リモートターミナルユニット (RTU) の設定 - 自動化・制御電力システム向けのトレーニングコース

Allen Bradley プラットフォームは、PLC、HMI、およびネットワーク化されたデバイスを構成、制御、統合するために広く採用されている産業自動化エコシステムです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの自動化専門家を対象としており、Allen Bradley 自動化デバイス間でのシームレスな通信を実現するために Ethernet を使用して相互接続および統合する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• Allen Bradley エコシステム内で Ethernet ベースの通信を構成する。
• 一般的な通信プロトコルを使用して PLC、HMI、サーバー、およびルーターを統合する。
• 自動化システム用の実際のネットワーク構成を実装する。
• デバイス接続とデータ交換の問題をトラブルシューティングする。

コースの形式

• Allen Bradley ツールを使用したデモンストレーション付きのガイダンス。
• Ethernet 接続デバイスの実践的な統合演習。
• 実環境での実践的な構成とテスト。

コースのカスタマイズオプション

• 特定のデバイスモデルやネットワークアーキテクチャに基づいてカスタマイズされたトレーニングバージョンを提供できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルのエンジニアや技術者が AB PLC の基本をマスターし、実際の製造シナリオに適用することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 製造業における AB PLC の役割と応用について理解する。
• RSLogix 5000/Studio 5000 を使用して AB PLC をプログラミングする。
• PLC システムの一般的な問題をトラブルシューティングし、メンテナンスを行う。
• 製造プロセス用に PLC 制御システムを設計し、実装する。
• 実践的なプロジェクトを通じて PLC プログラミングの習熟度を示す。

スマート工場におけるAIは、人工知能を活用して工業生産をリアルタイムで自動化、監視、最適化することです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、初心者の意思決定者やテクニカルリード向けに、スマート工場環境でAIを活用するための戦略的かつ実践的な導入を提供します。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AIと機械学習の基本原理を理解する。
• 製造と自動化におけるAIの主要なユースケースを特定する。
• 予測保守、品質管理、プロセス最適化をサポートするAIについて探求する。
• AI駆動のイニシアチブを立ち上げるためのステップを評価する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実際の事例研究とグループエクササイズ。
• 戦略的フレームワークと実装ガイド。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

CANoeは、Vector社が開発した包括的なソフトウェアツールで、車載ネットワークやECU（電子制御ユニット）の開発、テスト、および分析に使用されます。特にCAN（コントローラエリアネットワーク）プロトコルを使用するシステム向けです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルの自動車エンジニアやテスト担当者を対象としており、CANoeを使用してシミュレーション、テスト、および分析を行うことを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• CANoeとそのコンポーネントのインストールと設定
• CANプロトコルの基本とメッセージフレーミングの理解
• CAPLスクリプティングを使用してECUやCANネットワークのシミュレーション作成
• CANトラフィックを効果的に監視、分析、デバッグ

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのエンジニアや技術者を対象としており、FanucとEpsonロボットシステムの産業応用におけるプログラミング、操作、最適化方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:

• FanucとEpsonロボットのアーキテクチャと機能を理解する。
• ロボットの動作、論理、センサ統合をプログラムする。
• 安全プロトコルとトラブルシューティング技術を実装する。
• 効率性向上のためにロボットワークフローを最適化する。

産業ロボティクスの自動化：ROS-PLC連携とデジタルツインは、産業自動化と現代的なロボットフレームワークを結びつける実践的なコースです。参加者は、ROSベースのロボットシステムとPLCの統合方法を学び、同期化された操作を行うとともに、デジタルツイン環境で生産プロセスをシミュレーション、監視、最適化する方法を探ります。このコースは、物理システムのデジタル複製を使用した相互運用性、リアルタイム制御、予測分析に重点を置きます。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けで、ROS制御ロボットとPLC環境の接続方法やデジタルツインを活用した自動化・製造最適化の実践スキルを身につけることを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ROSとPLCシステム間の通信プロトコルを理解する。
• ロボットと産業コントローラー間でのリアルタイムデータ交換を実装する。
• 監視、テスト、プロセスシミュレーション用のデジタルツインを開発する。
• 産業ワークフロー内でセンサーやアクチュエータ、ロボットマニピュレータを統合する。
• ハイブリッドシミュレーション環境を使用した産業自動化システムの設計と検証を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とアーキテクチャの解説。
• ROSとPLCシステムを統合する実践的な演習。
• シミュレーションとデジタルツインプロジェクトの実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版をお求めの方は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの自動化エンジニアと制御システムデザイナーを対象としており、オムロンPLCを使用して運動制御ソリューションを実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 基本的な運動制御の概念とその応用を理解する。
• Sysmac Studioで運動ハードウェアとソフトウェアを構成する。
• 単軸および多軸の運動制御をプログラミングし、最適化する。
• 補間や同期を含む協調運動戦略を実装する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、オムロンPLCプログラミング、HMI設定、モーション制御、安全システムのスキルを向上させたい中級プログラマ向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• Sysmac Studioを使用してオムロンPLCを設定およびプログラミングする。
• ラダー論理と構造化テキストプログラミングにおけるIEC概念を理解し適用する。
• 単軸および協調移動のモーション制御プログラムを開発する。
• NAシリーズを使用してHMIインターフェースを作成し、Sysmacコントローラーと統合する。
• NXシリーズの安全ハードウェアを使用して、安全基準とプログラムを実装およびシミュレーションする。

このコースでは、プログラム可能論理コントローラ（PLC）の基本を学習します。PLCの基本概念について説明した後、基本的なラダーダイアグラム命令を学び、産業自動化タスクで実践します。対象者 - 電気専門家 - 機械エンジニア - 産業自動化に興味があるプログラマ

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者レベルの自動化エンジニアや愛好家向けで、PLCラダープログラミングの基本を学び、産業や個人プロジェクトに適用することを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 自動化システムにおけるPLCの基本概念と応用について理解する。
• 論理関数とメモリ管理を使用して、単純なおよび高度なラダープログラムを書く。
• ネットワークとの統合により、より広範なシステムアプリケーションにPLCを適用する。
• 学んだスキルを活用し、実際の自動化シナリオを作成しテストする。

スマートロボットは、環境や経験から学習し、その知識に基づいて能力を向上させることができる人工知能（AI）システムです。スマートロボットは人間と協力し、一緒に作業を行い、人の行動から学ぶことができます。また、単に手作業だけでなく、認知的なタスクも処理できます。物理的なロボットだけでなく、ソフトウェアベースのスマートロボットも存在します。これらのロボットはコンピューター内のアプリケーションとして存在し、可動部分や物理的な世界との相互作用はありません。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はさまざまな種類の機械的スマートロボットをプログラミングするための異なるテクノロジー、フレームワーク、および手法について学びます。その後、その知識を使って独自のスマートロボットプロジェクトを完成させます。

このコースは4つのセクションに分かれており、各セクションは3日の講義、ディスカッション、およびライブラボ環境での実践的なロボット開発で構成されています。各セクションの最後には、参加者が習得した知識を実践的に示すためのハンズオンプロジェクトがあります。

このコースの対象となるハードウェアは、シミュレーションソフトウェアを用いて3Dでシミュレートされます。ロボットのプログラミングには、ROS（Robot Operating System）オープンソースフレームワーク、C++、Pythonが使用されます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• ロボット技術における主要な概念を理解する
• ロボットシステムでのソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理する
• スマートロボットの基盤となるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する
• 視覚、センシング、処理、把持、ナビゲーション、音声による人間との対話ができる模擬的な機械的スマートロボットを構築して操作する
• ディープラーニングを通じてスマートロボットの複雑なタスク遂行能力を拡張する
• 現実的なシナリオでスマートロボットをテストし、トラブルシューティングを行う

対象者

• 開発者
• エンジニア

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および多くの実践的な練習を組み合わせたもの

注意

• このコースのどの部分も（プログラミング言語、ロボットモデルなど）カスタマイズする場合は、ご連絡ください。