Εκπαίδευση Industrial Automation στη Λευκωσία

Η Βιομηχανική Ρομποτική Αυτομάτωση: Έντεξη ROS-PLC και Digitals Twins είναι μια πρακτική εκπαιδευτική σειρά που αφιερώνεται στο να σχεδιάσει τη ζωντανή σύνδεση μεταξύ βιομηχανικής αυτομάτωσης και σύγχρονων πλαισίων ρομποτικής. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ενσωματώσουν συστήματα ρομποτικής με βάση το ROS με PLCs για συγχρονισμένες λειτουργίες και θα εξερευνήσουν περιβάλλοντα Digitals Twins για την προσομοίωση, επόπτευση και βελτιστοποίηση προϊόντων. Η σειρά τονίζει τη συμβατότητα, τον εφεξής ελήλαυτο έλεγχο και την προσβλέπουσα ανάλυση με χρήση ψηφιακών αντίδοτων φυσικών συστημάτων.

Αυτή η εξάρτηση, ζωντανή και υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες στη σύνδεση ρομποτικών μηχανημάτων με βάση το ROS με περιβάλλοντα PLC και στη χρήση Digitals Twins για αυτομάτωση και βελτιστοποίηση κατασκευών.

Στο τέλος αυτής της εξάρτησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τα πρωτόκολλα επικοινωνίας μεταξύ συστημάτων ROS και PLC.
• Να υλοποιήσουν τον ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μεταξύ ρομποτ και βιομηχανικών ελεγκτών.
• Να αναπτύξουν Digitals Twins για τη μόνιμη επίβλεψη, δοκιμή και προσομοίωση της διαδικασίας.
• Να ενσωματώσουν αισθητήρες, κινητήρες και ρομποτικά μανίπυλα σε βιομηχανικές εργασίες.
• Να σχεδιάσουν και να επαληθεύσουν συστήματα βιομηχανικής αυτομάτωσης χρησιμοποιώντας περιβάλλοντα μίξης.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη με ανταλλαγή και εξονυχισμένη περίπατος σε υποδομές.
• Πρακτικά ασκήματα ενσωματώνοντας το ROS και τα PLC συστήματα.
• Πρόσχεση και υλοποίηση προσομοιωτικών εγχειρημάτων και Digitals Twins.

Ευελιξία της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εξάρτηση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στους Ευφυείς Εργοστάσια είναι η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για τη διαχείριση, παρακολούθηση και βελτιστοποίηση βιομηχανικών εργασιών σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση (online ή on-site) απευθύνεται σε διαχωριστικούς λήπτες αποφάσεων και τεχνικούς υπεύθυνους με βασικό επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να αποκτήσουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή σε τρόπους χρησιμοποίησης ΤΝ σε ευφυείς βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και της μηχανικής μάθησης.
• Να αναγνωρίσουν κλειδιά εφαρμογές της ΤΝ στη βιομηχανία και την αυτομάτωση.
• Να εξερευνήσουν πώς η ΤΝ υποστηρίζει την προϊστάμενη διαφύλαξη, τον έλεγχο ποιότητας και τη βελτιστοποίηση διεργασιών.
• Να εκτιμήσουν τα βήματα που απαιτούνται για την καθοδήγηση μελετών με ΤΝ.

Μορφή του Κωδίκα Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Περιπτώσεις από την πραγματικότητα και ομαδικές εξάσκησεις.
• Στρατηγικές πλαισίων και καθοδήγηση υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς και τεχνικούς μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να προγραμματίζουν, να χειρίζονται και να βελτιστοποιούν ρομποτικά συστήματα Fanuc και Epson για βιομηχανικές εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις λειτουργίες των ρομπότ Fanuc και Epson.
• Προγραμματίστε κινήσεις ρομπότ, λογική και ενσωματώσεις αισθητήρων.
• Εφαρμόστε πρωτόκολλα ασφαλείας και τεχνικές αντιμετώπισης προβλημάτων.
• Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας ρομπότ για βελτιωμένη απόδοση.

Μια Αποτελεσματική Τερματική Μονάδα (RTU) είναι ένα κρίσιμο πεδιακό συστημάτικο χρήσης για τη συλλογή δεδομένων, τη μετάδοση σήματος και την εκτέλεση εντολών ελέγχου μέσα στις δίκτυες αυτοματισμού και παραγωγής ισχύος.

Αυτή η επιδόρικη, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες με διάφορου βαθμού εμπειρία που επιθυμούν να ρυθμίσουν RTUs για τους αυτοματισμούς και ελέγχους μέσα σε περιβάλλοντα κελυφών ισχύος.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι πρόθετοι:

• Να καθώριζουν τη ρύθμιση του λειτουργικού υλικού RTU και να αποδείξουν σωστά τα διασυνδεδεμένα κανάλια εισόδου/εξόδου.
• Να ρυθμίζουν παραμέτρους επικοινωνίας για τη συνένωση με SCADA και συστήματα ελέγχου.
• Να υλοποιούν λογική, αλάρμες και στρατηγικές ελέγχου μέσα σε πλατφόρμες RTU.
• Να διαγνώριζουν αποτελεσματικά τα προβλήματα λειτουργίας και επικοινωνίας RTU.

Μορφή του Κούρσου

• Παρουσιάσεις επιδόρικων και πραγματικών παραδειγμάτων.
• Ενεργές δραστηριότητες ρύθμισης και πρακτικά ασκήματα.
• Ζωντανές δημοστράσεις εργαλείων και συνδέσεων RTU.

Επιλογές Παραμετροποίησης του Κούρσου

• Διαθέσιμες παραμετροποιημένες εκδόσεις κούρσου βασισμένες σε συγκεκριμένα υλικά RTU ή περιβάλλοντα ελέγχου.

Το πλατφόρμα Allen Bradley είναι ένας ευρύτατα υιοθετημένος ιδιοβάσταχος οικοσύστημας βιομηχανικής αυτοματοποίησης που χρησιμοποιείται για τη διαμόρφωση, ελέγχου και ενσωμάτωση PLCs, HMIs και δικτυακών συσκευών.

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανά (online ή onsite), σκοπεύει να απευθυνθεί σε προχωρημένους εξειδικευμένους τομέα αυτοματοποίησης, οι οποίοι επιθυμούν να συνδέσουν και να ενσωματώσουν συσκευές αυτοματοποίησης Allen Bradley χρησιμοποιώντας Ethernet για άμεση επικοινωνία μεταξύ PLCs, HMIs, διακομιστών και πυλών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι πρόετοι να:

• Διαμορφώσουν επικοινωνία με βάση το Ethernet στο οικοσύστημα Allen Bradley.
• Ενσωματώσουν PLCs, HMIs, διακομιστές και πυλώνες χρησιμοποιώντας κοινά πρωτόκολλα επικοινωνίας.
• Εφαρμόσουν πραγματικές δικτυακές τοπολογίες για συστήματα αυτοματοποίησης.
• Εντοπίσουν και διαθέτουν προβλήματα σύνδεσης συσκευών και ανταλλαγής δεδομένων.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγίες με δειγματικές εξηγήσεις χρησιμοποιώντας εργαλεία Allen Bradley.
• Εξάσκηση πρακτικής ενσωμάτωσης με συσκευές που είναι συνδεδεμένες με το Ethernet.
• Πρακτική διαμόρφωση και δοκιμή σε επιχειρησιακό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Εκδοχές προσαρμοσμένης εκπαίδευσης μπορούν να χτιστούν βάσει συγκεκριμένων μοντέλων συσκευών ή δικτυακών αρχιτεκτονικών.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση καθηγητή, live (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς αυτομάτων ρυθμίσεων και σχεδιαστές ελεγκτικών συστημάτων που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις ελέγχου κινήσεων χρησιμοποιώντας Omron PLCs.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν βασικά προσδιοριστικά των ελεγκτικών κινήσεων και τις εφαρμογές τους.
• Ρυθμίζουν το υλικό και λογισμικό ελέγχου κινήσεων στο Sysmac Studio.
• Προγραμματίζουν και βελτιώνουν τον ελέγχο κινήσεων με μια και πολλά αξόνες.
• Εφαρμόζουν συντονισμένες στρατηγικές ελέγχου κινήσεων, συμπεριλαμβανομένης της διαμόρφωσης και συγχρονισμού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου μηχανικούς και τεχνικούς που επιθυμούν να κατακτήσουν τις βασικές αρχές των AB PLC και να τις εφαρμόσουν σε σενάρια παραγωγής πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση του ρόλου και των εφαρμογών των AB PLC στη μεταποιητική βιομηχανία.
• Προγραμματίστε τα AB PLC χρησιμοποιώντας το RSLogix 5000/Studio 5000.
• Αντιμετωπίστε κοινά προβλήματα και πραγματοποιήστε συντήρηση σε συστήματα PLC.
• Σχεδιάστε και εφαρμόστε ένα σύστημα ελεγχόμενο από PLC για μια διαδικασία παραγωγής.
• Επίδειξη επάρκειας στον προγραμματισμό PLC μέσω ενός πρακτικού έργου.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκαλο (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεδιόβου βαθμού εμπειρίας που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους στο προγραμματισμό Omron PLC, στη διαμόρφωση HMI, στον έλεγχο κίνησης και στα συστήματα ασφάλειας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώνουν και προγραμματίζουν Omron PLCs χρησιμοποιώντας το Sysmac Studio.
• Καταλαβαίνουν και εφαρμένουν τα πρότυπα IEC σε λογική φυσική και προγραμματισμό δομημένου κώδικα.
• Αναπτύσσουν προγράμματα έλεγχου κίνησης για μονο-άξονες και συντονισμένες κινήσεις.
• Δημιουργούν διεπαφές HMI χρησιμοποιώντας τη σειρά NA και τα ενσωματώνουν με τους ελεγκτές Sysmac.
• Εφαρμένουν και προσομοιάζουν πρότυπα ασφάλειας και προγράμματα χρησιμοποιώντας τη σειρά NX safety hardware.

CANoe είναι μια αναλωτική λογισμική εφαρμογή που αναπτύχθηκε από τη Vector και χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη, δοκιμασία και ανάλυση ενδυναμωμένων οχηματικών δικτύων και η/υ συστημάτων, ειδικά όσων χρησιμοποιούν το πρωτόκολλο CAN (Controller Area Network).

Αυτή η κατάρτιση με εξηγητή, διαδικτυακή ή σε τόπο παρέχεται για αυτοκινητοβιομηχανικούς μηχανικούς και δοκιμαστές επίπεδου νέφων έως μεταξύ των οποίων προορίζεται η χρήση του CANoe για την προσομοίωση, δοκιμασία και ανάλυση συστημάτων επικοινωνίας με βάση το CAN.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το CANoe και τα συστατικά του
• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα του πρωτόκολλου CAN και τη μορφοποίηση μηνυμάτων
• Να δημιουργήσουν προσομοιώσεις για η/υ συστήματα (ECUs) και δίκτυα CAN χρησιμοποιώντας το CAPL scripting
• Να παρακολουθήσουν, να αναλύσουν και να διαγραφούν αποτελεσματικά CAN traffic

Αυτό το μάθημα εισάγει τον φοιτητή στα βασικά σημεία των Προγραμματιζόμενων Λογικών Διακοπτέων (PLC). Μετά τη συζήτηση του θεμελιωδούς εννοιών των PLC, μαθαίνονται και εξασκούνται οι βασικές οδηγίες Diagram Ladder σε εργασίες Βιομηχανικής Αυτομάτωσης. Ακροατήριο - Ηλεκτρολόγοι Εξειδικευμένοι - Μηχανικοί - Προγραμματιστές με ενδιαφέρον για τη Βιομηχανική Αυτομάτωση

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (γρηγορός ή από την ίδια σας τοποθεσία) στο Λευκωσία είναι στοχεύουσα για πρωτοβάθμιους μηχανικούς αυτομάτων και φανατικούς που θέλουν να μάθουν τα βασικά στοιχεία της λειτουργίας των PLC με δομή κλειδών (ladder) και να τα εφαρμόσουν σε βιομηχανικά και ιδιωτικά έργα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τις βασικές εννοίες και τις εφαρμογές των PLC στα συστήματα αυτομάτου.
• Σχεδιάζουν απλά και προβληματικά πρόγραμματα δομής κλειδών χρησιμοποιώντας λογικές συναρτήσεις και διαχείριση μνήμης.
• Συνδέουν τα PLC με δικτύα για εφαρμογές πιο ξε widest συστήματος.
• Εφαρμόζουν τις αποκτημένες δεξιότητες για να δημιουργήσουν και να ελέγχουν πραγματικά σενάρια αυτομάτου.

Ένα Νευρικό Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του, χτίζοντας συγκεκριμένες ικανότητες με βάση αυτή τη γνώση. Τα Νευρικά Ρομπότ μπορούν να συνεργάζονται με ανθρώπους, δουλεύοντας πλήσι τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν όχι μόνο αυτόματες πράξεις, αλλά και γνωσιακές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, τα Νευρικά Ρομπότ μπορεί να είναι και αποκλειστικά λογισμικά βασισμένα, υπάρχοντα σε υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινητές μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την οδηγία ενός εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών ειδών μηχανικών Νευρικών Ρομπότ, και θα χρησιμοποιήσουν αυτή τη γνώση για να συμπληρώσουν τα δικά τους προ젝έκτα Νευρικών Ρομπότ.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 τμήματα, καθένα από τα οποία αποτελείται από τρία ημέρες διδασκαλίας, συζητήσεων και χειροντικής ανάπτυξης ρομπότ σε περιβάλλον ζωντανής εργαστήριου. Κάθε τμήμα θα κλείσει με ένα χειροντικό προ젝έκτα για να επιτρέψει στους συμμετέχοντες να ασκηθούν και να δείξουν την απόκτηση γνώσεων.

Το υλικό που θα χρησιμοποιηθεί σε αυτή τη διδασκαλία θα μιμηθεί σε 3D μέσω λογισμικού πρόσομος. Το ROS (Robot Operating System) open-source πλατφόρμα, το C++ και το Python θα χρησιμοποιηθούν για την προγραμματισμό των ρομπότ.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τους βασικούς όρους που χρησιμοποιούνται στις τεχνολογίες ρομπότ
• Κατανοήσουν και να διαχειριστούν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα σύστημα ρομπότ
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τα λογισμικά συστατικά που υποβαθμίζουν τα Νευρικά Ρομπότ
• Να κατασκευάσουν και να ελέγξουν ένα πρόσομο μηχανικό Νευρικό Ρομπότ που μπορεί να δει, να αισθάνεται, να εξεγερθεί, να συλλαμβάνει, να πληροφορεί και να αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους μέσω του φωνή
• Να επεκτείνουν τη δυνατότητα εκτέλεσης πολύπλοκων εργασιών από ένα Νευρικό Ρομπότ μέσω βάθυου μάθησης
• Να δοκιμάσουν και να συντηρήσουν ένα Νευρικό Ρομπότ σε πραγματικές σενάρια

Στόχοι του μαθήματος

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύ χειροντικό πρακτικό

Σημείωση

• Για τη προσαρμογή οποιουδήποτε μέρους αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, υπολογιστικό ρομπότ, κλπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.