本課程主要以「智慧製造」需求觀點為出發,課程涵蓋自主移動機器人關鍵技術及模擬系統實作,探討AMR自主移動機器人的發展趨勢與應用。通過淺顯易懂的學理解說和實際案例分析有助於學員理解自主移動機器人對製造業升級彈性智造的重要性,以及如何運用相關技術實現業務的提升和創新。
AMR, 自主移動機器人, 自主導航, 智慧製造, 免費, 全額補助
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課程型態/ 實體
上課地址/ 中科管理局工商服務大樓4樓402教室【台中市428大雅區中科路6號】
時數/ 6小時
起迄日期/ 2023/08/31~2023/08/31
聯絡資訊/ 陳文幸 04-25672316
報名截止日/ 2023/08/29
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課程介紹

              隨著感測器、演算法的進步,視覺辨識和機器學習技術的發展,工業機器人的辨識能力不斷提升,使用限制也降低,使其更適用於製造產品生命週期短、少量多樣的生產情境。在自動化且高度彈性的製造情境快速成長的背景下,歐美日等先進工業國家正積極結合物聯網和機器人技術來推動智慧製造。然而,對於擁有多個自動化系統的工廠而言,挑戰在於如何實現設備的自主化以提升效率。這時,自主移動機器人(AMR)成為一個協助製造業系統升級、從自動化邁向自主化的解決方案。

              本課程主要以「智慧製造」需求觀點為出發,課程涵蓋自主移動機器人關鍵技術及模擬系統實作,探討AMR自主移動機器人的發展趨勢與應用。通過淺顯易懂的學理解說和實際案例分析有助於學員理解自主移動機器人對製造業升級彈性智造的重要性,以及如何運用相關技術實現業務的提升和創新。

 

 

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課程大綱

 

課程時間

主題

           課程綱要

講師

09:30~12:30

AMR自主移動機器人

AMR自主移動機器人的趨勢與應用發展

AMR自主移動機器人關鍵技術

工研院
 王研究員

12:30~13:30

休息

13:30~16:30

AMR自主導航技術

ROS 機器人操作系統及應用

SLAM 建圖及定位技術

Navigation 路徑規劃及避障導航技術

AMR 模擬系統實作

工研院
 葉工程師

 

 

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課程對象

1. 醫療器材產業從業業者等相關開發、設計、驗證人員。

2. 欲瞭解智慧製造相關技術之工程師或有興趣者。

3. 從事智慧製造軟體開發之工程人員或正在執行或規劃工業4.0升級之人員。

 

 

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講師簡介

工研院-機械所專業師資群

 

 

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結訓與證書

參加本課程之學員,研習期滿,出席率超過80%()以上,且經考試成績合格者70()以上,即可獲得工研院頒發的培訓證書。(不屬於前述身分者,恕不受理報名)

 

 

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價格-免費報名

課程學費由經濟部工業局補助,經遴選資格通過者免費」

報名資格】

  1. 國內依法登記成立之製造業(C)在職員工
  2. 取得本部工業局核發創意生活事業證書之業者在職員工。

  

 

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課程相關資訊

【計畫名稱】:112 年度數位醫療產業發展與跨域推廣計畫
【主辦單位】:經濟部工業局
【執行單位】:工業技術研究院

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【上課日期】:112年8月31日(週四)
【上課時間】:09:30~16:30;共計6小時
【上課地點】:中科管理局工商服務大樓4樓402教室-台中市大雅區中科路6號 (實際上課教室請依據上課通知函為準!)

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【預計招生名額】:名額有限,額滿為止
【報名方式】:線上報名─請點選頁面右上角「線上報名」
【課程洽詢】:(04)2568-7661 陳小姐/(04)2567-2316 陳小姐
【電子郵件】:zoeychen@itri.org.tw

 

 

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貼心提醒/推薦課程

以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!

1、為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
2
、為尊重講師之智慧財產權,請勿錄影、錄音,恕無法提供課程講義電子檔。
3
、因課前教材、講義及餐點之準備等相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。。
4
、若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前二日通知。

------------

◆其它課程參考:(點選課程名稱可連結至課程)

【全數位學習】課程專區

時數

AMR技術整合學程(系列) 【全數位課程】
(A1)各式通訊協定實務
(Ab)【AI】Python網頁資料擷取與視覺化呈現課程
(A2)產線配置機器人系統概論
(B1)基於ROS之移動機器人的建圖與定位
(B2)智慧機器人
(B3)控制器原理與操作
(B4)控制器與伺服驅動整合應用
(B5)電動機/油氣壓系統原理

27.5
2
5.5
1
2.5
3.2
7.3
3
3

電控與工業通訊聯網暨大數據AI應用系列【全數位課程】
單元一:電控與控制基礎
單元二:工業通訊與機聯網
單元三:智慧製造趨勢與工業大數據AI應用

8.5
3
3
2.5

人機共創導引-設計思考與創新實踐【全數位課程】

2.5

SolidWorks曲面設計技術基礎實作【全數位課程】

7

 

 

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