Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation Training Course

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Ingenieure und Techniker, die die Grundlagen von AB PLCs beherrschen und in realen Fertigungsszenarien anwenden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und die Anwendungen von AB PLCs in der Fertigungsindustrie zu verstehen.
• AB-SPSen mit RSLogix 5000/Studio 5000 zu programmieren.
• Häufige Probleme zu beheben und Wartungsarbeiten an SPS-Systemen durchzuführen.
• Entwurf und Implementierung eines SPS-gesteuerten Systems für einen Fertigungsprozess.
• Demonstration von Kenntnissen in der SPS-Programmierung durch ein praktisches Projekt.

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

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AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Dieser Kurs führt den Kursteilnehmer in die Grundlagen der speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) ein. Nach der Erörterung des Grundkonzepts der SPS werden die grundlegenden Anweisungen zum Kontaktplan in Industrial Automation erlernt und geübt. Zielgruppe - Elektrofachkräfte - Maschinenbauingenieure - Programmierer mit Interesse an Industrial Automation

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Automatisierungsingenieure und Entwickler von Steuerungssystemen, die Motion-Control-Lösungen mit Omron-SPSen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegende Motion-Control-Konzepte und deren Anwendungen zu verstehen.
• Motion-Hardware und -Software in Sysmac Studio zu konfigurieren.
• Programmieren und Optimieren von ein- und mehrachsigen Bewegungssteuerungen.
• Koordinierte Bewegungsstrategien zu implementieren, einschließlich Interpolation und Synchronisation.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Programmierer, die ihre Kenntnisse in der Omron SPS-Programmierung, HMI-Konfiguration, Bewegungssteuerung und Sicherheitssystemen erweitern möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Omron-SPSen mit Sysmac Studio zu konfigurieren und zu programmieren.
• IEC-Konzepte in Kontaktplanlogik und strukturierter Textprogrammierung verstehen und anwenden.
• Motion-Control-Programme für einachsige und koordinierte Bewegungen zu entwickeln.
• Erstellen von HMI-Schnittstellen mit der NA-Serie und deren Integration mit Sysmac-Steuerungen.
• Implementieren und Simulieren von Sicherheitsstandards und -programmen mit Sicherheitshardware der NX-Serie.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger der Automatisierungstechnik und Interessierte, die die Grundlagen der PLC Leiterprogrammierung lernen und in industriellen und persönlichen Projekten anwenden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer Folgendes können:

• Die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von PLCs in Automatisierungssystemen verstehen.
• Einfache und fortgeschrittene Leiterprogramme mit logischen Funktionen und Speicherverwaltung schreiben.
• PLCs in Netzwerke integrieren, um sie für breitere Systemanwendungen zu nutzen.
• Gelernte Fähigkeiten einsetzen, um realitätsnahe Automatisierungsszenarien zu erstellen und zu testen.

Ein intelligenter Roboter ist ein Artificial Intelligence (AI) System, das aus seiner Umgebung und seinen Erfahrungen lernen und seine Fähigkeiten auf der Grundlage dieses Wissens ausbauen kann. Ein intelligenter Roboter Smart Robots kann mit Menschen zusammenarbeiten, ihnen zur Seite stehen und von ihrem Verhalten lernen. Darüber hinaus können sie nicht nur manuelle Arbeiten, sondern auch kognitive Aufgaben übernehmen. Neben physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt in einem Computer installiert sein.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots Robotern kennen und wenden dieses Wissen anschließend an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu realisieren.

Der Kurs ist in vier Abschnitte unterteilt, die jeweils aus drei Tagen mit Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung bestehen. Jeder Abschnitt wird mit einem praktischen Projekt abgeschlossen, in dem die Teilnehmer ihr erworbenes Wissen anwenden und demonstrieren können.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit Hilfe einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Für die Programmierung der Roboter werden die Open-Source-Frameworks ROS (Robot Operating System), C++ und Python verwendet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Schlüsselkonzepte der Robotertechnologien zu verstehen
• die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem zu verstehen und zu steuern
• die Softwarekomponenten zu verstehen und zu implementieren, die Smart Robots zugrunde liegen
• einen simulierten mechanischen Smart Robot zu bauen und zu betreiben, der sehen, erkennen, verarbeiten, greifen, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann
• Erweiterung der Fähigkeit eines intelligenten Roboters zur Ausführung komplexer Aufgaben durch Deep Learning
• Testen Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien und führen Sie eine Fehlerbehebung durch.

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie einen Teil dieses Kurses anpassen möchten (Programmiersprache, Robotermodell usw.), nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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