Yenilikçi Fabrikalar ve Industrial Automationda Yapay Zeka Girişine Giriş Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AB PLC'lerin temellerini öğrenmek ve bunları gerçek dünya üretim senaryolarına uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye mühendisler ve teknisyenlere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretim sektöründe AB PLC'lerin rolünü ve uygulamalarını anlayabilecekler.
• RSLogix 5000/Studio 5000 kullanarak AB PLC'leri programlayabilecekler.
• PLC sistemlerinde yaygın sorunları giderebilecek ve bakımını yapabilecekler.
• Bir üretim süreci için PLC kontrollü bir sistem tasarlayıp uygulayabilecekler.
• Pratik bir proje aracılığıyla PLC programlamada yetkinlik gösterebilecekler.

AI destekli öngörülebilir bakım, makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerini kullanarak ekipman çöküşlerini tahmin eder ve bakım programlarını optimize eder. Bu, tepki bazlı bakım modellerinin proaktif stratejilere dönüştürülmesine olanak tanır ve daha iyi çalışma süresi, maliyet düşüncüsü ve ekipman ömrünün uzamasını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyli profesyonellere yönelik olup, endüstriyel ortamlarda AI destekli öngörülebilir bakım çözümlerini uygulamayı isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Öngörülebilir bakımın tepki ve önleyici bakım stratejilerinden nasıl farklı olduğunu anlamak.
• AI destekli analiz için makine verilerini toplayıp yapısını düzenlemek.
• Makine öğrenimi modellerini kullanarak anomaliları algılamak ve çöküşleri öngörmek.
• Sensör verilerinden eylem yapılacak görüşlere kadar olan bitişik iş akışlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• El ile uygulamalar ve durum çalışması.
• Canlı gösterimler ve pratik veri iş akışları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

İşletme Optimizasyonu için YAPAY ZEKA, üretim işlemlerinde verimliliği, kalitesini ve kapasitesini artırmak üzere makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerinin kullanıldığı bir uygulamadır.

Bu eğitmen kolu canlı eğitim (online veya yerel) ortamında, işletmeyi akışla getirme, durma süresini azaltma ve sürekli iyileştirme girişimlerine destek olmak isteyen orta düzeyli üretim profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Üretim optimizasyonu ile ilgili YAPAY ZEKA kavramlarını anlayacaklar.
• Analiz için üretim verilerini toplayıp hazırlayacaklar.
• Engelleri tespit etmek ve hataları öngörmek için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• Veri-tabanlı kararları desteklemek için sonuçları görselleştirip yorumlayacaklar.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim kazanma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçip düzenleme yapabilirsiniz.

Kalite Kontrolü için Yapay Zeka, üretim süreçlerindeki eksiklikleri, anormal durumları ve sapmaları tespit etmek üzere bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasını ifade eder.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) yeni başlayan düzeyden orta düzeyde kalite uzmanları için tasarlanmıştır; bu kişiler, üretimin çevresindeki endüstriyel ortamlarda denetimleri otomatikleştirmeyi ve ürün kalitesini geliştirmeyi amaçlayan AI araçlarını kullanmak istiyorlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklar:

• Endüstriyel kalite kontrolünde yapay zeka nasıl kullanılacağına ilişkin bilgi sahibi olunması.
• Üretim hatlarından görüntü veya sensör verilerini toplayıp etiketlemek.
• Makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü kullanarak bozuklukları tespit etmek.
• Aritmetik sapmaları tespit ve üretim tahmini için basit AI modelleri geliştirmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı çalışma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Tedarik Zinciri ve Üretim Lojistiklerinde Kişisel Zeka (AI), tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi ve otomasyonun uygulanmasıyla stok yönetimi, rotalama ve talep tahmini optimizasyonu sağlanır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), lojistik performansı geliştirmek, talebi doğru bir şekilde tahmin etmek ve depo ve taşıma işlemlerini otomatikleştirmek için AI destekli araçları kullanmak isteyen orta düzeyde tedarik zinciri profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kişisel Zeka'nın lojistik ve tedarik zinciri faaliyetlerinde nasıl uygulandığını anlayacaklar.
• Talep tahmini ve stok kontrolü için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• AI tabanlı teknikleri kullanarak rotaları analiz edip taşımayı optimize edecekler.
• Depolarda ve doldurma süreçlerinde karar alma işlemlerini otomatikleştirecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanabilir implementasyonlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

AI Use Case Uygulanması, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve veri analizi kullanarak gerçek dünya endüstriyel zorlukları çözmeye yönelik bir uygulamalı, proje odaklı yaklaşımdır. Bu, gerçek veya simüle edilmiş veri kümelerini kullanarak yapılır.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), operasyonel hedefleriyle uyumlu olan AI kullanım senaryolarını ortaklaşa uygulama ve endüstriyel veri boru hatlarıyla çalışmak için deneyim kazanmak isteyen orta düzeyli çok fonksiyonlu ekiblere yönelik olup, online veya yerel olarak yapılabilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Operasyonlardan, kaliteden veya bakımdan gerçekçi AI kullanım senaryolarını seçme ve kapsam belirleme.
• Roller arası ortaklaşa çalışarak makine öğrenimi çözümleri geliştirebilme.
• Farklı endüstriyel veri kümelerini işlemek, temizlemek ve analiz etmek.
• Seçilen kullanım senaryosu üzerine çalışan bir prototip AI etkin çözümünü sunabilme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışmalar.
• Grup tabanlı çalışmalar ve proje çalışmaları.
• Canlı-lab ortamında uygulama yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Digital kemikler, gerçek zamanlı veri ve yapay zeka destekli akıllılık ile güçlendirilmiş fiziksel sistemlerin sanal kopyalarıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye uzmanlar için tasarlanmıştır ve gerçek zamanlı veri ve yapay zeka tabanlı bilgilere dayalı dijital kemik modellerini oluşturmak, dağıtmak ve optimize etmek isteyenler için yapılmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Digital kemiklerin mimarisi ve bileşenleri hakkında bilgi sahibi olma.
• Karmaşık sistemler ve ortamları modellemek için benzetim araçlarını kullanma.
• Gerçek zamanlı veri akışlarını sanal modellere entegrasyon.
• Tahmini davranışlar ve anomali algılama için yapay zeka tekniklerini uygulama.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Edge AI ağın kenarında bulunan cihazlara ve makinelere yapay zeka modellerinin doğrudan dağıtımını ifade eder ve bu, düşük gecikmeli gerçek zamanlı karar alma sağlar.

Bu eğitmenlerce yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), hız, güvenilirlik ve çevrimdışı çalışma kritik olan üretim ortamlarında AI destekli mantık ve kontrol sistemleri dağıtmak isteyen ileri düzey gömülmüş ve IoT profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Kenar yapay zeka sistemlerinin mimarisini ve faydalarını anlamayı öğrenecekler.
• Gömülü cihazlarda dağıtım için AI modelleri oluşturmayı ve optimize etmeyi öğrenecekler.
• TensorFlow Lite ve OpenVINO gibi araçları düşük gecikmeli çıkarım için kullanmayı öğrenecekler.
• Kenar akılçillerini sensörler, aktüatörler ve endüstriyel protokollere entegre etmeyi öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı pratik.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Endüstriyel bilgisayarlı görüş AI ile fabrika üreticileri ve kalite kontrol ekibi, yüzey eksikliklerini tespit etme, parçaların uygunluğunu doğrulama ve görsel kontrol işlemlerinin otomasyonunu nasıl dönüştürdüğünü göstermektedir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) orta seviye ile ileri seviyeye kalite kontrol ekibi, otomasyon mühendisleri ve geliştiricilerin AI teknikleri kullanarak eksiklik tespiti ve inceleme için bilgisayarlı görüş sistemleri tasarlamalarını ve uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Endüstriyel görüş sistemlerinin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Derin öğrenme kullanarak görsel eksiklik tespiti için AI modelleri oluşturmak.
• Gerçek zamanlı kontrol akışlarını endüstriyel kameralar ve cihazlarla entegre etmek.
• Üretim ortamında güçlendirilmiş görsel inceleme sistemlerini dağıtmak ve iyileştirmek.

Eğitim Formatı

• Etkili konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamaların gerçekleştirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurun.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Omron PLC'leri kullanarak hareket kontrol çözümleri uygulamak isteyen orta seviyedeki otomasyon mühendisleri ve kontrol sistemi tasarımcıları için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Temel hareket kontrol kavramlarını ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Sysmac Studio'da hareket donanımını ve yazılımını yapılandırabilecektir.
• Tek eksenli ve çok eksenli hareket kontrolünü programlayıp optimize edebilecektir.
• Enterpolasyon ve senkronizasyon dahil olmak üzere koordineli hareket stratejilerini uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Omron PLC programlama, HMI yapılandırma, hareket kontrolü ve güvenlik sistemleri becerilerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki programcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sysmac Studio kullanarak Omron PLC'leri yapılandırıp programlayabilecektir.
• Merdiven mantığı ve yapılandırılmış metin programlamada IEC kavramlarını anlayıp uygulayabilecektir.
• Tek eksenli ve koordineli hareketler için hareket kontrol programları geliştirebilecektir.
• NA serisini kullanarak HMI arayüzleri oluşturup bunları Sysmac kontrolörleriyle entegre edebilecektir.
• NX serisi güvenlik donanımı kullanarak güvenlik standartlarını ve programlarını uygulayıp simüle edebilecektir.

This course introduces the student to the basics of Programmable Logic Controllers (PLC). After the discussion of the fundamental concept of PLCs the basic Ladder Diagram instructions are learned and practiced in Industrial Automation tasks. Audience - Electrical Specialists - Mechanical Engineers - Programmers with interest in Industrial Automation

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), PLC merdiven programlamanın temellerini öğrenmek ve bunları endüstriyel ve kişisel projelerde uygulamak isteyen başlangıç seviyesindeki otomasyon mühendisleri ve meraklıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otomasyon sistemlerinde PLC'lerin temel kavramlarını ve uygulamalarını anlayabilecekler.
• Mantıksal fonksiyonları ve bellek yönetimini kullanarak basit ve gelişmiş merdiven programları yazabilecekler.
• Daha geniş sistem uygulamaları için PLC'leri ağlarla entegre edebilecekler.
• Öğrendikleri becerileri kullanarak gerçek dünya otomasyon senaryoları oluşturup test edebilecekler.

Akıllı bir Robot, çevresinden ve deneyimlerinden öğrenen ve bu bilgiye dayanarak yeteneklerini geliştiren Artificial Intelligence (AI) sistemdir. Smart Robots, insanlar ile işbirliği yapabilir, onlarla birlikte çalışabilir ve onların davranışlarından öğrenebilir. Ayrıca, yalnızca manuel işçilik değil, bilişsel görevleri de yerine getirme kapasitesine sahiptir. Fiziksel robotlara ek olarak, Smart Robots tamamen yazılım tabanlı olabilir, bir bilgisayarda herhangi bir hareketli parçası veya dünya ile fiziksel etkileşimi olmayan bir yazılım uygulaması olarak yer alabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar farklı türdeki mekanik Smart Robots'leri programlamak için kullanılan çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğrenecek ve ardından bu bilgiyi kendi Akıllı Robot projelerini tamamlamak için uygulayacaklardır.

Kurs, her biri üç günlük dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında uygulamalı robot geliştirmeden oluşan 4 bölüme ayrılmıştır. Her bölüm, katılımcıların öğrendiklerini uygulamalarına ve göstermelerine olanak tanıyan pratik bir uygulamalı projeyle sonuçlanacaktır.

Kurs için hedef donanım, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3B olarak simüle edilecektir. Robot İşletim Sistemi (ROS) ROS açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python robotları programlamak için kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilmek
• Bir robot sistemindeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilmek
• Smart Robots'ün temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilmek
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, kavrayabilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir Akıllı Robot oluşturup çalıştırabilmek
• Deep Learning aracılığıyla bir Akıllı Robot'un karmaşık görevleri gerçekleştirme yeteneğini genişletebilmek
• Bir Akıllı Robot'u gerçekçi senaryolarda test edip sorun giderebilmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik

Not

• Bu kursun herhangi bir bölümünü (programlama dili, robot modeli vb.) özelleştirmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Smart Robotics, robotik sistemlerine yapay zeka entegrasyonunu ifade eder ve algılama, karar alma ve otomatik kontrolü iyileştirir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), ileri düzey robotik mühendisleri, sistem entegratörlerini ve otomasyon liderlerini hedef alır. Bu kişiler akıllı üretim ortamlarında algılama, planlama ve kontrol için yapay zeka destekli sistemleri uygulamayı istemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Robotik algılama ve sensör birleştirme için yapay zeka tekniklerini anlamak ve uygulamak.
• İşbirlikçi ve endüstriyel robotlar için hareket planlama algoritmaları geliştirmek.
• Gerçek zamanlı karar alma için öğrenme tabanlı kontrol stratejilerini uygulamak.
• Akıllı fabrika iş akışlarına zeki robotik sistemleri entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Yaşam laboratuvar ortamında uygulamaları gerçekleştirmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurun.