PLC Ladder Programming培訓

這種以講師為主導的澳門現場培訓（在線或現場）面向希望掌握AB PLC基礎知識並將其應用於實際製造場景的初級到中級工程師和技術人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解AB PLC在製造業中的作用和應用。
• 使用 RSLogix 5000/Studio 5000 對 AB PLC 進行程式設計。
• 對 PLC 系統進行常見問題故障排除並執行維護。
• 為製造過程設計和實施 PLC 控制系統。
• 通過實際專案展示對PLC程式設計的熟練程度。

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，可在澳門（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。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用歐姆龍PLC實現運動控制解決方案的中級自動化工程師和控制系統設計師。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解基本的運動控制概念及其應用。
• 在Sysmac Studio中配置運動硬件和軟件。
• 編程和優化單軸和多軸運動控制。
• 實現協調運動策略，包括插補和同步。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望提升Omron PLC編程、HMI配置、運動控制和安全系統技能的中級程序員。

通過本培訓，學員將能夠：

• 使用Sysmac Studio配置和編程Omron PLC。
• 理解並應用IEC概念於梯形圖和結構化文本編程。
• 開發單軸和協調運動的運動控制程序。
• 使用NA系列創建HMI界面，並將其與Sysmac控制器集成。
• 使用NX系列安全硬件實施和模擬安全標準和程序。

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。

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。