電控與工業通訊聯網暨大數據AI應用單元系列【全數位課程】
開課日期: | 隨時開課 | 課程費用: | 線上洽詢 |
上課時間: | 不拘 / 不拘 | 學習時程: | 8.5小時 |
上課地點: | 線上課程 map |
◆ 具工業4.0自動化、...看完整
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上課時間: | 不拘 / 不拘 | 學習時程: | 8.5小時 |
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◆ 雲端自學課程,隨時開課!學習不間斷!
◆ 【機電整合技術與人機系列設計學程】歡迎~系列/單元報名,自由配!
數位課程單元 |
時數 |
8.5小時 |
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3小時 |
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3小時 |
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2.5小時 |
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2.5小時 |
【課程簡介】
在機械製造業從事機電一體化設備的設計、製造、調試、維護及計算機控制系統應用等方面。
後疫情時代0接觸、0距離、遠距協作成為成為必備能力與新的創新及商業契機;生產基地快速遷移與重組,製造總部集中控制與產能調配催生工控新型態;人口老化勞動力短缺趨勢已不可逆轉、少量多樣生產成為常態,設計、製造、生產管理效率需要大幅提升工業。4.0大量導入數位化與自動化技術,以機電整合技術基礎,將機械和微電子緊密整合進行機器智慧型化,並基於機械工程與工廠自動化控制進行機電一體化(Mechatronics),於智慧工廠與智慧製造結合機械、電工電子、微電子、訊息技術、感測器、物聯網、大數據、AI等多種技術融合,將現場機器設備與製造過程等數據進行邊緣或雲控制服務,進而實現即時診斷維護和預測分析。
工研院產業學院重視人員為因應智慧機械推動,在面臨技術領先國以品牌優勢展開平價化競爭,製造大國量產中低階產品殺價搶單下, 我國急需推動產業智慧製造,導入AI與5G新科技,透過系統智慧化與應用雲端化打造臺灣成為亞洲高階製造中心。本課程將從「工業通訊與機聯網基礎、電機控制實務等切入」的設計思考出發,介紹,以系統化與實務化精進精密機械與精密製造的機電整合控制技術,未來可將整廠設備整合,甚至遠端搖控設備,期能達到無人化、工廠關燈的智慧化工廠、解構不同層級的機電整合智慧控制!
【課程目標】
◆ 課程內容以「機電整合控制與機電一體化」為核心,結合基礎設施即服務(Infrastructure as a Services, IaaS)、平台即服務(Platform as a Service, PaaS)、軟體即服務(Software as a Services, SaaS)於智慧工廠機電整合控制實務應用。
◆ 學習工業通訊與工業物聯網以進行機械設備聯網數位化,學習電機與機械控制以進行工具機與機器人等機械設備之機電一體化建模模擬與數位優化,學習數位分身結合AI技術進行智慧機械與智慧製造之數位轉型服務應用。
◆ 可串接智慧機械領域於機電整合基礎工程、機電整合及智慧控制應用實務模組之技術性課程,亦可適用於機電專案經理、機電整合產品管理師、機電產品經理、智慧製造產品經理、智慧工廠高階主管,通盤性掌握智慧工廠新型態產線管理與控制以適應新型態供應鏈。
【課程單元/課程綱要】
【機電整合技術與人機系統設計學程】
數位課程單元 |
課程綱要 |
學習內容 |
【單元一】 (3小時) |
第一章:電控基礎 |
1-1 工具機進給電控系統簡介 1-3 純電動車電控系統簡介 1-4 馬達驅動系統基礎 |
第二章:控制基礎 |
2-1 控制簡介 2-2 數位控制 2-3 類比數位轉換 2-4 感測器 |
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第三章:運動控制應用 |
3-1 運動控制原理與應用 |
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第四章:伺服控制應用 |
4-1 伺服控制與伺服驅動器 4-2 機器人伺服控制 4-3 機器視覺伺服控制 |
數位課程單元 |
課程綱要 |
學習內容 |
【單元二】 (3小時) |
第一章:控制器工業通訊協定 |
1-1 工業通訊簡介 1-2 控制器常用通訊協定 |
第二章:工具機機聯網 |
2-1 常用工具機聯網方法 2-2 商用控制器聯網方法 2-3 工具機聯網應用案例 2-4 工具機標準通訊協定 |
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第三章:數據與感測器 |
3-1 智慧機械數據應用 3-2 智慧機械資料蒐集 3-3 感測器數據 3-4 資料流與資料處理 |
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第四章:智慧工廠工通訊與機聯網應用 |
4-1 工廠工業通訊 4-2 智慧工廠物聯網 4-3 智慧工廠無線通訊 4-4 無人工廠與無憂工廠 |
【講師簡介】 李博士
- 學歷:國立中央大學 機械所 博士
- 經歷:工研院 智慧機械科技中心 研發經理、工研院 機械所 工程師
- 專長:工具機開發、機電整合、PLC控制器設計
【課程建議對象】
◆ 工業智慧物聯網技術、機電整合控制與機電一體化研發從業人士。
◆ 具工業4.0自動化、智慧化或無人化產線導入需求之工程師、主管。
◆ 智慧無人化產線相關專業人士,如:產品工程師、品保、行銷企劃、法務、經營管理。
【課程簡介】
全球政治情勢的兩極化、疫情的衝擊、氣候的變遷,三大因素促成智慧製造向前跨出進一步的演變。
課程中希望學員能學習國際上成功與失敗的智慧製造案例,反思自己對智慧工廠的關鍵需求與定義,如何透過合適的導入策略與方法,利用現有成熟的關鍵技術與系統整合,為公司擘畫一個人性化智慧工廠的樣貌,讓台灣的企業主有機會找到自已一條獨特的轉型之路。
AI已經成為產業的顯學,也在各行各業展現出極佳的效益。
AI在製造業的不同領域、面向、工序、節點都在不斷的深入與進步,也都取得很好的成績,如配方研發、生產排程、視覺檢驗AOI、設備預兆診斷等,但工廠又該如何看待AI這個工具? 該找誰來學? 該使用那些工具? 可以應用在哪裡? 可以產生哪些效益? 又該如何投入資源才不會落後經爭者? 這種種的疑問,都可以在這個課程找到初步的答案。
【課程單元/課程綱要】
數位課程單元 |
課程綱要 |
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【單元三】 智慧製造趨勢與工業大數據AI應用
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- 智慧製造的趨勢 (約1.25小時) |
◆ 國際上成功與失敗的案例探討 ◆ 智慧製造產業趨勢 ◆ 智慧工廠的多面向定義 ◆ 智慧工廠導入的策略與方法 ◆ 智慧工廠的系統整合趨勢 |
- 工業大數據AI應用 (約1.25小時) |
◆ 哈雷機車的重生之路 ◆ AI為何颳起旋風 ◆ AI應用的方法 ◆ 智慧工廠AI應用的面向與案例 |
【講師簡介】 吳博士
◆ 學歷:台灣交通大學 機械工程研究所 博士
◆ 經歷:工研院機械所 智慧工廠系統整合技術組組長、鐸拉系統整合服務創辦人/總經理、光洋科集團/台灣精材營運長、華新麗華集團/新嘉大光電總經理、華新麗華集團
課程名稱 | 認證機構(分校) | 上課地點 | 費用 | 開課日期 | |
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