Smart Robotics i produksjon: AI for oppfatning, planlegging og kontroll Treningskurs

AI-styrt forutsigbar vedlikehold bruker maskinlæring og datanalyse for å forutsi utstyrabrudd og optimalisere vedlikeholdsplaner. Det omdanner reaktive vedlikeholdsmodeller til proaktive strategier, som gir bedre operasjonstid, kostnadsreduksjon og lengre levetid for utstyret.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å implementere AI-drevne forutsigbare vedlikeholdsløsninger i industrielle miljøer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå hvordan forutsigbar vedlikehold skiller seg fra reaktive og forebyggende vedlikeholdsstrategier.
• Samle inn og strukturere maskindata for AI-styrt analyse.
• Bruke maskinlæringsmodeller for å oppdage unormaliteter og forutsi brudd.
• Implementere end-to-end arbeidsflyter fra sensordata til håndterbare innsikter.

Format for kurset

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Hånds-på-øvelser og casestudier.
• Live-demonstrasjoner og praktiske dataflyter.

Kursets tilpasningsalternativer

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

AI for prosessoptimalisering er anvendelsen av maskinlæring og datanalyse for å øke effektivitet, kvalitet og gjennomstrømning i produksjonsoperasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåproduksjonsprofesjonelle som ønsker å bruke AI-teknikker til å strømlinjeforme operasjoner, redusere nedetid og støtte kontinuerlige forbedringsinitiativer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå AI-konsepter relevante for produksjonsoptimalisering.
• Samle inn og forberede produksjonsdata for analyse.
• Bruke maskinlæringsmodeller til å identifisere flaskhalser og forutsi feil.
• Visualisere og tolke resultater for å støtte datadrivne beslutninger.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i et live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset treningskurs for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

KI for kvalitetskontroll er bruk av bildebehandling og maskinlæringsteknikker for å identifisere feil, unormaliteter og avvik i produksjonsprosesser.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot kvalitetspersonell på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke KI-verktøy til å automatisere inspeksjoner og forbedre produktkvalitet i produksjonsmiljøer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan KI brukes i industriell kvalitetskontroll.
• Samle inn og merke bilde- eller sensordata fra produksjonslinjer.
• Bruke maskinlæring og bildebehandling til å oppdage feil.
• Utvikle enkle KI-modeller for unormalitetsoppdagelse og utbytteprognoser.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Praktisk implementering i et levende lab-miljø.

Muligheter for tilpassing av kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

AI i forsyningskjeder og logistikk i produksjon er anvendelsen av prediktiv analyse, maskinlæring og automatisering for å optimalisere lagerbeholdning, ruter og etterspørselsprognoser.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivålogistikere som ønsker å bruke AI-drevne verktøy for å forbedre logistikkytelse, forutsi etterspørsel nøyaktig og automatisere lager- og transportoperasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan AI brukes i logistikk- og forsyningskjedeaktiviteter.
• Bruke maskinlæringsmodeller for etterspørselsprognoser og lagerkontroll.
• Analysere ruter og optimalisere transport ved hjelp av AI-baserte teknikker.
• Automatisere beslutningsprosesser i lagre og utleveringsprosesser.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Muligheter for kursetilpasning

• For å be om et tilpasset kurs for denne treningen, ta kontakt for å avtale.

AI i smarte fabrikker handler om å bruke kunstig intelligens for å automatisere, overvåke og optimalisere industrielle operasjoner i sanntid.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beslutningstagere og tekniske ledere på begynnernivå som ønsker å få en strategisk og praktisk innføring i hvordan AI kan utnyttes i miljøer for smarte fabrikker.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå kjerneprinsippene for AI og maskinlæring.
• Identifisere viktige AI-bruksscenarier innen produksjon og automatisering.
• Undersøke hvordan AI støtter prediktiv vedlikehold, kvalitetskontroll og prosessoptimalisering.
• Vurdere trinnene som er involvert i å lansere AI-drevne initiativ.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Ekte verdenscaser og gruppeøvelser.
• Strategiske rammeverk og implementeringsveiledning.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

AI Use Case Implementering er en praktisk, prosjektbasert tilnærming til å bruke maskinlæring, datavisualisering og dataanalyse til å løse reelle industrielle utfordringer ved bruk av virkelige eller simulerte datasett.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-korsfunksjonelle team som ønsker å samarbeide om å implementere AI-saker som er i tråd med deres operative mål og få erfaring med industrielle datapipelines.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Velge og avgrense praktiske AI-saker fra drift, kvalitet eller vedlikehold.
• Samarbeide over roller for å utvikle maskinlæringsløsninger.
• Håndtere, rense og analysere ulike industrielle datasett.
• Presentere en fungerende prototype av en AI-aktivert løsning basert på en valgt sak.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Gruppenbaserte øvelser og prosjektarbeid.
• Håndson implementering i et live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette emnet, vennligst kontakt oss for å ordne.

Azure Bot Service kombinerer styrken til Microsoft Bot Framework og Azure-funksjoner for å muliggjøre rask utvikling av intelligente boter.

I denne instruktørledede, live-trainingen vil deltakere lære å enkelt opprette en intelligent bot ved hjelp av Microsoft Azure.

Ved slutten av denne treningen vil deltakere kunne:

• Lære grunnleggende om intelligente boter
• Lære å opprette intelligente boter ved hjelp av skyapplikasjoner
• Forstå hvordan man bruker Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK og Azure Bot Service
• Forstå hvordan man designer boter ved hjelp av botmønstre
• Utvikle sin første intelligente bot ved hjelp av Microsoft Azure

Målgruppe

• Utviklere
• Hobbyister
• Ingeniører
• IT-profesjonelle

Kursformat

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og mye hånds-on praksis

En bot eller chatbot er som en dataassistent som brukes til å automatisere brukerinteraksjoner på ulike meldingsplattformer og få ting gjort raskere uten at brukerne trenger å snakke med et annet menneske.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan komme i gang med å utvikle en bot når de går gjennom opprettelsen av eksempelchatboter ved å bruke robotutviklingsverktøy og -rammeverk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de forskjellige brukene og bruksområdene til roboter
• Forstå hele prosessen med å utvikle roboter
• Utforsk de forskjellige verktøyene og plattformene som brukes til å bygge roboter
• Bygg en prøve chatbot for Facebook Messenger
• Bygg en prøve chatbot ved å bruke Microsoft Bot Framework

Publikum

• Utviklere som er interessert i å lage sin egen bot

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Digital Twins er virtuelle kopier av fysiske systemer forbedret med realtidsdata og AI-drevet intelligens.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bygge, distribuere og optimalisere digital twin-modeller ved hjelp av realtidsdata og AI-baserte innsikter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i digital twins.
• Bruke simuleringsverktøy for å modellere komplekse systemer og miljøer.
• Integrere realtidsdatastrømmer i virtuelle modeller.
• Bruke AI-teknikker for prediktivt oppførsel og anomalioppdagelse.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Kurset tilpassingsmuligheter

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å ordne.

Edge AI er utplassering av kunstig intelligensmodeller direkte på enheter og maskiner i nettverkets kant, og gjør det mulig med reeltidsbeslutninger med minimal forsinkelse.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte embedded- og IoT-profesjonelle som ønsker å utplassere AI-styrte logikk- og styringssystemer i produksjonsmiljøer hvor hastighet, pålitelighet og offlinedrift er kritisk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og fordelene ved kant-ai-systemer.
• Bygge og optimalisere AI-modeller for utplassering på embedded-enheter.
• Bruke verktøy som TensorFlow Lite og OpenVINO for lavlatensinferens.
• Integrere kantintelligens med sensorer, aktuatorer og industrielle protokoller.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on-implementering i et levende laboratorie-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Industriell databehandling med AI omformerer hvordan produsenter og kvalitetssikringslag oppdager overflatefeil, verifiserer delkonformitet og automatiserer visuelle inspeksjonsprosesser.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- og avanserte kvalitetssikringslag, automatiseringsingeniører og utviklere som ønsker å designe og implementere databehandlingsystemer for feiloppsporing og inspeksjon ved hjelp av AI-teknikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i industrielle synssystemer.
• Bygge AI-modeller for visuell feiloppsporing ved hjelp av dyp lærings.
• Integrere sanntidsinspeksjonsrørledninger med industrielle kameraer og enheter.
• Utplassere og optimalisere AI-drevne inspeksjonssystemer for produksjonsmiljøer.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om et tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

En Smart Robot er et kunstig intelligens (AI) system som kan lære fra sin omgivelse og erfaringer, og bygge på sine evner basert på denne kunnskapen. Smart Robots kan samarbeide med mennesker, jobbe sammen med dem og lære av deres atferd. Videre har de kapasitet til ikke bare manuelt arbeid, men også kognitive oppgaver. I tillegg til fysiske roboter, kan Smart Robots også være rent programvarebaserte, og bo i en datamaskin som et programvareapplikasjon uten bevegelige deler eller fysisk interaksjon med verden.

I denne instruktørledede, live opplæringen, vil deltakere lære om de ulike teknologiene, rammeverkene og teknikkene for å programmere forskjellige typer mekaniske Smart Robots, og så bruke denne kunnskapen til å fullføre sine egne Smart Robot-prosjekter.

Kurset er delt inn i 4 seksjoner, hver bestående av tre dagers forelesninger, diskusjoner og hånd-på robotutvikling i et live laboratoriumsmiljø. Hver seksjon vil avsluttes med et praktisk hånd-på-prosjekt for å gi deltakere mulighet til å øve og demonstrere sin ervervede kunnskap.

Målhardware for dette kurset vil bli simulert i 3D gjennom simuleringssoftware. ROS (Robot Operating System) open-source rammeverk, C++ og Python vil bli brukt for å programmere robotene.

Ved slutten av denne opplæringen, vil deltakere kunne:

• Forstå de viktige konseptene brukt i robotteknologi
• Forstå og håndtere interaksjonen mellom programvare og hardware i et robotsystem
• Forstå og implementere programvarekomponentene som underbygger Smart Robots
• Bygge og operere en simulert mekanisk Smart Robot som kan se, føle, behandle, gripe, navigere, og interagere med mennesker gjennom stemme
• Utvide en Smart Robots evne til å utføre komplekse oppgaver gjennom Deep Learning
• Teste og feilsøke en Smart Robot i realistiske scenarier

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører

Kursformat

• Delt forelesning, del diskusjon, øvelser og mye hånd-på praktisk øving

Merknad

• For å tilpasse deler av dette kurset (programmeringsspråk, robotmodell, osv.), kontakt oss for å avtale.