Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation

Prerequisites:

• Zrozumienie podstawowych procesów przemysłowych lub operacji fabrycznych
• Zainteresowanie transformacją cyfrową lub strategią innowacji
• Komfort w dyskusjach dotyczących adopcji technologii

Grupa docelowa

• Menedżerowie operacyjni
• Dyrektorzy fabryk
• Liderzy techniczni

Overview:

Sztuczna inteligencja w inteligentnych fabrykach jest zastosowaniem sztucznej inteligencji do automatyzacji, monitorowania i optymalizacji operacji przemysłowych w czasie rzeczywistym.To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących decydentów i kierowników technicznych, którzy chcą uzyskać strategiczne i praktyczne wprowadzenie do wykorzystania sztucznej inteligencji w inteligentnych środowiskach fabrycznych.Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:* Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.* Wykryć kluczowe przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji i automatyzacji.* Badać, jak sztuczna inteligencja wspiera przewidywaną konserwację, kontrolę jakości i optymalizację procesów.* Ocenić kroki związane z uruchomieniem inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją.Format kursu* Interaktywna wykład i dyskusja.* Przypadki praktyczne i ćwiczenia grupowe.* Strategiczne ramy i wskazówki dotyczące wdrażania.Opcje dostosowywania kursu* Aby zapytać o dostosowane szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Course Outline:

Zasady Sztucznej Inteligencji

• Czym jest sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i uczenie głębokie?
• Typy uczenia: nadzorowane, nienadzorowane, wzmacniane
• Mity i rzeczywistość sztucznej inteligencji w przemyśle

AI w Kontekście Inteligentnej Produkcji

• Co sprawia, że fabryka jest „inteligentna”?
• Rola sztucznej inteligencji w Przemysle 4.0 i automatyzacji przemysłowej
• Przegląd technologii wspierających (IoT, obliczenia na krawędzi, cyfrowe bliźniaki)

Kluczowe Use Cases w Produkcji

• Prewencyjna konserwacja i niezawodność sprzętu
• Zapewnienie jakości i wykrywanie anomalii
• Optymalizacja procesów i poprawa wydajności

Rozumienie Cyklu Danych

• Zbieranie i gromadzenie danych przemysłowych
• Przygotowanie danych i uwagi dotyczące jakości
• Podstawowe koncepcje w podejmowaniu decyzji opartych na danych

Planowanie Projektów AI i Strategia

• Wykrywanie przypadków o wysokim wpływie
• Budowanie odpowiedniego zespołu i ustalanie metryk sukcesu
• Powszechne wyzwania i strategie zmniejszania ryzyka

Studia Przypadków i Zastosowania w Przemyśle

• Przykłady z życia rzeczywistego z branży motoryzacyjnej, spożywczej, farmaceutycznej i ciężkiej
• Nauki z podróży cyfrowej transformacji
• Czynniki sukcesu i pułapki, których należy unikać

Plan Rozpoczęcia Działania

• Kroki do uruchomienia inicjatywy AI
• Rozważania technologiczne i wybór dostawcy
• Skalowalność, etyka i adaptacja siły roboczej

Podsumowanie i Następne Kroki