Εκπαίδευση Industrial Automation στην Αθήνα

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς και τεχνικούς μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να προγραμματίζουν, να χειρίζονται και να βελτιστοποιούν ρομποτικά συστήματα Fanuc και Epson για βιομηχανικές εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις λειτουργίες των ρομπότ Fanuc και Epson.
• Προγραμματίστε κινήσεις ρομπότ, λογική και ενσωματώσεις αισθητήρων.
• Εφαρμόστε πρωτόκολλα ασφαλείας και τεχνικές αντιμετώπισης προβλημάτων.
• Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας ρομπότ για βελτιωμένη απόδοση.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση καθηγητή, live (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς αυτομάτων ρυθμίσεων και σχεδιαστές ελεγκτικών συστημάτων που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις ελέγχου κινήσεων χρησιμοποιώντας Omron PLCs.

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

• Καταλάβουν βασικά προσδιοριστικά των ελεγκτικών κινήσεων και τις εφαρμογές τους.
• Ρυθμίζουν το υλικό και λογισμικό ελέγχου κινήσεων στο Sysmac Studio.
• Προγραμματίζουν και βελτιώνουν τον ελέγχο κινήσεων με μια και πολλά αξόνες.
• Εφαρμόζουν συντονισμένες στρατηγικές ελέγχου κινήσεων, συμπεριλαμβανομένης της διαμόρφωσης και συγχρονισμού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (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.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκαλο (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεδιόβου βαθμού εμπειρίας που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους στο προγραμματισμό Omron PLC, στη διαμόρφωση HMI, στον έλεγχο κίνησης και στα συστήματα ασφάλειας.

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

• Διαμορφώνουν και προγραμματίζουν Omron PLCs χρησιμοποιώντας το Sysmac Studio.
• Καταλαβαίνουν και εφαρμένουν τα πρότυπα IEC σε λογική φυσική και προγραμματισμό δομημένου κώδικα.
• Αναπτύσσουν προγράμματα έλεγχου κίνησης για μονο-άξονες και συντονισμένες κινήσεις.
• Δημιουργούν διεπαφές HMI χρησιμοποιώντας τη σειρά NA και τα ενσωματώνουν με τους ελεγκτές Sysmac.
• Εφαρμένουν και προσομοιάζουν πρότυπα ασφάλειας και προγράμματα χρησιμοποιώντας τη σειρά NX safety hardware.

CANoe είναι ένα συμπληρωματικό λογισμικό εργαλείο που αναπτύχθηκε από τη Vector και χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη, δοκιμή και ανάλυση εσωτερικών συσκευών οχήματος και ECUs, ειδικά εκείνων που χρησιμοποιούν το πρωτόκολλο CAN (Controller Area Network).

Αυτή η διαμορφωτική εκπαιδευτική εκπροσώπηση (διαδικτύου ή σε πρόσωπο με πρόσωπο) στοχεύει σε μηχανικούς και δοκιμαστές τηλείδων επιπέδου ξεκαθάρισης ως επιπέδου προόδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το CANoe για την αποτελεσματική δοκιμή και ανάλυση συστημάτων επικοινωνίας βασισμένων στο CAN.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το CANoe και τα συστατικά του
• Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία του πρωτοκόλλου CAN και τη διαμόρφωση μηνύματος
• Δημιουργήσουν εμπλοκές για ECUs και δίκτυα CAN χρησιμοποιώντας την αναγραφή CAPL
• Επιβλέψουν, αναλύσουν και σχεδιάσουν αποτελεσματικά τον ρυθμό CAN

Αυτό το μάθημα εισάγει τον φοιτητή στα βασικά σημεία των Προγραμματιζόμενων Λογικών Διακοπτέων (PLC). Μετά τη συζήτηση του θεμελιωδούς εννοιών των PLC, μαθαίνονται και εξασκούνται οι βασικές οδηγίες Diagram Ladder σε εργασίες Βιομηχανικής Αυτομάτωσης. Ακροατήριο - Ηλεκτρολόγοι Εξειδικευμένοι - Μηχανικοί - Προγραμματιστές με ενδιαφέρον για τη Βιομηχανική Αυτομάτωση

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (γρηγορός ή από την ίδια σας τοποθεσία) στο Αθήνα 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 Νευρικό Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του, χτίζοντας συγκεκριμένες ικανότητες με βάση αυτή τη γνώση. Τα Νευρικά Ρομπότ μπορούν να συνεργάζονται με ανθρώπους, δουλεύοντας πλήσι τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν όχι μόνο αυτόματες πράξεις, αλλά και γνωσιακές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, τα Νευρικά Ρομπότ μπορεί να είναι και αποκλειστικά λογισμικά βασισμένα, υπάρχοντα σε υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινητές μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την οδηγία ενός εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών ειδών μηχανικών Νευρικών Ρομπότ, και θα χρησιμοποιήσουν αυτή τη γνώση για να συμπληρώσουν τα δικά τους προ젝έκτα Νευρικών Ρομπότ.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 τμήματα, καθένα από τα οποία αποτελείται από τρία ημέρες διδασκαλίας, συζητήσεων και χειροντικής ανάπτυξης ρομπότ σε περιβάλλον ζωντανής εργαστήριου. Κάθε τμήμα θα κλείσει με ένα χειροντικό προ젝έκτα για να επιτρέψει στους συμμετέχοντες να ασκηθούν και να δείξουν την απόκτηση γνώσεων.

Το υλικό που θα χρησιμοποιηθεί σε αυτή τη διδασκαλία θα μιμηθεί σε 3D μέσω λογισμικού πρόσομος. Το ROS (Robot Operating System) open-source πλατφόρμα, το C++ και το Python θα χρησιμοποιηθούν για την προγραμματισμό των ρομπότ.

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

• Κατανοήσουν τους βασικούς όρους που χρησιμοποιούνται στις τεχνολογίες ρομπότ
• Κατανοήσουν και να διαχειριστούν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα σύστημα ρομπότ
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τα λογισμικά συστατικά που υποβαθμίζουν τα Νευρικά Ρομπότ
• Να κατασκευάσουν και να ελέγξουν ένα πρόσομο μηχανικό Νευρικό Ρομπότ που μπορεί να δει, να αισθάνεται, να εξεγερθεί, να συλλαμβάνει, να πληροφορεί και να αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους μέσω του φωνή
• Να επεκτείνουν τη δυνατότητα εκτέλεσης πολύπλοκων εργασιών από ένα Νευρικό Ρομπότ μέσω βάθυου μάθησης
• Να δοκιμάσουν και να συντηρήσουν ένα Νευρικό Ρομπότ σε πραγματικές σενάρια

Στόχοι του μαθήματος

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύ χειροντικό πρακτικό

Σημείωση

• Για τη προσαρμογή οποιουδήποτε μέρους αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, υπολογιστικό ρομπότ, κλπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.