Mesterséges Intelligencia Alapú Prediktív Karbantartás Ipari Rendszerekhez Képzés

A mesterséges intelligencia alkalmazása a műszaki folyamatoptimalizálásban a gépi tanulás és az adatelemzés használatát jelenti a gyártási folyamatok hatékonyságának, minőségének és átbocsátóképességének javítására.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés (online vagy helyszínen) középszintű gyártási szakembereknek szól, akik mesterséges intelligencia technikákat szeretnének alkalmazni a működési folyamatok racionalizálására, az állásidő csökkentésére és a folyamatos fejlesztési kezdeményezések támogatására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gyártási optimalizálással kapcsolatos mesterséges intelligencia fogalmakat.
• Gyártási adatok gyűjtésére és előkészítésére elemzés céljából.
• Gépi tanulási modellek alkalmazására a szűk keresztmetszetek azonosításához és a hibák előrejelzéséhez.
• Az eredmények megjelenítésére és értelmezésére az adatvezérelt döntéshozatal támogatásához.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati alkalmazás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a részletek megbeszéléséhez.

A mesterséges intelligencia a minőségellenőrzésben a számítógépes látás és gépi tanulási technikák alkalmazását jelenti a hibák, anomáliák és eltérések azonosítására a gyártási folyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű minőségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék alkalmazni az MI eszközöket a vizsgálatok automatizálására és a termékminőség javítására gyártási környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan alkalmazzák az MI-t az ipari minőségellenőrzésben.
• Gyártósorokról származó képi vagy érzékelő adatokat gyűjteni és címkézni.
• Gépi tanulást és számítógépes látást használni a hibák észlelésére.
• Egyszerű MI modelleket fejleszteni anomália észlelésre és hozam-előrejelzésre.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Műszaki Intelligencia (AI) alkalmazása a Supply Chain és Gyártási Logisztikában a prediktív analitika, a gépi tanulás és az automatizálás felhasználását jelenti a készletkezelés, az útvonaltervezés és a kereslet-előrejelzés optimalizálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű supply chain szakemberek számára készült, akik AI-alapú eszközöket szeretnének alkalmazni a logisztikai teljesítmény javítására, a kereslet pontos előrejelzésére, valamint a raktári és szállítási folyamatok automatizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan alkalmazzák az AI-t a logisztikai és supply chain tevékenységek során.
• Gépi tanulási modellek használata a kereslet-előrejelzéshez és a készletkezeléshez.
• Útvonalak elemzése és szállítás optimalizálása AI-alapú technikákkal.
• Döntéshozatal automatizálása a raktárakban és a teljesítési folyamatokban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a részletek megbeszéléséhez.

Az MI az intelligens gyárakban az mesterséges intelligencia alkalmazása az ipari műveletek valós idejű automatizálására, monitorozására és optimalizálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű döntéshozóknak és technikai vezetőknek szól, akik stratégiai és gyakorlati bevezetést szeretnének kapni arról, hogyan lehet kihasználni az MI-t az intelligens gyárkörnyezetekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI és a gépi tanulás alapvető elveit.
• Azonosítani a gyártásban és automatizációban használt kulcsfontosságú MI alkalmazási területeket.
• Felfedezni, hogyan támogatja az MI a prediktív karbantartást, minőségellenőrzést és folyamatoptimalizálást.
• Kiértékelni az MI alapú kezdeményezések elindításának lépéseit.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Valós esettanulmányok és csoportgyakorlatok.
• Stratégiai keretrendszerek és implementációs útmutatás.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Az AI Használati Esetek Implementálása egy gyakorlati, projektalapú megközelítés, amely gépi tanulást, számítógépes látást és adatelemzést alkalmaz valós ipari kihívások megoldására valós vagy szimulált adathalmazok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű, többfunkciós csapatok számára készült, akik együttműködve szeretnék implementálni az AI használati eseteket, amelyek összhangban vannak működési céljaikkal, és gyakorlati tapasztalatot szerezni az ipari adatfolyamokkal való munkában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gyakorlati AI használati esetek kiválasztása és körülhatárolása működési, minőségi vagy karbantartási területekről.
• Együttműködés a különböző szerepkörök között gépi tanulási megoldások fejlesztéséhez.
• Különféle ipari adathalmazok kezelése, tisztítása és elemzése.
• Egy kiválasztott használati eset alapján működő AI-alapú megoldás prototípusának bemutatása.

A képzés formátuma

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

Képzés Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A digitális ikrek fizikai rendszerek virtuális másolatai, amelyek valós idejű adatok és MI által vezérelt intelligencia által bővülnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik digitális ikermodelleket szeretnének építeni, üzembe helyezni és optimalizálni valós idejű adatok és MI-alapú elemzések segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a digitális ikrek architektúráját és összetevőit.
• Szimulációs eszközök használatával modellezni komplex rendszereket és környezeteket.
• Valós idejű adatfolyamokat integrálni virtuális modellekbe.
• MI-technikák alkalmazása előrejelző viselkedés és rendellenesség észlelés céljából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az Edge AI a mesterséges intelligencia modellek közvetlen üzembe helyezését jelenti a hálózat peremén lévő eszközökön és gépeken, lehetővé téve a valós idejű döntéshozatalt minimális késleltetéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű beágyazott és IoT szakembereknek szól, akik AI-alapú logikai és vezérlő rendszereket szeretnének üzembe helyezni gyártási környezetekben, ahol a sebesség, megbízhatóság és offline működés kritikus.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI rendszerek architektúráját és előnyeit.
• AI modellek építése és optimalizálása beágyazott eszközökre történő üzembe helyezéshez.
• Olyan eszközök használata, mint a TensorFlow Lite és az OpenVINO alacsony késleltetésű következtetéshez.
• Edge intelligencia integrálása érzékelőkkel, működtetőkkel és ipari protokollokkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az ipari számítógépes látás AI-val forradalmasítja azt, hogy a gyártók és a minőségbiztosítási csapatok hogyan észlelnek felületi hibákat, ellenőrzik az alkatrészek megfelelőségét, és automatizálják a vizuális ellenőrzési folyamatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű minőségbiztosítási csapatok, automatizálási mérnökök és fejlesztők számára készült, akik számítógépes látórendszereket szeretnének tervezni és implementálni hibadetektálásra és vizsgálatra AI technikák segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ipari látórendszerek architektúráját és összetevőit.
• AI modellek építése vizuális hibadetektáláshoz mélytanulás segítségével.
• Valós idejű vizsgálati folyamatok integrálása ipari kamerákkal és eszközökkel.
• AI-alapú vizsgálati rendszerek üzembe helyezése és optimalizálása termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az Okos Robotika a mesterséges intelligencia integrálása a robotrendszerekbe a jobb érzékelés, döntéshozatal és autonóm irányítás érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű robotikamérnökök, rendszerintegrátorok és automatizálási vezetők számára készült, akik AI-alapú érzékelést, tervezést és irányítást szeretnének bevezetni az okos gyártási környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni az AI-technikákat a robotika érzékeléséhez és szenzorfúzióhoz.
• Mozgástervezési algoritmusokat fejleszteni együttműködő és ipari robotok számára.
• Tanulásalapú irányítási stratégiákat bevezetni valós idejű döntéshozatalhoz.
• Intelligens robotrendszereket integrálni az okos gyár munkafolyamataiba.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.