Industrielle Robotik-Automatisierung: ROS-PLC-Integration und digitale Zwillinge Schulung

Die Kombination aus Künstlicher Intelligenz und Robotik beinhaltet maschinelles Lernen, Regelungstechnik sowie Sensordatenfusion, um intelligente Maschinen zu entwickeln, die eigenständig wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen und agieren können. Mittels moderner Werkzeuge wie ROS 2, TensorFlow und OpenCV sind Ingenieure heute in der Lage, Roboter zu konstruieren, die sich sicher in realen Umgebungen orientieren, Planung ausführen und mit ihrer Umwelt interagieren.

Dieses praxisnahe, von einem Instruktor geleitete Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die mithilfe aktueller Open-Source-Technologien KI-basierte Robotiksysteme entwickeln, trainieren und einsetzen möchten.

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

• Python und ROS 2 nutzen, um roboterisches Verhalten zu programmieren und zu simulieren.
• Kalman- sowie Partikelfilter zur Lokalisierung und Verfolgung von Objekten einzusetzen.
• Computer-Vision-Methoden via OpenCV für die Wahrnehmung und Erkennung von Objekten nutzen.
• TensorFlow anwenden, um Bewegungsvorhersagen zu treffen sowie kontrollbasierte Lernsysteme zu entwickeln.
• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) in autonome Navigationssysteme integrieren.
• Verstärkungslern-Modelle entwickeln, um die Entscheidungsfindung von Robotern zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen unter Verwendung von ROS 2 sowie Python.
• Anwendungsübungen in simulierten sowie realen Roboterumgebungen.

Individuelle Kursanpassungen

Wünschen Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training? Kontaktieren Sie uns, um die Details zu besprechen.

ROS 2 (Robot Operating System 2) ist ein Open-Source-Framework, das dazu dient, komplexe und skalierbare Robotik-Anwendungen zu entwickeln.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Robotik-Ingenieure und Entwickler mittleren Kenntnisstands, die autonome Navigation sowie SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) mit ROS 2 implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• ROS 2 für Anwendungen zur autonomen Navigation einzurichten und zu konfigurieren.
• SLAM-Algorithmen zur Kartenerstellung und Lokalisierung umzusetzen.
• Sensoren wie LiDAR und Kameras mit ROS 2 zu integrieren.
• Autonome Navigation in Gazebo zu simulieren und zu testen.
• Navigationssysteme auf echten Robotern einzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit ROS 2-Tools sowie Simulationsumgebungen.
• Echte Laborübungen: Implementierung und Testung auf virtuellen oder physischen Robotern.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns gerne zur Absprache.

OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die Echtzeit-Bildverarbeitung ermöglicht; Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow liefern wiederum die Werkzeuge für intelligente Perzeption und Entscheidungsfindung in Robotiksystemen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure, Computer-Vision-Experten sowie Maschinenlern-Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die Computer-Vision- und Deep-Learning-Techniken für die Perzeption sowie Autonomie von Robotern einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Computer-Vision-Pipelines mithilfe von OpenCV umzusetzen.
• Deep-Learning-Modelle zur Objekterkennung und -klassifizierung zu integrieren.
• Vision-basierte Daten für die Steuerung und Navigation von Robotern zu nutzen.
• Klassische Bildverarbeitungsalgorithmen mit tiefen neuronalen Netzwerken zu kombinieren.
• Computer-Vision-Systeme auf eingebetteten Systemen sowie Robotikplattformen bereitzustellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit OpenCV und TensorFlow.
• Echte Laborübungen an simulierten oder physischen Robotiksystemen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine individuell angepasste Version dieses Kurses kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Ein Bot bzw. Chatbot ist gewissermaßen ein computergestützter Assistent, der dazu dient, Interaktionen mit Nutzern auf verschiedenen Messenger-Plattformen zu automatisieren – wodurch viel Zeit gespart wird, ohne dass die Benutzer direkt mit einem Menschen kommunizieren müssen.

In diesem praxisorientierten Workshop unter Anleitung eines Experten erlernen die Teilnehmer die Grundlagen der Bot-Entwicklung. Dabei erstellen sie anhand von Beispielen eigene Chatbots mithilfe geeigneter Entwicklungswerkzeuge und -frameworks.

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

• Die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Bots zu verstehen
• Den gesamten Entwicklungsprozess eines Bots nachvollziehen zu können
• Die verschiedenen Werkzeuge und Plattformen zur Bot-Erstellung kennenzulernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger zu entwickeln
• Einen weiteren Beispiel-Chatbot mithilfe des Microsoft Bot Framework zu programmieren

Zielgruppe

• Entwickler, die selbst Bots erstellen möchten

Ablauf des Kurses

• Eine Mischung aus Vorträgen, Diskussionen, Übungen sowie viel praktischem Training in der Praxis

Edge AI ermöglicht es künstlichen Intelligenz-Modellen, direkt auf eingebetteten oder ressourcenbegrenzten Geräten zu laufen. Dadurch werden Latenzzeiten und Energieverbrauch reduziert, während die Autonomie sowie Datenschutz in Robotersystemen verbessert werden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler eingebetteter Systeme und Robotik-Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die lernen möchten, Techniken zur Maschinellen Lern-Inferenz sowie Optimierung mithilfe von TinyML und Edge AI-Frameworks direkt auf roboterischen Hardwarekomponenten umzusetzen.

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

• Die Grundlagen von TinyML sowie Edge AI im Bereich der Robotik zu verstehen.
• KI-Modelle für die Nutzung direkt am Gerät umzuwandeln und einzusetzen.
• Modelle in Bezug auf Geschwindigkeit, Größe sowie Energieeffizienz zu optimieren.
• Edge AI-Systeme in die Steuerarchitekturen von Robotern zu integrieren.
• Leistung und Genauigkeit der Modelle unter realen Bedingungen zu bewerten.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit TinyML- sowie Edge AI-Werkzeugen.
• Anwendungsbezogene Aufgaben auf Plattformen eingebetteter Systeme und Robotikhardware.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie einen maßgeschneiderten Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die den Einsatz kooperativer Roboter sowie anderer menschenzentrierter KI-Systeme in modernen Arbeitsumgebungen näher kennenlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien der menschenzentrierten physikalischen KI sowie deren Anwendungsbereiche zu verstehen.
• Die Rolle kooperativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsproduktivität zu erkennen.
• Herausforderungen im Zusammenwirken zwischen Mensch und Maschine zu identifizieren und zu bewältigen.
• Arbeitsabläufe so zu gestalten, dass die Zusammenarbeit mit KI-gesteuerten Systemen optimiert wird.
• Eine Kultur der Innovation und Anpassungsfähigkeit in arbeitsplatzbezogenen Umgebungen mit integrierter KI zu fördern.

Der Kurs „Mensch-Maschine-Interaktion (HMI): Sprache, Gestik und kooperative Steuerung“ vermittelt praktische Kenntnisse zur Konzeption und Umsetzung intuitiver Schnittstellen für die Kommunikation zwischen Menschen und Robotern. Dabei werden theoretische Grundlagen, gestalterische Prinzipien sowie Programmierübungen kombiniert, um Systeme zu entwickeln, die auf Sprache, Gesten und gemeinsamer Steuerung basieren. Die Teilnehmer lernen, Wahrnehmungsmodule zu integrieren, mehrkanalige Eingabesysteme zu gestalten sowie Roboter so zu konzipieren, dass sie sicher mit Menschen zusammenarbeiten können.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Teilnehmer aus Anfänger- bis Mittelstufenniveau, die HMI-Systeme entwickeln möchten, um Nutzbarkeit, Sicherheit und das Gesamterlebnis für den Nutzer zu verbessern.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen sowie Designprinzipien der Mensch-Maschine-Interaktion zu verstehen.
• Sprachbasierte Steuerungs- und Reaktionsmechanismen für Roboter zu entwickeln.
• Gestenerkennung mithilfe von Computer-Vision-Verfahren zu implementieren.
• Kooperative Steuerungssysteme zu gestalten, die eine sichere gemeinsame Autonomie ermöglichen.
• HMI-Systeme hinsichtlich ihrer Nutzbarkeit, Sicherheit und menschlichen Aspekte zu bewerten.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie Demonstrationen.
• Praktische Programmier- und Gestaltungsübungen.
• Realexperimente in simulierten oder echten Roboterumgebungen.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie einen individuell angepassten Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die sich mit der Anwendbarkeit künstlicher Intelligenz in mechatronischen Systemen vertraut machen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Ein Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie rechnergestützte Intelligenzverfahren.
• Verständnis für das Konzept von neuronalen Netzen und verschiedene Lernmethoden.
• Die Fähigkeit, geeignete KI-Ansätze für reale Problemstellungen auszuwählen.
• Umsetzung von KI-Anwendungen im Bereich der Mechatronik.

Der Kurs „Mehrrobotersysteme und Schwarmintelligenz“ ist ein fortgeschrittenes Schulungsprogramm, das die Konzeption, Koordination sowie Steuerung von Robotergruppen behandelt, wobei biologische Schwarmverhaltensweisen als Inspiration dienen. Die Teilnehmenden erlernen dabei die Modellierung von Interaktionen, die Umsetzung dezentraler Entscheidungsfindungsmechanismen sowie die Optimierung der Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten. Der Kurs verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Simulationen, um die Teilnehmer auf Einsatzmöglichkeiten in Bereichen wie Logistik, Verteidigung, Such- und Rettungsaktionen sowie autonomer Exploration vorzubereiten.

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die Mehrrobotersysteme sowie schwarmbasierte Lösungen mithilfe von Open-Source-Frameworks und Algorithmen entwerfen, simulieren und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie Dynamiken der Schwarmintelligenz und kooperativer Robotik zu verstehen.
• Kommunikations- und Koordinierungsstrategien für Mehrrobotersysteme zu entwerfen.
• Dezentrale Entscheidungsfindung sowie Konsensalgorithmen erfolgreich umzusetzen.
• Kollektives Verhalten wie Formationstaktiken, Schwarmbildung und Flächenabdeckung zu simulieren.
• Schwarmbasierte Techniken auf reale Anwendungsfälle sowie Optimierungsaufgaben anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Fortgeschrittene Vorlesungen mit detaillierten Erläuterungen zu Algorithmen.
• Praktische Programmier- und Simulationseinheiten in ROS 2 sowie Gazebo.
• Gemeinsames Projekt zur Anwendung von Prinzipien der Schwarmintelligenz.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wünschen Sie eine individuell zugeschnittene Schulung zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns gerne, um Einzelheiten zu besprechen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure und KI-Forscher auf fortgeschrittenem Niveau, die multimodale KI nutzen möchten, um verschiedene Sensordaten zu integrieren und so autonomere sowie effizientere Roboter zu entwickeln – Roboter, die sehen, hören und berühren können.

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

• Multimodale Sensorik in Robotersystemen zu implementieren.
• KI-Algorithmen für die Sensordatenfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
• Roboter zu schaffen, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen bewältigen können.
• Herausforderungen bei der Echtzeitverarbeitung von Daten sowie deren Umsetzung in Aktionen zu meistern.

Dieses vom Kursleiter moderierte Präsenztraining in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Automatisierungsingenieure sowie Entwickler von Steuerungssystemen auf mittlerem Kenntnisniveau, die Bewegungssteuerungslösungen unter Verwendung von Omron-PLCs umsetzen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte der Bewegungssteuerung sowie deren Anwendungen zu verstehen.
• Hardware- und Softwarekomponenten für die Bewegungssteuerung in Sysmac Studio zu konfigurieren.
• Einfach- sowie Mehrachs-Bewegungssteuerungen zu programmieren und zu optimieren.
• Koordinierte Bewegungsstrategien zu implementieren, einschließlich Interpolation und Synchronisation.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Automationsingenieure und Entwickler von Steuerungssystemen, die lernen möchten, Omron Sysmac-Systeme zu konfigurieren, zu programmieren und in Betrieb zu nehmen – einschließlich der NJ/NX-Controller, EtherCAT-Netzwerke, G5/1S/1SA-Servomotorgetriebe, NA-Serie-HMI sowie NX-Sicherheitskomponenten.

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die Grundlagen der Programmierbaren Steuerungen (PLC). Nach der Erläuterung der grundlegenden Konzepte von SPS werden die einfachen Leitwegdiagramm-Befehle gelernt und in industriellen Automatisierungsaufgaben geübt. Zielgruppe - Elektrospezialisten - Maschinenbauingenieure - Programmierer mit Interesse an industrieller Automatisierung

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisniveaus, die ihre Fähigkeiten im Entwurf, Programmieren und Einsatz intelligenter Robotersysteme für Automatisierungszwecke verbessern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien der Physikalischen KI sowie deren Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente Robotersysteme für dynamische Umgebungen zu entwerfen und zu programmieren.
• KI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung bei Robotern zu implementieren.
• Simulationstools zur Prüfung und Optimierung von Robotern effektiv einzusetzen.
• Herausforderungen wie Sensorkombination, Echtzeitverarbeitung sowie Energieeffizienz zu bewältigen.

Intelligente Robotik bezeichnet die Integration von künstlicher Intelligenz in Robotersysteme, um deren Wahrnehmungsfähigkeit, Entscheidungsfindung sowie autonome Steuerung zu verbessern.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau, Systemintegratoren sowie Leiter der Automatisierungstechnik, die KI-gestützte Wahrnehmung, Planung und Steuerung in intelligenten Fertigungsumgebungen implementieren möchten.

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

• KI-Methoden für die robotische Wahrnehmung sowie Sensorfusion zu verstehen und anzuwenden.
• Algorithmen zur Bewegungsplanung für kooperative und industrielle Roboter zu entwickeln.
• Lernbasierte Steuerungsstrategien zur Echtzeit-Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Intelligente Robotersysteme in Arbeitsabläufe moderner Fabriken zu integrieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.