成都工业自动化培训

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在成都（线上或现场）进行，适合中级到高级的工程师和技术人员，旨在学习如何为工业应用程式设计、操作和优化Fanuc和Epson机器人系统。 在培训结束时，参与者将能够：

• 了解Fanuc和Epson机器人的架构和功能。
• 编写机器人运动、逻辑和感测器整合的程式。
• 实施安全协议和故障排除技术。
• 优化机器人工作流程以提高效率。

此由讲师主导的现场培训（线上或线下）旨在让中级自动化工程师和控制系统设计师了解如何使用 Omron PLC 实施运动控制解决方案。 参加培训后，参加者将能够：

• 了解基本的运动控制概念及其应用。
• 在 Sysmac Studio 中配置运动硬体和软体。
• 编程和优化单轴和多轴运动控制。
• 实施协调运动策略，包括插值和同步。

这种以讲师为主导的成都现场培训（在线或现场）面向希望掌握 AB PLC 基础知识并将其应用于实际制造场景的初级到中级工程师和技术人员。 在培训结束时，参与者将能够：

• 了解AB PLC在制造业中的作用和应用。
• 使用 RSLogix 5000/Studio 5000 对 AB PLC 进行编程。
• 对 PLC 系统进行常见问题故障排除并执行维护。
• 为制造过程设计和实施 PLC 控制系统。
• 通过实际项目展示对PLC编程的熟练程度。

这种由讲师指导的现场培训<现场>（在线或现场）面向希望提高 Omron PLC 程式设计、HMI 配置、运动控制和安全系统技能的中级程式师。 在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Sysmac Studio 对 Omron PLC 进行配置和程式设计。
• 了解并在梯形图逻辑和结构化文本程式设计中应用IEC概念。
• 为单轴和协调运动开发运动控制程式。
• 使用 NA 系列建立 HMI 介面，并将其与 Sysmac 控制器整合。
• 使用 NX 系列安全硬体实施和类比安全标准和程式。

本课程向学生介绍可编程逻辑控制器（PLC）的基础知识。在讨论了PLC的基本概念之后，基本的梯形图指令在Industrial Automation任务中学习和实践。受众 - 电气专家 - 机械工程师 - 对Industrial Automation感兴趣的程序员

This instructor-led, live training in 成都 (online or onsite) is aimed at beginner-level automation engineers and enthusiasts who wish to learn the fundamentals of PLC ladder programming and apply it in industrial and personal projects. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the basic concepts and applications of PLCs in automation systems.
• Write simple and advanced ladder programs using logical functions and memory management.
• Integrate PLCs with networks for broader system applications.
• Apply learned skills to create and test real-world automation scenarios.

智慧机器人是一个 Artificial Intelligence (AI) 系统，它可以从其环境和经验中学习，并在这些知识的基础上构建其能力。Smart Robots 可以与人类合作，与他们一起工作并从他们的行为中学习。此外，他们不仅能够完成体力劳动，还能完成认知任务。除了物理机器人之外，Smart Robots也可以纯粹基于软体，作为软体应用程式驻留在计算机中，没有移动部件或与世界的物理交互。 在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习用于对不同类型的机械 Smart Robots 进行程式设计的不同技术、框架和技巧，然后应用这些知识来完成他们自己的智慧机器人专案。 本课程分为 4 个部分，每个部分包括为期三天的讲座、讨论和在现场实验室环境中动手开发机器人。每个部分都将以一个实用的实践项目结束，让参与者练习和展示他们所获得的知识。 本课程的目标硬体将通过模拟软体进行3D类比。ROS（机器人操作系统）开源框架 C++ 和 Python 将用于对机器人进行程式设计。 在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解机器人技术中使用的关键概念
• 了解和管理机器人系统中软体和硬体之间的交互
• 了解并实施支撑 Smart Robots 的软体元件
• 构建和操作类比机械智慧机器人，该机器人可以通过语音看到、感知、处理、抓取、导航并与人类互动
• 通过 Deep Learning 扩展智慧机器人执行复杂任务的能力
• 在实际场景中测试智能机器人并排除故障

观众

• 开发人员
• 工程师

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 要定制本课程的任何部分（程式设计语言、机器人模型等），请联系我们进行安排。