Formation Introduction to AI in Smart Factories and Industrial Automation

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs et techniciens de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux des automates AB et les appliquer à des scénarios de fabrication réels.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les applications des automates AB dans l'industrie manufacturière.
• Programmer les automates AB à l'aide de RSLogix 5000/Studio 5000.
• Dépanner les problèmes courants et assurer la maintenance des systèmes d'automates.
• Concevoir et mettre en œuvre un système contrôlé par automate pour un processus de fabrication.
• Démontrer la maîtrise de la programmation d'automates par le biais d'un projet pratique.

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

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AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Ce cours présente aux stagiaires les bases des automates programmables. Après avoir examiné le concept fondamental des automates programmables, les instructions de base du schéma à contacts sont apprises et mises en pratique dans Industrial Automation tâches d' Industrial Automation . Auditoire - Spécialistes en électricité - Ingénieurs en mécanique - Programmeurs intéressés par Industrial Automation

Cette formation en direct avec instructeur dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en automatisation de niveau intermédiaire et aux concepteurs de systèmes de contrôle qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de contrôle de mouvement à l'aide d'automates Omron.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du contrôle de mouvement et leurs applications.
• Configurer le matériel et le logiciel de mouvement dans Sysmac Studio.
• Programmer et optimiser le contrôle de mouvement à axe unique et à axes multiples.
• Mettre en œuvre des stratégies de mouvement coordonné, y compris l'interpolation et la synchronisation.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux programmeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière de programmation d'automates Omron, de configuration d'IHM, de contrôle des mouvements et de systèmes de sécurité.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et programmer les automates Omron à l'aide de Sysmac Studio.
• Comprendre et appliquer les concepts de la CEI en matière de logique d'échelle et de programmation de texte structuré.
• Développer des programmes de contrôle de mouvement pour les mouvements coordonnés et à axe unique.
• Créer des interfaces IHM à l'aide de la série NA et les intégrer aux contrôleurs Sysmac.
• Mettre en œuvre et simuler des normes et des programmes de sécurité en utilisant le matériel de sécurité de la série NX.

Cette formation en direct sous la direction d'un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs débutants et passionnés de l'automatisation qui souhaitent apprendre les fondamentaux du programmeur logique programmable (PLC) en échelonnement et les appliquer dans des projets industriels et personnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base et les applications des PLC dans les systèmes d'automatisation.
• Rédiger des programmes en échelonnement simples et avancés utilisant des fonctions logiques et la gestion mémoire.
• Intégrer des PLC avec des réseaux pour des applications système plus larges.
• Appliquer les compétences acquises pour créer et tester des scénarios d'automatisation du monde réel.

Un robot intelligent est un système Artificial Intelligence (AI) capable d'apprendre de son environnement et de son expérience et de développer ses capacités sur la base de ces connaissances. Les robots intelligents Smart Robots peuvent collaborer avec les humains, travailler à leurs côtés et apprendre de leur comportement. En outre, ils sont capables d'effectuer non seulement des travaux manuels, mais aussi des tâches cognitives. Outre les robots physiques, Smart Robots peut également être purement logiciel, résidant dans un ordinateur en tant qu'application logicielle sans pièces mobiles ni interaction physique avec le monde.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront les différentes technologies, cadres et techniques pour programmer différents types de robots mécaniques Smart Robots, puis appliqueront ces connaissances pour réaliser leurs propres projets de robots intelligents.

Le cours est divisé en 4 sections, chacune consistant en trois jours de conférences, de discussions et de développement pratique de robots dans un environnement de laboratoire en direct. Chaque section se terminera par un projet pratique permettant aux participants de mettre en pratique et de démontrer les connaissances acquises.

Le matériel cible de ce cours sera simulé en 3D à l'aide d'un logiciel de simulation. Les logiciels libres ROS (Robot Operating System), C++ et Python seront utilisés pour programmer les robots.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés utilisés dans les technologies robotiques
• Comprendre et gérer l'interaction entre le logiciel et le matériel dans un système robotique
• Comprendre et mettre en œuvre les composants logiciels qui sous-tendent Smart Robots.
• Construire et faire fonctionner un robot intelligent mécanique simulé qui peut voir, sentir, traiter, saisir, naviguer et interagir avec les humains par la voix.
• Étendre la capacité d'un robot intelligent à effectuer des tâches complexes par le biais de Deep Learning.
• Tester et dépanner un robot intelligent dans des scénarios réalistes

Public

• Développeurs
• Ingénieurs

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Pour personnaliser une partie de ce cours (langage de programmation, modèle de robot, etc.), veuillez nous contacter.

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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