스마트 공장 및 산업 자동화에서의 AI 입문 교육 과정

Allen Bradley 플랫폼은 PLC, HMI 및 네트워크 연결 장치를 구성, 제어, 통합하는 데 사용되는 광범위하게 채택된 산업 자동화 생태계입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 수준의 자동화 전문가들을 대상으로 Allen Bradley 자동화 장치를 Ethernet을 통해 상호 연결하고 통합하여 PLC, HMI, 서버 및 라우터 간 원활한 통신을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 준비를 갖추게 됩니다:

• Allen Bradley 생태계 내에서 Ethernet 기반 통신을 구성할 수 있습니다.
• 일반적인 통신 프로토콜을 사용하여 PLC, HMI, 서버 및 라우터를 통합할 수 있습니다.
• 실제 네트워크 토폴로지를 자동화 시스템에 구현할 수 있습니다.
• 장치 연결 및 데이터 교환 문제를 해결할 수 있습니다.

코스 형식

• Allen Bradley 도구를 사용한 시연을 포함한 지도 교육.
• Ethernet 연결 장치와의 실습 통합 연습.
• 실시간 실험 환경에서 실제 설정 및 테스트.

코스 맞춤 옵션

• 특정 장치 모델이나 네트워크 아키텍처에 따라 맞춤형 교육 버전을 제공할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AB PLC의 기본 사항을 숙지하고 이를 실제 제조 시나리오에 적용하려는 초급~중급 엔지니어 및 기술자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 제조 산업에서 AB PLC의 역할과 적용을 이해합니다.
• RSLogix 5000/Studio 5000을 사용하여 AB PLC를 프로그래밍합니다.
• 일반적인 문제를 해결하고 PLC 시스템의 유지 관리를 수행합니다.
• 제조 공정을 위한 PLC 제어 시스템을 설계하고 구현합니다.
• 실습 프로젝트를 통해 PLC 프로그래밍 능력을 입증합니다.

AI 기반 예측 유지보수는 기계 학습과 데이터 분석을 통해 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이는 반응형 유지보수 모델을 예방형 전략으로 전환하여 더 나은 가동 시간, 비용 절감 및 자산 수명을 가능하게 합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 산업 환경에서 구현하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 예측 유지보수가 반응형 및 예방형 유지보수 전략과 어떻게 다른지 이해합니다.
• AI 기반 분석을 위해 기계 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• 기계 학습 모델을 사용하여 이상을 감지하고 고장을 예측합니다.
• 센서 데이터에서 실질적인 통찰력으로 이어지는 종단 간 워크플로를 구현합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실습 연습 및 사례 연구.
• 라이브 데모 및 실용적인 데이터 워크플로.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 조율하기 위해 문의해 주세요.

AI for Process Optimization은 제조업의 효율성, 품질 및 생산성을 향상시키기 위해 머신러닝과 데이터 분석을 적용하는 것입니다.

이 강좌는 AI 기술을 활용하여 운영을 최적화하고, 다운타임을 줄이며, 지속적인 개선 활동을 지원하려는 중급 제조업 전문가를 대상으로 합니다. 온라인으로 진행할 수도 있고, 현장에서 직접 강의할 수도 있습니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 제조업 최적화에 관련한 AI 개념을 이해합니다.
• 생산 데이터를 분석을 위해 수집하고 준비합니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 병목 현상을 식별하고 고장을 예측합니다.
• 데이터 기반의 결정을 지원하기 위해 결과를 시각화하고 해석합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 위해 문의하십시오.

품질 관리 AI는 생산 공정에서 결함, 이상, 그리고 편차를 식별하기 위해 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 사용하는 것입니다.

이 강사는 온라인과 오프라인 모두 가능하며, AI 도구를 사용하여 검사를 자동화하고 제조 환경에서 제품 품질을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 품질 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 습득할 것입니다:

• 산업 품질 관리에 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 생산 라인의 이미지나 센서 데이터를 수집하고 레이블링합니다.
• 머신러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 결함을 검출합니다.
• 이상 탐지와 생산량 예측을 위한 간단한 AI 모델을 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 원하시는 경우에 연락주세요.

공급망 및 제조물류에서 AI는 예측 분석, 머신러닝 및 자동화를 활용하여 재고, 경로, 수요 예측을 최적화하는 것입니다.

이 강사는 중급 수준의 공급망 전문가들을 대상으로 하며, AI 기반 도구를 활용하여 물류 성과를 향상시키고, 수요를 정확하게 예측하며, 창고 및 운송 운영을 자동화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• 물류 및 공급망 활동에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 수요 예측 및 재고 관리용 머신러닝 모델을 사용합니다.
• AI 기반 기법을 활용하여 경로를 분석하고 운송을 최적화합니다.
• 창고 및 주문 처리 과정에서의 의사 결정을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 문의하여 조치해 주시기 바랍니다.

인공지능 Use Case 구현은 실제 또는 시뮬레이션된 데이터셋을 사용하여 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 데이터 분석을 통해 실제 산업 문제를 해결하는 실습적이고 프로젝트 중심의 접근 방식을 제공합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 운영 목표에 부합하는 AI 사용 사례를 공동으로 구현하고 산업 데이터 파이프라인을 작업하여 경험을 쌓고자 하는 중급 수준의 교차 기능 팀을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 운영, 품질 또는 유지보수에서 실제적인 AI 사용 사례를 선택하고 범위를 설정합니다.
• 다양한 역할 간의 협업을 통해 기계 학습 솔루션을 개발합니다.
• 다양한 산업 데이터셋을 처리, 정리 및 분석합니다.
• 선택된 사용 사례에 기반한 AI 기능 솔루션의 작동 프로토타입을 제시합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 그룹 기반 연습 및 프로젝트 작업
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

CANoe는 Vector에서 개발한 포괄적인 소프트웨어 도구로, 차량 내 네트워크와 ECU(일반적으로 CAN(Controller Area Network) 프로토콜을 사용하는)의 개발, 테스트 및 분석에 사용됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 자동차 엔지니어와 테스터를 대상으로 합니다. 그들은 CANoe를 사용하여 CAN 기반 통신 시스템을 시뮬레이션, 테스트 및 분석하기를 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• CANoe와 그 구성 요소 설치 및 설정
• CAN 프로토콜의 기본 개념과 메시지 프레임 이해
• CAPL 스크립팅을 사용하여 ECU와 CAN 네트워크 시뮬레이션 생성
• CAN 트래픽을 효과적으로 모니터링, 분석 및 디버깅

디지털 트윈은 실시간 데이터와 AI 기반 지능으로 강화된 물리적 시스템의 가상 복제본입니다.

이 온라인 또는 현장에서 제공되는 강사 지도형 라이브 교육은 실시간 데이터와 AI 기반 통찰을 활용하여 디지털 트윈 모델을 구축, 배포 및 최적화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 디지털 트윈의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 복잡한 시스템과 환경을 모델링하기 위해 시뮬레이션 도구를 사용합니다.
• 가상 모델에 실시간 데이터 스트림을 통합합니다.
• 예측 행동과 이상 탐지를 위해 AI 기법을 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주십시오.

엣지 AI는 네트워크 가장자리에 있는 디바이스와 기계에 직접 인공 지능 모델을 배포하는 것을 의미합니다. 이를 통해 최소한의 지연 시간으로 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 제조 환경에서 고속, 신뢰성, 오프라인 운영이 중요한 AI 기반 논리 및 제어 시스템을 배포하길 원하는 중급 이상 임베디드 및 IoT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템의 구조와 장점을 이해합니다.
• 임베디드 디바이스에 배포할 AI 모델을 작성하고 최적화합니다.
• TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 도구를 사용하여 저지연 추론을 수행합니다.
• 센서, 액추에이터 및 산업 프로토콜과 엣지 인텔리전스를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실제 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 문의해 주세요.

산업용 컴퓨터 비전을 AI와 결합하면 제조업체와 품질 관리(QA) 팀이 표면 결함을 감지하고 부품 준수 여부를 확인하며 시각적 검사 과정을 자동화하는 방식이 변화하고 있습니다.

이 강의는 중급에서 고급 수준의 QA 팀, 자동화 엔지니어 및 개발자들이 AI 기술을 사용하여 결함 검출 및 검사를 위한 컴퓨터 비전 시스템을 설계하고 구현하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 산업용 비전 시스템의 구조와 구성 요소 이해.
• 심층 학습을 사용하여 시각적 결함 검출을 위한 AI 모델 구축.
• 산업용 카메라 및 장치와 실시간 검사 파이프라인 통합.
• 생산 환경에서 AI 기반 검사 시스템 배포 및 최적화.

과정 형식

• 상호작용 있는 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하시기 바랍니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국에서 온라인 또는 현지)은 중급 수준의 자동화 엔지니어와 제어 시스템 설계자들을 대상으로 Omron PLC를 사용하여 동작 제어 솔루션을 구현하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 기본 동작 제어 개념과 그 응용 분야를 이해합니다.
• Sysmac Studio에서 동작 하드웨어와 소프트웨어를 구성합니다.
• 단축 축과 다축 동작 제어를 프로그래밍하고 최적화합니다.
• 보간 및 동기화를 포함한 조정된 동작 전략을 구현합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 중급 수준의 프로그래머를 대상으로 합니다. Omron PLC 프로그래밍, HMI 구성, 모션 제어, 안전 시스템 기술을 향상시키고자 하는 사람들을 위한 교육입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Sysmac Studio를 사용하여 Omron PLC를 구성하고 프로그래밍합니다.
• 러더 로직 및 구조화된 텍스트 프로그래밍에서 IEC 개념을 이해하고 적용합니다.
• 단일 축 및 협동 이동에 대한 모션 제어 프로그램을 개발합니다.
• NA 시리즈를 사용하여 HMI 인터페이스를 생성하고 Sysmac 컨트롤러와 통합합니다.
• NX 시리즈 안전 하드웨어를 사용하여 안전 표준 및 프로그램을 구현하고 시뮬레이션합니다.

이 과정은 학생에게 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 기초를 소개합니다. PLC의 기본 개념에 대한 논의 후, 산업 자동화 작업에서 기본 래더 다이어그램 지침을 배우고 연습합니다. 대상 - 전기 전문가 - 기계공학자 - 산업 자동화에 관심 있는 프로그래머

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인식, 의사 결정 및 자율 제어를 향상시키는 것입니다.

이 강사는 고급 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합자, 자동화 리더가 스마트 제조 환경에서 AI 기반 인식, 계획 및 제어를 구현하고자 하는 경우를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 로봇 인식 및 센서 퓨전에 AI 기술을 이해하고 적용합니다.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘을 개발합니다.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략을 배포합니다.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 워크플로우에 통합합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치하십시오.