

Κατανόηση των βασικών εννοιών που χρησιμοποιούνται στις ρομποτικές τεχνολογίες Κατανόηση και διαχείριση της αλληλεπίδρασης μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα ρομποτικό σύστημα Κατανόηση και εφαρμογή των στοιχείων λογισμικού που υποστηρίζουν Smart Robots Κατασκευή και λειτουργία ενός προσομοιωμένου μηχανικού έξυπνου ρομπότ που μπορεί να δει, να αντιληφθεί, να επεξεργαστεί, να κατανοήσει, πλοήγηση και αλληλεπίδραση με ανθρώπους μέσω φωνής Επεκτείνετε την ικανότητα ενός έξυπνου ρομπότ να εκτελεί σύνθετες εργασίες μέσω του τεστ Deep Learning και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός Έξυπνου Ρομπότ σε ρεαλιστικά σενάρια

Ακροατήριο

Μηχανικοί προγραμματιστών

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

Για να προσαρμόσετε οποιοδήποτε μέρος αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, μοντέλο ρομπότ κ.λπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.