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

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 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 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 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.