Allen-Bradley PLC Programming 與製造應用培訓

智能工廠中的AI是指將人工智能應用於即時自動化、監控和優化工業操作的技術。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），旨在爲初級決策者和技術負責人提供戰略和實用的介紹，幫助他們瞭解如何在智能工廠環境中利用AI。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI和機器學習的核心原理。
• 識別製造業和自動化中的關鍵AI應用場景。
• 探索AI如何支持預測性維護、質量控制和流程優化。
• 評估啓動AI驅動計劃的步驟。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 真實案例研究和小組練習。
• 戰略框架和實施指導。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

CANoe 是由 Vector 開發的一款綜合性軟件工具，用於車內網絡和 ECU 的開發、測試和分析，特別是使用 CAN（控制器局域網）協議的系統。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初級到中級汽車工程師和測試人員，他們希望使用 CANoe 來模擬、測試和分析基於 CAN 的通信系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 CANoe 及其組件
• 理解 CAN 協議基礎知識和消息幀結構
• 使用 CAPL 腳本爲 ECU 和 CAN 網絡創建模擬
• 有效監控、分析和調試 CAN 通信流量

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在台灣（線上或現場）進行，適合中級到高級的工程師和技術人員，旨在學習如何為工業應用程式設計、操作和優化Fanuc和Epson機器人系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Fanuc和Epson機器人的架構和功能。
• 編寫機器人運動、邏輯和感測器整合的程式。
• 實施安全協議和故障排除技術。
• 優化機器人工作流程以提高效率。

此由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在讓中級自動化工程師和控制系統設計師了解如何使用 Omron PLC 實施運動控制解決方案。

參加培訓後，參加者將能夠：

• 了解基本的運動控制概念及其應用。
• 在 Sysmac Studio 中配置運動硬體和軟體。
• 編程和優化單軸和多軸運動控制。
• 實施協調運動策略，包括插值和同步。

這種由講師指導的現場培訓<現場>（在線或現場）面向希望提高 Omron PLC 程式設計、HMI 配置、運動控制和安全系統技能的中級程式師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Sysmac Studio 對 Omron PLC 進行配置和程式設計。
• 瞭解並在梯形圖邏輯和結構化文本程式設計中應用IEC概念。
• 為單軸和協調運動開發運動控制程式。
• 使用 NA 系列建立 HMI 介面，並將其與 Sysmac 控制器整合。
• 使用 NX 系列安全硬體實施和類比安全標準和程式。

本課程向學生介紹可編程邏輯控制器（PLC）的基礎知識。在討論PLC的基本概念後，學員將學習並練習基本的梯形圖指令，並將其應用於工業自動化任務中。目標受衆包括電氣專家、機械工程師以及對工業自動化感興趣的程序員。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助初級自動化工程師和愛好者學習PLC梯形圖編程的基礎知識，並將其應用於工業和個人項目。

培訓結束時，學員將能夠：

• 了解PLC在自動化系統中的基本概念和應用。
• 使用邏輯函數和內存管理編寫簡單和高級的梯形圖程序。
• 將PLC與網絡集成，實現更廣泛的系統應用。
• 應用所學技能創建和測試現實中的自動化場景。

智慧機器人是一個 Artificial Intelligence (AI) 系統，它可以從其環境和經驗中學習，並在這些知識的基礎上構建其能力。Smart Robots 可以與人類合作，與他們一起工作並從他們的行為中學習。此外，他們不僅能夠完成體力勞動，還能完成認知任務。除了物理機器人之外，Smart Robots也可以純粹基於軟體，作為軟體應用程式駐留在計算機中，沒有移動部件或與世界的物理交互。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習用於對不同類型的機械 Smart Robots 進行程式設計的不同技術、框架和技巧，然後應用這些知識來完成他們自己的智慧機器人專案。

本課程分為 4 個部分，每個部分包括為期三天的講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。每個部分都將以一個實用的實踐項目結束，讓參與者練習和展示他們所獲得的知識。

本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS（機器人操作系統）開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器人技術中使用的關鍵概念
• 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互
• 瞭解並實施支撐 Smart Robots 的軟體元件
• 構建和操作類比機械智慧機器人，該機器人可以通過語音看到、感知、處理、抓取、導航並與人類互動
• 通過 Deep Learning 擴展智慧機器人執行複雜任務的能力
• 在實際場景中測試智能機器人並排除故障

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要定製本課程的任何部分（程式設計語言、機器人模型等），請聯繫我們進行安排。