CANoe için CAN Kompakt Eğitim 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.

Zekâli Fabrikalarda Kullanılan AI, yapay zeka teknolojilerini gerçek zamanlı olarak endüstriyel işlemler için otomasyon, izleme ve optimizasyona uygulamanın ismi.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), yapay zeka teknolojilerinin zekâli fabrika ortamlarında nasıl kullanılacağını stratejik ve uygulamalı bir şekilde öğrenmek isteyen yeni başlayan karar vericilere ve teknik liderlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Yapay zeka ve makine öğrenimi temel ilkelerini anlayacaklar.
• Üretim ve otomasyon alanlarındaki ana AI kullanım durumlarını belirleyebilecekler.
• AI'nin öngörülebilir bakım, kalite kontrolü ve süreç optimizasyonu nasıl desteklediğini keşfedebilecekler.
• Yapay zeka yönetimi girişimlerini başlatmada gerekli adımları değerlendirebilecekler.

Eğitim Formatı

• Etkili ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek dünya durumları ve grup çalışmaları.
• Stratejik çerçeveler ve uygulama rehberliği.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), endüstriyel uygulamalar için Fanuc ve Epson robotik sistemlerini programlamayı, çalıştırmayı ve optimize etmeyi öğrenmek isteyen orta ve ileri düzey mühendisler ile teknisyenlere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Fanuc ve Epson robotların mimarisini ve işlevlerini anlamak.
• Robot hareketlerini, mantığını ve sensör entegrasyonlarını programlamak.
• Güvenlik protokollerini ve sorun giderme tekniklerini uygulamak.
• Robotik iş akışlarını verimliliği artırmak için optimize etmek.

Sanayi Robotik Otomasyonu: ROS-PLC Entegrasyonu ve Dijital Çiftler, sanayi otomasyonunu modern robotik çerçeveleriyle birleştirmeye odaklanan pratik bir kurs. Katılımcılar, ROS tabanlı robot sistemlerini PLC'lerle entegre etmeyi öğrenerek senkronize işlemler gerçekleştirecek ve dijital çift ortamlarını kullanarak üretim süreçlerini simüle edip, izleyip ve optimize edecek. Kurs, fiziksel sistemlerin dijital replikalarını kullanarak uyumluluğu, gerçek zamanlı kontrol ve tahminsel analizi vurgular.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), ROS-kontrollü robotları PLC ortamlarıyla bağlamak ve otomasyon ve üretim iyileştirmesi için dijital çiftler uygulamak konusunda pratik beceriler geliştirmek isteyen ara düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• ROS ve PLC sistemleri arasındaki iletişim protokolleri anlayacak.
• Robotların ve sanayi kontrolörlerinin arasında gerçek zamanlı veri alışverişi uygulayacak.
• İzleme, test ve süreç simülasyonu için dijital çift geliştirecek.
• Sensörleri, aktüatörleri ve robotik manipülatörleri sanayi iş akışlarına entegre edecek.
• Hibrit simülasyon ortamlarını kullanarak sanayi otomasyon sistemlerini tasarlama ve doğrulama yapacak.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve mimari tanıtımının detayları.
• ROS ve PLC sistemlerini entegre eden pratik alıştırmalar.
• Simülasyon ve dijital çift projesi uygulaması.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

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

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.