Conținutul cursului include fabricarea practică a componentelor pentru ansamblul „magazie de stivuire”, cu ajutorul diverselor mașini, unelte și procedee.
Accentul se pune pe găurire și deformare cu ajutorul pieselor semifabricate din kitul de învățare. În plus, se predau noțiunile de bază ale frezării și strunjirii, iar în cadrul cursului de strunjire se realizează piese de exercițiu.
Un alt punct forte îl reprezintă fabricarea aditivă: componentele sunt proiectate în CAD și apoi fabricate prin tehnologia aditivă.
Ulterior, aceste piese sunt asamblate împreună cu alte componente pentru a forma un ansamblu funcțional. Cursul se încheie cu asamblarea mecanică și electrică a tuturor pieselor fabricate și a pieselor standard, precum și cu punerea în funcțiune completă a magaziei de stivuire, astfel încât cursanții să beneficieze de o pregătire cuprinzătoare în ceea ce privește procesele de fabricație, asamblarea și punerea în funcțiune a sistemelor mecatronice.
SkillsConveyor vă prezintă într-un mod practic noțiunile de bază privind punerea în funcțiune a sistemelor tehnice. Aceștia montează și conectează componente mecanice și electrice, testează semnalele și remediază defecțiunile.
Veți învăța cum funcționează sistemele de comandă cu relee, veți construi și testa circuite de comandă cu contactoare, relee, butoane și comutatoare de capăt de cursă și vă veți exersa abilitățile de depanare.
Vă veți aprofunda cunoștințele despre motoarele de curent alternativ prin cablarea și punerea în funcțiune a sistemelor de comandă a motoarelor cu dispozitive de protecție și de comutație.
În plus, veți programa sarcini simple de control cu ajutorul Siemens LOGO!, veți înțelege logica booleană și vă veți demonstra cunoștințele atât în teorie, cât și în practică.
La final, veți învăța programarea PLC, veți crea programe pentru o bandă transportoare și veți integra senzori pentru a vă verifica cunoștințele.
Împreună cu SkillsConveyor și IIOT Machine Learning Kit, veți învăța noțiunile de bază ale învățării automate și le veți pune în practică.
Cu ajutorul unui sistem didactic de producție, veți învăța noțiunile de bază ale AI și ML în domeniul procesării imaginilor, precum și utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (Deep Learning).
Utilizează metode de învățare supravegheate și învață clasificarea imaginilor pentru aplicații de viziune computerizată.
În final, veți afla cum pot fi adaptate și modernizate sistemele din cadrul IoT.