Bevezetés az MI-be az intelligens gyárakban és az ipari automatizációban Képzés

Az Allen Bradley platform egy széles körben elterjedt ipari automatizációs ökoszisztéma, amelyet PLC-k, HMI-k és hálózati eszközök konfigurálására, vezérlésére és integrálására használnak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű automatizációs szakembereknek szól, akik szeretnék az Allen Bradley automatizációs eszközöket Ethernet segítségével összekapcsolni és integrálni a PLC-k, HMI-k, szerverek és routerek közötti zökkenőmentes kommunikáció érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ethernet alapú kommunikáció konfigurálására az Allen Bradley ökoszisztémán belül.
• PLC-k, HMI-k, szerverek és routerek integrálására közös kommunikációs protokollok segítségével.
• Valós hálózati topológiák implementálására automatizációs rendszerekhez.
• Eszközök közötti kapcsolat és adatcsere problémák hibaelhárítására.

A képzés formátuma

• Irányított oktatás bemutatókkal az Allen Bradley eszközök használatával.
• Gyakorlati integrációs feladatok Ethernet-kapcsolattal rendelkező eszközökkel.
• Gyakorlati konfigurálás és tesztelés élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzési verziók készíthetők speciális eszközmodellek vagy hálózati architektúrák alapján.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű mérnökök és technikusok számára készült, akik elsajátítani kívánják az AB PLC-k alapjait és valós gyártási forgatókönyvekben szeretnék alkalmazni azokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AB PLC-k szerepét és alkalmazásait a gyártási iparban.
• AB PLC-k programozása RSLogix 5000/Studio 5000 segítségével.
• Gyakori hibák elhárítása és karbantartás végzése PLC rendszereken.
• PLC vezérelt rendszer tervezése és implementálása gyártási folyamathoz.
• PLC programozásban való jártasság bemutatása gyakorlati projekt keretében.

A mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartás gépi tanulást és adatelemzést alkalmaz a berendezések meghibásodásainak előrejelzésére és a karbantartási ütemtervek optimalizálására. A reaktív karbantartási modelleket proaktív stratégiákká alakítja, lehetővé téve a jobb üzemidőt, költségcsökkentést és az eszközök élettartamának meghosszabbítását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakemberek számára készült, akik mesterséges intelligencia alapú prediktív karbantartási megoldásokat szeretnének bevezetni ipari környezetekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan különbözik a prediktív karbantartás a reaktív és preventív karbantartási stratégiáktól.
• Gépi adatok gyűjtése és strukturálása mesterséges intelligencia alapú elemzéshez.
• Gépi tanulási modellek alkalmazása anomáliák észlelésére és meghibásodások előrejelzésére.
• Végponttól végpontig tartó munkafolyamatok implementálása az érzékelőktől az akciózható betekintésekig.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok és esettanulmányok.
• Élő bemutató és gyakorlati adatfeldolgozási munkafolyamatok.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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 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 CANoe egy átfogó szoftvereszköz, amelyet a Vector fejlesztett ki, és amelyet járműhálózatok és ECU-k fejlesztésére, tesztelésére és elemzésére használnak, különösen a CAN (Controller Area Network) protokollt használó rendszerek esetén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű autóipari mérnököknek és tesztelőknek szól, akik a CANoe használatával szeretnének szimulálni, tesztelni és elemezni CAN-alapú kommunikációs rendszereket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A CANoe és annak összetevőinek telepítése és konfigurálása
• A CAN protokoll alapjainak és üzenetkeretezésének megértése
• ECU-k és CAN hálózatok szimulációjának létrehozása CAPL szkriptek használatával
• A CAN forgalom hatékony monitorozása, elemzése és hibakeresése

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű automatizálási mérnökök és vezérlőrendszer-tervezők számára készült, akik Omron PLC-k segítségével szeretnének mozgásvezérlési megoldásokat implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mozgásvezérlés alapvető fogalmait és azok alkalmazásait.
• Konfigurálni a mozgásvezérlő hardvereket és szoftvereket a Sysmac Studio-ban.
• Programozni és optimalizálni egy- és többtengelyes mozgásvezérlést.
• Koordinált mozgásstratégiákat implementálni, beleértve az interpolációt és szinkronizációt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű programozóknak szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket az Omron PLC programozás, HMI konfiguráció, mozgásvezérlés és biztonsági rendszerek terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Omron PLC-k konfigurálása és programozása a Sysmac Studio segítségével.
• Az IEC koncepciók megértése és alkalmazása létralogika és strukturált szöveges programozás terén.
• Mozgásvezérlő programok fejlesztése egy tengelyes és koordinált mozgásokhoz.
• HMI felületek létrehozása az NA sorozat segítségével és integrálásuk a Sysmac vezérlőkkel.
• Biztonsági szabványok és programok implementálása és szimulálása az NX sorozatú biztonsági hardverekkel.

Ez a kurzus bemutatja a hallgatóknak a Programozható Logikai Vezérlők (PLC) alapjait. A PLC-k alapfogalmainak bemutatása után a Láda Diagram (LAD) alapvető utasításait sajátítják el és gyakorolják ipari automatizációs feladatokban. Célközönség - Elektromos szakemberek - Gépészmérnökök - Ipari automatizáció iránt érdeklődő programozók

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.