Los contenidos didácticos incluyen la fabricación práctica de componentes para el conjunto modular “almacén apilador”, utilizando diversas máquinas, herramientas y procesos.
La atención se centra en el taladrado y el conformado con piezas semiacabadas del kit didáctico. Además, se imparten los fundamentos del fresado y el torneado, y en el torneado se fabrican piezas para practicar.
Otro de los puntos fuertes es la fabricación aditiva: los componentes se diseñan en CAD y, a continuación, se fabrican mediante procesos aditivos.
A continuación, estas piezas se ensamblan con otros componentes para formar un conjunto modular operativo. El curso concluye con el montaje mecánico y eléctrico de todas las piezas fabricadas y los componentes estándar, así como con la puesta en funcionamiento completa del almacén apilador, de modo que los alumnos reciben una formación integral en procesos de fabricación, montaje y puesta en funcionamiento de sistemas mecatrónicos.
SkillsConveyor enseña de forma práctica los fundamentos de la puesta en funcionamiento de sistemas técnicos. Se montan y cablean componentes mecánicos y eléctricos, se comprueban las señales y se solucionan los fallos de funcionamiento.
Aprenderá cómo funcionan los sistemas de control por relés, cómo se montan y se prueban circuitos de control con contactores, relés, pulsadores y sensores de final de carrera, y cómo se practica la localización de averías.
Ampliará sus conocimientos sobre motores de corriente alterna mediante el cableado y la puesta en funcionamiento de sistemas de control de motores con aparatos de conexión y protección.
Además, programará tareas de control sencillas con Siemens LOGO!, lo que le permitirá comprender la lógica booleana y demostrar los conocimientos tanto teóricos como prácticos.
Para finalizar, aprenderá la programación de PLC, creará programas para una cinta transportadora e integrará sensores para poner a prueba sus conocimientos.
Junto con SkillsConveyor y el IIOT Machine Learning Kit, aprenderá los fundamentos del aprendizaje automático y los aplicará de forma práctica.
En un sistema de producción didáctico, aprenderá los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicados al procesamiento de imágenes, así como el uso de redes neuronales convolucionales (Deep Learning).
Utilizará métodos de aprendizaje supervisado y aprenderá a clasificar imágenes para aplicaciones de visión artificial.
Por último, descubrirá cómo se pueden adaptar y modernizar los sistemas en el IoT.