AI for Manufacturing oktatás Pécs

Az AI Use Case implementáció gyakorlati, projektorientált megközelítés a gépi tanulás, számítógépes látás és adatanalitika alkalmazására, hogy valós vagy szimulált adatbázisokat használva megoldásokra jutsson a valós ipari kihívásokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadások) tréning középszintű, funkcióközösségi csapatoknak szól, akik együttműködve szeretnének AI alkalmazásokat megvalósítani, amelyek illeszkednek műszaki céljaikhoz, és tapasztalatot szereznek ipari adatfolyamatokkal.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gyakorlati AI alkalmazásokat választhatnak és határoznak meg a műszaki, minőség vagy karbantartási területekről.
• Együttműködnek a különböző szerepek között gépi tanulási megoldások fejlesztéséhez.
• Kezelnek, tisztítanak és elemzik különböző ipari adatbázisokat.
• Bemutathatják egy munkaképessé vált prototípust egy kiválasztott alkalmazás alapján.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Csoportos gyakorlatok és projektmunka.
• Gyakorlati implementáció élő-labor környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• Egy testreszabott tréning kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Edge AI az az AI-modellek közvetlen telepítése eszközökön és gépeken a hálózat szélén, amivel valós idejű döntéshozást lehetővé tesz minimalis késleltetéssel.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan fejlett szintű beágyazott és IoT szakembereket célozza, akik AI-vezérelt logikát és vezérlőrendszereket szeretnének telepíteni gyártási környezetben, ahol a sebesség, az állandóság és az offline működés kritikus.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az edge AI rendszerek architektúráját és előnyeit.
• AI-modellek építése és optimalizálása telepítésre beágyazott eszközökön.
• Alacsony késleltetésű következtetéshez TensorFlow Lite és OpenVINO eszközök használata.
• Edge intelligencia integrálása szenzorokkal, működtetőelemekkel és ipari protokollokkal.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kérésére kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megtárgyaljuk.

Az AI alkalmazása a szállítási láncban és a gyártási logisztikában a prediktív analitika, gépi tanulás és automatizálás alkalmazását jelenti az inventory, útvonal és kereslet előrejelzés optimalizálására.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az intermediális szintű szállítási lánc szakemberekre céloz, akik azt szeretnék, hogy AI-hajtott eszközöket alkalmazzanak a logisztikai teljesítmény javítására, a kereslet pontos előrejelzésére és a raktár- és szállítási műveletek automatizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogy az AI hogyan alkalmazható a logisztikai és szállítási lánc tevékenységekben.
• Gépi tanulási modelleket használni a kereslet előrejelzésére és inventory irányítására.
• Útvonalakat elemzik és optimalizálják AI alapú technikákkal.
• Automatizálják a döntéshozatalt a raktárakban és a teljesítési folyamatokban.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementálás élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez keressük fel, hogy megegyezzünk.

Az AI a gyáriságban az műszaki folyamatok automatizálása, monitorozása és optimalizálása valós időben az mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő szintű döntéshozók és technikai vezetők számára készült, akik stratégiai és gyakorlati bevezetést szeretnének kapni abban, hogyan lehet az AI-t alkalmazni az intelligens gyárkörnyezetben.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és a gépi tanulás alapelveit.
• Megjelentíteni az AI fontos felhasználási eseteket a gyártásban és az automatizálásban.
• Megismerni, hogy az AI támogatja a előrejelző karbantartást, minőség ellenőrzést és folyamatoptimalizálást.
• Kiértékelni a lépéseket, amelyek szükségesek az AI-vezérelt kezdeményezések indításához.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Valós világbeli esettanulmányok és csoportgyakorlatok.
• Stratégiai keretek és végrehajtási útmutatások.

A képzés szabványosítási lehetőségei

• Egy szabványosított képzésre kérem keresse minket.

AI a minőségellenőrzésben számítógépes látás és gépi tanulás technikák alkalmazását jelenti hibák, anomáliák és eltérések azonosítására a gyártási folyamatokban.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő szinttől középső szintű minőségi szakemberek számára szánva, akik AI eszközöket szeretnének alkalmazni az ellenőrzések automatizálására és a termékminőség javítására a gyártási környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni, hogyan alkalmazzák az AI-t az ipari minőségellenőrzésben.
• Gyűjteni és címkézni kép- vagy szenzoradatokat a gyártási sorokból.
• Gépi tanulást és számítógépes látást használni a hibák kimutatására.
• Egyszerű AI-modelleket fejleszteni anomáliák kimutatására és termelési előrejelzésre.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Valós környezeti implementáció.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy elrendezzük.

Az AI folyamatoptimalizációja az AI és a big data analitika alkalmazása a gyártási folyamatok hatékonyságának, minőségének és átfolyásának növelésére.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés a közepes szintű gyártási szakembereknek szól, akik kíváncsiak arra, hogy az AI módszereit használják a folyamatok egyszerűsítésére, a leállások csökkentésére és a folyamatos javítási kezdeményezések támogatására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az AI fogalmakat, amelyek a gyártási optimalizációhoz tartoznak.
• Gyűjtik és készítik elő a gyártási adatokat az elemzéshez.
• Alkalmaznak gépi tanulási modelleket a szűk keresztmetszetek azonosításához és a hibák előrejelzéséhez.
• Vizualizálják és értelmezik az eredményeket, hogy támogatják az adatokon alapuló döntéseket.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő-laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A digitális ikrek fizikai rendszerek valós idejű adatokkal és AI-alapú intelligenciával kiegészített virtuális másai.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen történő) képzés középfokú szakembereknek szólnak, akik digitális ikrek készítését, telepítését és optimalizálását szeretnék megvalósítani valós idejű adatok és AI-alapú információk segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A digitális ikrek architektúráját és komponenseit megérteni.
• Szimulációs eszközöket használni komplex rendszerek és környezetek modellzéséhez.
• Valós idejű adatfolyamatokat integrálni virtuális modellekbe.
• AI technikákat alkalmazni előrejelző viselkedés és anomáliafelismeréshez.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlati megvalósítás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabására, kérjük, forduljon hozzánk, hogy megbeszéljük.

A Smart Robotics az olyan robotrendszerek integrációja mesterséges intelligenciával, amely javítja az érzékelést, döntéshozatalt és önálló irányítást.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés a haladó szintű robotika mérnökekre, rendszermérnökökre és automatizálási vezetőkre irányul, akik szeretnének implementálni az AI-vezérelt érzékelést, tervezést és irányítást intelligens gyártási környezetekben.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni az AI technikákat robotika érzékelésére és szenzorfúzióra.
• Mozgástervezési algoritmusokat fejleszteni kollaboratív és ipari robotokhoz.
• Tanuló alapú irányítási stratégiákat telepíteni valós idejű döntéshozatalhoz.
• Intelligens robotrendszereket integrálni intelligens gyárfolyamatokba.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labori környezetben történő gyakorlati implementáció.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést szeretne e képzésre, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Az AI alkalmazása a szerszámgépes számítógépes látás technikákkal átalakítja a gyártók és QA csapatok módját a felszínhibák észrevételére, az alkatrész megfelelőségének ellenőrzésére, valamint a látás alapú vizuális ellenőrzési folyamatok automatikusítására.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az intermediális és előrehaladott szintű QA csapatoknak, automatizálási mérnököknek és fejlesztőknék szánt, akik számítógépes látás rendszereket szeretnének tervezni és implementálni hibák észrevételére és ellenőrzésre AI technikák alkalmazásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ipari látás rendszerek architektúráját és komponenseit.
• AI modelleket építeni vizuális hibaeszközölésre mélytanulással.
• Valós idejű ellenőrzési folyamatokat integrálni ipari kamerákkal és eszközökkel.
• AI-alapú ellenőrzési rendszereket telepíteni és optimalizálni gyártási környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementálás élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségek

• Testreszabott képzés kérésére keressük meg, hogy megtárgyaljuk.

A meséket használó, gépesített előrejelző karbantartás gépi tanulás és adatanalitika segítségével előrejelzi a berendezések hibáit és optimalizálja a karbantartási időpontokat. Az reakciós karbantartási modelleket aktív stratégiákká alakítja át, lehetővé téve a jobb üzemidőt, költségcsökkentést és eszközéletkor megnövelését.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középhosszú pályájú szakembereknek szól, akik ipari környezetben AI-alapú előrejelző karbantartási megoldásokat szeretnének megvalósítani.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan különbözik az előrejelző karbantartás a reakciós és megelőző karbantartási stratégiáktól.
• Gyűjtsön és strukturáljon gépes adatok AI-alapú elemzéshez.
• Alkalmazzon gépi tanulásmodelleket az anomáliák és hibák előrejelzéséhez.
• Valósítson meg teljes körű munkafolyamatokat a szenzoradatoktól az alkalmazható eredményekig.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Práctikus feladatok és esettanulmányok.
• Élő demonstráció és praktikus adatfolyamatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.