Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation - Plan Szkolenia

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level engineers and technicians who wish to master the fundamentals of AB PLCs and apply them to real-world manufacturing scenarios.

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

• Understand the role and applications of AB PLCs in the manufacturing industry.
• Program AB PLCs using RSLogix 5000/Studio 5000.
• Troubleshoot common issues and perform maintenance on PLC systems.
• Design and implement a PLC-controlled system for a manufacturing process.
• Demonstrate proficiency in PLC programming through a practical project.

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.

Ten kurs wprowadza studenta w podstawy programowalnych sterowników logicznych (PLC). Po omówieniu podstawowej koncepcji sterowników PLC podstawowe instrukcje diagramu drabinkowego są poznawane i ćwiczone w zadaniach Industrial Automation. Odbiorcy - Specjaliści elektrycy - Inżynierowie mechanicy - Programiści zainteresowani Industrial Automation

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów automatyki i projektantów systemów sterowania, którzy chcą wdrożyć rozwiązania sterowania ruchem przy użyciu sterowników PLC Omron.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe koncepcje sterowania ruchem i ich zastosowania.
• Konfigurować sprzęt i oprogramowanie ruchu w Sysmac Studio.
• Programować i optymalizować jednoosiowe i wieloosiowe sterowanie ruchem.
• Wdrażać skoordynowane strategie ruchu, w tym interpolację i synchronizację.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie programowania sterowników PLC Omron, konfiguracji HMI, sterowania ruchem i systemów bezpieczeństwa.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i programować sterowniki PLC Omron przy użyciu Sysmac Studio.
• Rozumieć i stosować koncepcje IEC w logice drabinkowej i programowaniu tekstu strukturalnego.
• Tworzyć programy sterowania ruchem dla ruchów jednoosiowych i skoordynowanych.
• Tworzenie interfejsów HMI przy użyciu serii NA i integrowanie ich ze sterownikami Sysmac.
• Wdrażać i symulować standardy bezpieczeństwa i programy przy użyciu sprzętu bezpieczeństwa serii NX.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących inżynierów automatyzacji i entuzjastów, którzy chcą poznać podstawy programowania PLC w logice drutowej i zastosować je w projektach przemysłowych i osobistych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i zastosowania PLC w systemach automatyzacji.
• Pisać proste i zaawansowane programy w logice drutowej za pomocą funkcji logicznych i zarządzania pamięcią.
• Integrować PLC z sieciami dla szerszych zastosowań systemowych.
• Zastosować nabyte umiejętności do tworzenia i testowania realistycznych scenariuszy automatyzacji.

Inteligentny robot to system sztucznej inteligencji (AI), który może uczyć się ze swojego środowiska i doświadczenia oraz budować swoje możliwości w oparciu o tę wiedzę. Roboty inteligentne Smart Robots mogą współpracować z ludźmi, pracując obok nich i ucząc się na podstawie ich zachowań. Co więcej, są one w stanie wykonywać nie tylko pracę fizyczną, ale także zadania kognitywne. Oprócz robotów fizycznych, Smart Robots mogą być również oparte wyłącznie na oprogramowaniu, rezydując w komputerze jako aplikacja bez ruchomych części lub fizycznej interakcji ze światem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają różne technologie, ramy i techniki programowania różnych typów mechanicznych Smart Robots, a następnie wykorzystają tę wiedzę do realizacji własnych projektów inteligentnych robotów.

Kurs podzielony jest na 4 sekcje, z których każda składa się z trzech dni wykładów, dyskusji i praktycznego rozwoju robotów w środowisku laboratoryjnym. Każda sekcja zakończy się praktycznym projektem, który pozwoli uczestnikom przećwiczyć i zademonstrować zdobytą wiedzę.

Docelowy sprzęt dla tego kursu będzie symulowany w 3D za pomocą oprogramowania symulacyjnego. Do programowania robotów zostaną wykorzystane ROS (Robot Operating System), C++ i Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych pojęć stosowanych w technologiach robotycznych
• rozumieć i zarządzać interakcją między oprogramowaniem a sprzętem w systemie zrobotyzowanym
• Zrozumienie i wdrożenie komponentów oprogramowania, które stanowią podstawę Smart Robots
• Zbudowanie i obsługa symulowanego mechanicznego inteligentnego robota, który może widzieć, wyczuwać, przetwarzać, chwytać, nawigować i wchodzić w interakcje z ludźmi za pomocą głosu.
• Rozszerzenie zdolności inteligentnego robota do wykonywania złożonych zadań poprzez Deep Learning
• Testowanie i rozwiązywanie problemów inteligentnego robota w realistycznych scenariuszach

Uczestnicy

• Deweloperzy
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby dostosować dowolną część tego kursu (język programowania, model robota itp.), skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

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.