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코스 개요
세션 1: 왜 IoT가 중요한지 비즈니스 개요
- Nest, CISCO 및 주요 산업의 사례 연구
- 북미의 IoT 채택률 및 미래 비즈니스 모델과 운영을 IoT에 맞추는 방법
- 광범위한 적용 영역
- 2020년의 스마트 공장
- 산업 인터넷
- 기계의 예측 및 예방 유지보수
- 기계의 활용률과 생산성 추적
- 제조 설비의 에너지와 비용 최적화
- IoT를 위한 비즈니스 규칙 생성
- 빅 데이터의 3단계 아키텍처 - 물리(센서), 통신, 데이터 인텔리전스
세션 2: IoT 소개: 센서에 대해 알아보기
- 센서의 기본 기능과 아키텍처 — 센서 본체, 센서 메커니즘, 센서 보정, 센서 유지보수, 비용 및 가격 구조, 유산 및 현대 센서 네트워크 — 센서에 대한 모든 기본 사항
- 센서 전자기 개발 — IoT 대 유산, 오픈 소스 대 전통적인 PCB 설계 방식
- 센서 통신 프로토콜의 발전 — 역사에서 현대까지. 모드버스, 릴레이, HART부터 현대의 지비, Zwave, X10, 블루투스, ANT 등.
- 센서 배치를 위한 비즈니스 동인 — FDA/EPA 규제, 사기/변조 탐지, 감독, 품질 관리 및 프로세스 관리
- 다양한 보정 기술 — 수동, 자동화, 현장, 기본 및 2차 보정 — IoT에서의 의미
- 센서의 전원 옵션 — 배터리, 태양광, Witricity, 모바일 및 PoE
- 단일 실리콘 센서와 온도, 압력, 진동, 자기장, 전력 인수 등의 다른 센서에 대한 실습 훈련
데모 : 온도 센서에서 데이터 로깅
세션 3: M2M 통신의 기초: 센서 네트워크와 무선 프로토콜
- 센서 네트워크란? 어드혹 네트워크란?
- 무선 네트워크 대 유선 네트워크
- WiFi-802.11 패밀리: N부터 S까지 — 표준의 적용 및 주요 벤더사.
- 지비와 Zwave — 저전력 메시 네트워킹의 장점. 장거리 지비. 다양한 지비 칩 소개.
- 블루투스/BLE: 저전력 vs 고전력, 검출 속도, BLE 클래스. 블루투스 벤더사 및 리뷰 소개.
- BLE로 Piconet과 같은 무선 프로토콜을 사용한 네트워크 생성
- BLE와 지비의 프로토콜 스택 및 패킷 구조
- 다른 장거리 RF 통신 링크
- LOS vs NLOS 링크
- 용량 및 전송률 계산
- 무선 프로토콜에서의 응용 문제 — 전력 소비, 신뢰성, PER, QoS, LOS
- LPWAN을 사용한 WAN 배포를 위한 센서 네트워크. LoRaWAN, NB-IoT 등의 다양한 등장 프로토콜 비교.
- 센서 네트워크 실습
데모 : BLE를 사용한 장치 제어
세션 4: 전자 플랫폼, 생산 및 비용 예측 검토
- PCB vs FPGA vs ASIC 설계 — 결정 방법
- 프로토타입 전자기 vs 생산 전자기
- IoT를 위한 QA 인증서 — CE/CSA/UL/IEC/RoHS/IP65: 이들에 대해 무엇인지, 언제 필요한지?
- 다중 레이어 PCB 설계 및 워크플로 기본 소개
- 전자기 신뢰성 — FIT 및 초기 사망률의 기본 개념
- 환경 및 신뢰성 테스트 — 기본 개념
- 오픈 소스 플랫폼: Arduino, Raspberry Pi, Beaglebone — 언제 필요한지?
세션 5: 제조를 위한 IIoT의 하드웨어/프로토콜 요소
- 시장에서 현재 기술 상태 및 검토
- PLC — 아키텍처
- 클라우드에 PLC 데이터 통합
- PLC 데이터 시각화
- 디지털 쌍둥이(Digital Twin)
- PLC 프로토콜 (Modbus, Field bus, Profibus) 및 클라우드와의 통합
- 산업 게이트웨이 개념
세션 6: IoT를 위한 모바일 앱 플랫폼 소개
- IoT를 위한 모바일 앱 프로토콜 스택
- 모바일에서 서버 통합 — 주의해야 할 요소는?
- 모바일 앱 수준에서 도입할 수 있는 지능화 층은?
- iBeacon in IoS
- Windows Azure
- Amazon AWS-IoT
- 모바일 앱을 위한 웹 인터페이스 (REST/WebSockets)
- IoT 애플리케이션 레이어 프로토콜 (MQTT/CoAP)
- IoT 중간웨어를 위한 보안 — 게이트웨이 장치의 인증을 위한 키, 토큰 및 임의 비밀번호 생성.
데모 : IoT 지원 쓰레기통 추적을 위한 모바일 앱
세션 7: 지능형 IIoT를 위한 머신 러닝 소개
- 머신 러닝 개요
- 분류 기술 학습
- 베이지안 예측 — 훈련 파일 준비
- 서포트 벡터 머신(SVM)
- 기계의 고장 예측 — 진동 분석
- 전류 서명 분석
- 시계열 데이터 및 예측
데모 : KNN 알고리즘을 사용한 회귀 분석
데모 : SVM 기반 이미지 및 비디오 분석
세션 8: IIoT를 위한 분석 엔진
- 인사이트 분석
- 시각화 분석
- 구조화된 예측 분석
- 비정형 예측 분석
- 추천 엔진
- 패턴 탐지
- 공장에서 전기 고장의 근본 원인 발견
- 기계 고장의 근본 원인
- 제조를 위한 물류 공급망 분석
세션 9: IoT 구현을 위한 보안
- IoT에서 보안이 왜 절대적으로 필수인지
- IOT 계층에서의 보안 위반 메커니즘
- 프라이버시 향상 기술
- 네트워크 보안 기본 개념
- IoT 데이터를 위한 암호화 및 암호화 구현
- 사용 가능한 플랫폼의 보안 표준
- 유럽의 IoT 플랫폼 보안 입법
- 보안 부팅
- 장치 인증
- 방화벽 및 IPS
- 업데이트 및 패치
세션 10: IoT 클라우드를 위한 데이터베이스 구현
- SQL vs NoSQL — 어떤 것이 당신의 IoT 애플리케이션에 적합한가?
- 오픈 소스 vs 라이선스된 데이터베이스
- 사용 가능한 M2M 클라우드 플랫폼
- Cassandra — 시계열 데이터
- Mongo-DB
- Siemens MindSphere
- GE Predix
- IBM BlueMix
- AWS IoT
세션 11: 제조를 위한 일반적인 IIoT 시스템 몇 가지
- 제조에서의 에너지 최적화
- 진동 분석을 통한 예측 유지보수 구축
- 전력 품질 분석을 통한 예방 유지보수 구축
- 물류 공급망 추천 시스템
- 산업 안전을 위한 IIoT 시스템
- 자산 식별을 위한 IIoT 시스템
- 제조 설비의 유틸리티(냉각기, 압축기, HVAC)를 위한 IIoT 시스템
데모 : IoT를 위한 소매, 운송 및 물류 사용 사례
세션 12: IoT를 위한 빅 데이터
- 빅 데이터의 4V — 부피, 속도, 다양성, 신뢰성
- IoT에서 빅 데이터가 중요한 이유
- IoT에서 빅 데이터 vs 유산 데이터
- Hadoop for IoT — 언제 왜?
- 이미지, 지오스페이셜 및 비디오 데이터를 위한 저장 기술
- Cassandra를 예시로 한 분산 데이터베이스
- IoT를 위한 병렬 컴퓨팅 기본 개념
- 마이크로서비스 아키텍처
데모 : Apache Spark
요건
비즈니스 운영, 기기, 전자 시스템, 데이터 시스템에 대한 기본 지식
소프트웨어 및 시스템에 대한 기본 이해
통계(Excel 수준)에 대한 기본 이해
21 시간
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