Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation Training Course

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери и техници от ниво начинаещи до средно ниво, които желаят да овладеят основите на AB PLC и да ги приложат към сценарии за реално производство.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята и приложенията на AB PLC в производствената индустрия.
• Програмирайте AB PLC с помощта на RSLogix 5000/Studio 5000.
• Отстраняване на често срещани проблеми и извършване на поддръжка на PLC системи.
• Проектиране и внедряване на PLC-контролирана система за производствен процес.
• Демонстрирайте умения в програмирането на PLC чрез практически проект.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Този курс запознава студента с основите на програмируемите логически контролери (PLC). След обсъждането на фундаменталната концепция на PLC, основните инструкции за стълбовидна диаграма се научават и практикуват в Industrial Automation задачи. Аудитория - Електроспециалисти - Машинни инженери - Програмисти с интерес към Industrial Automation

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по автоматизация на средно ниво и дизайнери на системи за управление, които желаят да внедрят решения за управление на движение с помощта на Omron PLC.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции за управление на движението и техните приложения.
• Конфигурирайте хардуер и софтуер за движение в Sysmac Studio.
• Програмирайте и оптимизирайте управлението на едноосово и многоосово движение.
• Приложете координирани стратегии за движение, включително интерполация и синхронизация.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към програмисти на средно ниво, които желаят да подобрят уменията си в програмирането на Omron PLC, конфигурацията на HMI, контрола на движението и системите за безопасност.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте и програмирайте Omron PLC с помощта на Sysmac Studio.
• Разбиране и прилагане на концепциите на IEC в стълбищната логика и структурираното текстово програмиране.
• Разработете програми за контрол на движението за едноосни и координирани движения.
• Създавайте HMI интерфейси с помощта на серията NA и ги интегрирайте с контролери Sysmac.
• Внедрете и симулирайте стандарти и програми за безопасност с помощта на хардуер за безопасност от серия NX.

Този инструкторски воден, живо обучение в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи автоматизационни инженери и ентусиасти, които искат да научат основата на програмирането с релеев логика на PLC и да я приложат в индустриални и лични проекти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции и приложения на PLC в автоматизираните системи.
• Написват прости и сложни програми с релеев логика, използвайки логически функции и управление на паметта.
• Интегрират PLC с мрежи за по-широко приложение в системата.
• Прилагат наученото за създаване и тестиране на реални автоматизирани сценарии.

Интелигентният робот е система с изкуствен интелект (AI), която може да се учи от своята среда и своя опит и да надгражда своите способности въз основа на това знание. Smart Robots може да си сътрудничи с хората, като работи заедно с тях и се учи от тяхното поведение. Освен това те имат капацитет не само за ръчен труд, но и за когнитивни задачи. В допълнение към физическите роботи Smart Robots могат да бъдат и чисто софтуерни, намиращи се в компютър като софтуерно приложение без движещи се части или физическо взаимодействие със света.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат различните технологии, рамки и техники за програмиране на различни видове механика Smart Robots, след което ще приложат тези знания, за да завършат свои собствени проекти за интелигентни роботи.

Курсът е разделен на 4 секции, всяка от които се състои от три дни лекции, дискусии и практическо разработване на роботи в лабораторна среда на живо. Всеки раздел ще завърши с практически практически проект, който ще позволи на участниците да упражняват и демонстрират своите придобити знания.

Целевият хардуер за този курс ще бъде симулиран в 3D чрез софтуер за симулация. ROS (Операционна система за роботи) рамката с отворен код, C++ и Python ще бъдат използвани за програмиране на роботите.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете ключовите концепции, използвани в роботизираните технологии Разберете и управлявайте взаимодействието между софтуер и хардуер в роботизирана система Разберете и внедрите софтуерните компоненти, които са в основата Smart Robots Изградете и управлявайте симулиран механичен интелигентен робот, който може да вижда, усеща, обработва, хваща, навигирайте и взаимодействайте с хората чрез глас Разширете способността на интелигентен робот да изпълнява сложни задачи чрез тест за задълбочено обучение и отстранявайте неизправности на интелигентен робот в реалистични сценарии

Публика

Разработчици Инженери

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

За да персонализирате която и да е част от този курс (език за програмиране, модел на робот и т.н.), моля, свържете се с нас, за да уговорим.

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.