Akıllı Fabrikalarda ve Endüstriyel Otomasyondaki Yapay Zekaye Giriş Eğitimi

Allen Bradley platformu, PLC'ler, HMİ'ler ve ağlanabilen cihazların yapılandırılmasını, kontrol edilmesini ve entegre edilmesini sağlayarak yaygın olarak benimsenen bir endüstri otomasyon ekosistemidır.

Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki otomasyon uzmanlarının Allen Bradley otomasyon cihazlarını Ethernet kullanarak entegre etmelerine ve PLC'ler, HMİ'ler, sunucular ve yönlendiriciler arasında sorunsuz iletişim sağlamaklarına yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Allen Bradley ekosisteminde Ethernet tabanlı iletişimi yapılandırabileceklerdir.
• Ortak iletişim protokolleri kullanarak PLC'ler, HMİ'ler, sunucular ve yönlendiricileri entegre edebileceklerdir.
• Otomasyon sistemleri için gerçek dünya ağ topolojilerini uygulayabileceklerdir.
• Cihaz bağlantısı ve veri alışverişi sorunlarını gidermeyi öğrenecektir.

Kurs Formatı

• Allen Bradley araçları kullanarak gösterimlerle yönlendirilen talimatlar.
• Ethernet bağlantılı cihazların entegrasyonu için elden deneme çalışmaları.
• Canlı-lab ortamında pratik yapılandırma ve testler.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli cihaz modellerine veya ağ mimarilerine dayalı özelleştirilmiş eğitim sürümleri düzenlenebilir.

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 İmalat Lojistiği'ndeki Yapay Zeka, envanter optimizasyonu, rota belirleme ve talep tahminlemesini optimize etmek için öngörücü analitiklerin, makine öğreniminin ve otomasyonun uygulanmasıdır.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye tedarik zinciri profesyonellerini hedeflemektedir. Bu profesyonerler, AI destekli araçları kullanarak lojistik performansını artırmayı, talebi doğru bir şekilde tahmin etmeyi ve depo ve taşıma işlemlerini otomatikleştirmeyi öğrenmek istediklerinde bu eğitime katılabilirler.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay Zekanın lojistik ve tedarik zinciri faaliyetlerine nasıl uygulandığını anlamak.
• Talep tahminlemesi ve envanter kontrolü için makine öğrenimi modellerini kullanmak.
• Yapay Zeka tabanlı teknikleri kullanarak rotaları analiz etmek ve taşımayı optimize etmek.
• Depo ve tahsilat süreçlerinde otomatik karar alma yapmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

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.

CANoe, Vector tarafından geliştirilmiş ve araç içi ağlar ve ECU'ların (Elektronik Kontrol Birimleri) geliştirilmesi, test edilmesi ve analiz edilmesi için kullanılan kapsamlı bir yazılım aracıdır, özellikle CAN (Kontrol Alan Ağı) protokolünü kullanan sistemlerde.

Bu eğitim, online veya yerinde olarak eğitimcilerin yönettiği canlı bir eğitimedir ve başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan otomotiv mühendisleri ve testciler için tasarlanmıştır. Katılımcılar CANoe kullanarak simülasyon, test ve analiz yapmayı öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CANoe ve bileşenlerini kurma ve yapılandırma
• CAN protokolü temellerini ve mesaj çerçevelendirmesini anlamak
• CAPL betik yazımı kullanarak ECU'lar ve CAN ağları için simülasyon oluşturma
• CAN trafiğini etkili bir şekilde izleme, analiz etme ve hata ayıklama

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 yönlendirili, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki otomasyon mühendisleri ve kontrol sistemi tasarımcıları için Omron PLC'ler kullanarak hareket kontrolü çözümleri uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hareket kontrolü kavramlarının temellerini ve uygulamalarını anlama.
• Sysmac Studio'da hareket donanımını ve yazılımını yapılandırma.
• Tek eksenli ve çoklu eksenli hareket kontrolünü programlama ve optimize etme.
• İnterpolasyon ve senkronizasyon dahil olmak üzere koordineli hareket stratejileri uygulama.

Bu eğitim, araştırmacı-taraflı ve canlıdır (çevrimiçi veya yerinde) ve Omron PLC programlama, HMI yapılandırma, hareket kontrolü ve güvenlik sistemleri konusundaki becerilerini geliştirmek isteyen orta düzeyli programcılar hedeflidir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sysmac Studio kullanarak Omron PLC'leri yapılandırmayı ve programlamayı öğreneceklerdir.
• Merdiven mantığı ve yapısal metin programlama konusunda IEC kavramlarını anlamayı ve uygulamayı öğreneceklerdir.
• Tek eksenli ve koordine hareketler için hareket kontrolü programları geliştirebileceklerdir.
• NA serisi kullanarak HMI arayüzleri oluşturacaklar ve bunları Sysmac kontrolörlerle entegre edeceklerdir.
• NX serisi güvenlik donanımları kullanarak güvenlik standartlarını ve programlarını uygulayıp simüle edebileceklerdir.

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

Akıllı Robotik, robot sistemlerine gelişmiş algılama, karar verme ve otonom kontrol sağlayacak şekilde yapay zeka entegrasyonudur.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), akıllı üretim ortamlarında AI destekli algılama, planlama ve kontrol uygulamak isteyen üst düzey robotik mühendisleri, sistem entegratörlerini ve otomasyon liderlerini hedef almaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotik algılama ve sensör birleşimini anlama ve uygulama.
• İşbirlikçi ve endüstriyel robotlar için hareket planlaması algoritmaları geliştirme.
• Gerçek zamanlı karar verme için öğrenme tabanlı kontrol stratejileri dağıtım.
• Akıllı fabrika iş akışlarına zeki robotik sistemlerin entegrasyonu.

Kursun Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme yapma.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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