Industrial IoT (Internet of Things) for Manufacturing Professionalsのトレーニングコース

コースのコード

IoTMP

期間

21 時間 休憩を含む通常に 3 日間がかかります

要求

  • Basic knowledge of business operation, devices, electronics systems and data systems

  • Basic understanding of software and systems

  • Basic understanding of Statistics (in Excel levels)

概要

他の技術とは異なり、IoT は、機械、エレクトロニクス、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、 分析、モバイルなど、コアエンジニアリングのほぼすべての分野を網羅する、はるかに複雑です。それぞれのエンジニアリング層については、経済学、規格、規制や最先端の状態の進化の側面があります。これは、もみ 時間のためである, 控えめなコースは、IoT エンジニアリングのこれらの重要な側面のすべてをカバーするために提供されています.

製造業のための

、最も重大な面は予知および予防の維持、機械の条件の基づいた監視を含んでいる事の産業インターネットの区域の進歩を理解することである生産最適化、エネルギー最適化、サプライチェーンの最適化と製造ユーティリティ等の稼働時間

サマリー

  • は、スマートファクトリーのモノのインターネットにおける最新の技術をカバーする高度なトレーニングプログラムを実施しています。
  • は、IoT システムとそのコンポーネントの認識を開発するために、複数の技術領域にわたって削減し、どのように製造管理の専門家を助けることができる
  • スマートファクトリーのためのモデル IIoT アプリケーションの
  • ライブデモ

ターゲットオーディエンス

  • は、それぞれの製造組織内の業務および業務プロセスを担当する管理者であり、IoT を活用してシステムとプロセスをより効率的にする方法を知りたいと思っています。

期間 3 日 (8 時間/日)

モノのインターネットのための

の見積もりまたは iot 市場の価値は大規模なものであるため、iot は、コンシューマー、ビジネス・ツー・ビジネス、政府の各業界をオーバーレイするデバイス、センサー、およびコンピューティング・パワーの統合された拡散層です。IoT は、ますます膨大な数の接続を占めます: 19億デバイスは今日、2018で90億。その年になると、スマホの数、スマートテレビ、タブレット、ウエアラブルコンピュータ、パソコンを合わせたものと大体等しくなります。

は、消費者のスペースでは、多くの製品やサービスはすでに、キッチン、家電、駐車場、RFID、照明、暖房製品、産業用インターネットのアプリケーションの数を含む IoT に渡っている。

しかし、IoT の基盤となる技術は、インターネットの誕生以来、M2M 通信が存在していたような新しいものではありません。しかし、何年もの最後のカップルで変更されたすべての家庭でスマートフォンやタブレットの圧倒的な適応によって追加された安価な無線技術の数の出現です。モバイルデバイスの爆発的な成長は、IoT の現在の需要につながった。

産業 IoT、または製造のための IIoT は2014以来広く使用されており、その後 IIoT の技術革新の多くが行われている。このコースでは、産業 IoT 分野におけるイノベーションの重要な側面を紹介します。

このトレーニングは、iot の愛好家や起業家が iot の技術とビジネスの基本を把握できるように、新興産業の技術とビジネスレビューを目的としています。

コース目的

の主な目的は、製造業向けのスマートファクトリーにおける IoT 導入の新しい技術オプション、プラットフォーム、ケーススタディを紹介することです。

  1. は、シーメンス MindSphere や Azure IoT のような一般的な IIoT プラットフォームのいくつかのビジネスと技術の研究をしています。
  2. オープンソース/commercial エンタープライズクラウドプラットフォーム for AWS-iot アプリケーション、Azure-iot、ワトソン-iot、Mindsphere IIoT クラウド他のマイナーな IoT 雲に加えて
  3. オープンソース/IoT のための商用エレクトロニクスプラットフォーム-ラズベリーパイ、Arduino、ArmMbedLPC etc
  4. IIoT のセキュリティ問題とセキュリティソリューションの
  5. モバイル/デスクトップ/Web アプリ-登録、データ集録と制御-
  6. IoT のための
  7. M2M 無線プロトコル-無線 lan、LoPan、ブレ、イーサネット、Ethercat、PLC: いつ、どこでどちらを使用するか?
  8. は、IoT のすべての要素の基本的な導入-機械、エレクトロニクス/センサープラットフォーム、無線および有線プロトコル、モバイルから電子機器への統合、モバイルからエンタープライズへの統合、データ分析とトータルコントロールプレーン

Machine Translated

コース概要

Session 1: Business Overview of Why IoT is So Important

  • Case Studies from Nest, CISCO and top industries
  • IoT rate in North American & how they are aligning their future business model and operation around IoT
  • Broad Scale Application Area
  • Smart Factory of 2020
  • Industrial Internet
  • Predictive and Preventative Maintenance of a Machine
  • Tracking the utilization and productivity of the machine
  • Energy and cost optimization of manufacturing plants
  • Business Rule Generation for IoT
  • 3 layered architecture of Big Data - Physical (Sensors), Communication, and Data Intelligence

Session 2: Introduction to IoT : All About Sensors

  • Basic function and architecture of a sensor — sensor body, sensor mechanism, sensor calibration, sensor maintenance, cost and pricing structure, legacy and modern sensor network — all the basics about the sensors
  • Development of sensor electronics — IoT vs legacy, and open source vs traditional PCB design style
  • Development of sensor communication protocols — history to modern days. Legacy protocols like Modbus, relay, HART to modern day Zigbee, Zwave, X10,Bluetooth, ANT, etc.
  • Business driver for sensor deployment — FDA/EPA regulation, fraud/tempering detection, supervision, quality control and process management
  • Different Kind of Calibration Techniques — manual, automation, infield, primary and secondary calibration — and their implication in IoT
  • Powering options for sensors — battery, solar, Witricity, Mobile and PoE
  • Hands on training with single silicon and other sensors like temperature, pressure, vibration, magnetic field, power factor etc.

Demo : Logging data from a temperature sensor

Session 3: Fundamentals of M2M Communication : Sensor Network and Wireless Protocols

  • What is a sensor network? What is ad-hoc network?
  • Wireless vs. Wireline network
  • WiFi- 802.11 families: N to S — application of standards and common vendors.
  • Zigbee and Zwave — advantage of low power mesh networking. Long distance Zigbee. Introduction to different Zigbee chips.
  • Bluetooth/BLE: Low power vs high power, speed of detection, class of BLE. Introduction of Bluetooth vendors & their review.
  • Creating network with Wireless protocols such as Piconet by BLE
  • Protocol stacks and packet structure for BLE and Zigbee
  • Other long distance RF communication link
  • LOS vs NLOS links
  • Capacity and throughput calculation
  • Application issues in wireless protocols — power consumption, reliability, PER, QoS, LOS
  • Sensor networks for WAN deployment using LPWAN. Comparison of various emerging protocols such as LoRaWAN, NB-IoT etc.
  • Hands on training with sensor network

Demo  : Device control using BLE

Session 4: Review of Electronics Platform, Production and Cost Projections

  • PCB vs FPGA vs ASIC design-how to take decision
  • Prototyping electronics vs Production electronics
  • QA certificate for IoT- CE/CSA/UL/IEC/RoHS/IP65: What are those and when needed?
  • Basic introduction of multi-layer PCB design and its workflow
  • Electronics reliability-basic concept of FIT and early mortality rate
  • Environmental and reliability testing-basic concepts
  • Basic Open source platforms: Arduino, Raspberry Pi, Beaglebone, when needed?

Session 5: Hardware/Protocol Elements of IIOT for manufacturing 

  • State of the present art and review of existing technology in the market place
  • PLC – architecture
  •  Cloud integration of PLC data 
  •  Visualization of PLC data
  •  Digital Twin 
  •  PLC protocols  ( Modbus, Field bus, Profibus) and its integration with Cloud 
  •  Concept of Industrial Gatway

Session 6: Introduction to Mobile App Platform for IoT

  • Protocol stack of Mobile app for IoT
  • Mobile to server integration –what are the factors to look out
  • What are the intelligent layer that can be introduced at Mobile app level ?
  • iBeacon in IoS
  • Window Azure
  •  Amazon AWS-IoT
  • Web Interfaces for Mobile Apps ( REST/WebSockets)
  • IoT Application layer protocols (MQTT/CoAP)
  • Security for IoT middleware- Keys, Token and random password generation for authentication of the gateway devices.

Demo : Mobile app for tracking IoT enabled trash cans

Session 7: Machine Learning for Intelligent IIoT

  • Introduction to Machine learning
  • Learning classification techniques
  • Bayesian Prediction-preparing training file
  • Support Vector Machine
  • Predicting failure of the machines -vibrational analysis 
  • Current signature analysis 
  • Time series data and prediction  

Demo : Using KNN Algorithm for regression analysis

Demo : SVM based classification for image and video analysis

Session 8: Analytic Engine for IIoT

  • Insight analytic
  • Visualization analytic
  • Structured predictive analytic
  • Unstructured predictive analytic
  • Recommendation Engine
  • Pattern detection
  • Root cause discovery for electrical failures in factory 
  •  Root cause of machine failure
  •  Logistic supply chain analysis for manufacturing 

Session 9: Security in IoT Implementation

  • Why security is absolutely essential for IoT
  • Mechanism of security breach in IOT layer
  • Privacy enhancing technologies
  • Fundamental of network security
  • Encryption and cryptography implementation for IoT data
  • Security standard for available platform
  • European legislation for security in IoT platform
  • Secure booting
  • Device authentication
  • Firewalling and IPS
  • Updates and patches

 

Session 10: Database Implementation for IoT Cloud

  • SQL vs NoSQL-Which one is good for your IoT application
  • Open sourced vs. Licensed Database
  • Available M2M cloud platform
  •  Cassandra -Time Series Data
  •  Mongo-DB 
  •  Siemens MindSphere 
  • GE Predix 
  •  IBM BlueMix
  •  AWS IoT 

Session 11: A few Common IIoT Systems for manufacturing

  •  Energy Optimization in Manufacturing
  •  Vibration analysis to build predictive maintenance
  •  Power Quality analysis to build Preventative maintenance
  •  Recommendation system for logistic supply chain
  •  IIoT system for Industrial Safety 
  •  IIoT system asset identification 
  •  IIoT system for Utilities in Manufacturing plants ( Chiller, Aircompressor, HVAC)

Demo : Retail, Transportation & Logistics Use case for IoT

Session 12: Big Data for IoT

  • 4V- Volume, velocity, variety and veracity of Big Data
  • Why Big Data is important in IoT
  • Big Data vs legacy data in IoT
  • Hadoop for IoT-when and why?
  • Storage technique for image, Geospatial and video data
  • Distributed database- Cassandra as example
  • Parallel computing basics for IoT
  • Micro services Architecture

Demo : Apache Spark

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