Smart lösningar för HR Träningskurs

Målet med utbildningen är att förklara vad 5G-nätet är och vilken påverkan det har på smarta teknologier. Jag vill visa både fördelarna och nackdelarna med dessa tekniska relationer (5G / IoT) samt peka ut utvecklingsriktlinjer för nätet, som - från början - var dedikerat till den smarta världen.

6G är den kommande generations trådlösa kommunikationsstandard som positionerad för att transformera IoT-ekosystem genom ultrahastig anslutning, avancerad sensorering och integrerade AI-funktioner.

Denna handledningsbaserade liveutbildning (online eller på plats) är riktad till deltagare med avancerat nivå som vill förstå och utnyttja den kommande korsningen mellan 6G-teknologier och IoT-applikationer.

Genom att slutföra denna kurs kommer deltagarna att få förmågan att:

• Förklara de grundläggande tekniska koncepten bakom 6G.
• Bedöma hur 6G kommer att omforma IoT-enhetskommunikation och arkitektur.
• Utvärdera 6G-aktiverade IoT-användningsfall över olika branscher.
• Förbereda strategier för att integrera 6G-funktioner i befintliga IoT-lösningar.

Kursformat

• Föreläsningar fokuserade på koncept kombinerade med expertdiskussion.
• Tillämpade övningar utformade för att stärka viktiga ingenjörsmässiga principer.
• Fallstudier och scenariouppanalys i en guidad miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassade versioner av denna utbildning som anpassas efter din organisationstekniska vägkarta, kontakta oss för att ordna det.

Teknologiframsteg och den ökande mängden information förändrar hur affärsverksamhet drivs inom många branscher, inklusive staten. Generering av data och digital arkivering i regeringsorganisationer ökar på grund av snabbt växande mobil enheter och appar, smarta sensorer och enheter, molntjänster och medborgarriktade webbportaler. När digital information utvidgas och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och hantering mer komplexa också. Ny teknik för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Regeringsmarknaden är vid en vändpunkt, där man inser att information är ett strategiskt tillgångsbelopp, och att regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre tjäna och uppfylla sina uppdrag. Medan regeringsledare arbetar med att utveckla datadrivna organisationer för att lyckas med sina uppdrag, lägger de grunden för att samordna beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högkvalitativa regeringstjänster kommer att skapas genom en kombination av de mest förändrande teknologier:

• Mobil enheter och appar
• Molntjänster
• Sociala affärsverktyg och nätverk
• Big Data och analyser

Big Data är en av de smarta industrilösningarna och gör det möjligt för regeringen att fatta bättre beslut genom att agera på grundval av mönster som avslöjas genom analys av stora mängder data — relaterade och orelaterade, strukturerade och ostrukturerade.

Att lyckas med dessa prestationer kräver mer än att bara samla in massor av data. "Att få grepp om dessa stora mängder Big Data kräver moderna verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och mångsidiga informationsströmmar," skrev Tom Kalil och Fen Zhao vid White House Office of Science and Technology Policy i en post på OSTP Blog.

Vithuset tog ett steg för att hjälpa myndigheter att hitta dessa teknologier när det lade grunden till National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att optimera den explosion av Big Data och de verktyg som krävs för att analysera det.

Utmaningarna som Big Data ställer är lika svåra som dess löfte är uppmuntrande. Effektiv lagring av data är en av dessa utmaningar. Som vanligt är budgeterna stramade, så myndigheter måste minimera priset per megabyte för lagring och hålla datan lätt tillgänglig så att användare kan få den när de vill och som de behöver den. Att säkerhetskopiera stora mängder data ökar utmaningen.

Effektiv analys av data är en annan viktig utmaning. Många myndigheter använder kommersiella verktyg som möjliggör att de kan gräva sig igenom bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (Ett nyligt studie av MeriTalk visade att federala IT-exekutiva anser att Big Data kan hjälpa myndigheter att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller sina uppdrag.).

Anpassade Big Data-verktyg låter också myndigheter hantera behovet av att analysera deras data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalys-system tillgängligt för andra myndigheter. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortanöd innan de uppstår. Det används också för mindre banala uppgifter, såsom att gräva sig igenom CV:n för att koppla jobbsökande med rekryteringsansvariga.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-IT-professionals och företagsledare som vill förstå IoT:s och edge computingens potential för att skapa effektivitet, realtidsbehandling och innovation inom olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing samt deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsområden för IoT och edge computing inom tillverkning, logistik och energisektorn.
• Skilja mellan edge- och molnbaserade arkitekturer och distributionslägen.
• Implementera edge computing-lösningar för prognostisk underhållning och realtidsbeslut.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till produktchefer och utvecklare som vill använda Edge Computing för att decentralisera datahantering för snabbare prestanda, med hjälp av smarta enheter som finns i källnätverket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med Edge Computing.
• Identifiera användningsfall och exempel där Edge Computing kan tillämpas.
• Designa och bygg Edge Computing lösningar för snabbare databehandling och minskade driftskostnader.

Inbyggda system är ändamålsenliga datorsystem som är utformade för att utföra dedikerade funktioner inom större system. IoT (Internet of Things) är ett nätverk av fysiska enheter som är inbäddade med sensorer och programvara som kommunicerar och utbyter data över internet.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktas till tekniska experter på nybörjarnivå som vill förstå och tillämpa koncept inom inbyggda system och IoT med hjälp av C och mikrokontrollarkitektur.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Förstå arkitekturen och komponenterna i inbyggda system.
• Skriva och kompilera C-kod för interaktion med hårdvara.
• Arbeta med mikrokontrollers periferier som tidsmätare och ADC:er (Analog-to-Digital Converters).
• Förstå hur inbyggda system bidrar till IoT-arkitekturer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling. C är ett allmänt programmeringsspråk som rekommenderas för IoT på grund av dess allestädes närvarande och programmeringsfördelar på låg nivå. 

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att programmera IoT-lösningar med C.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera NetBeans för programmering av IoT-system med C
• Förstå grunderna i IoT-arkitektur
• Lär dig fördelarna med att använda C för programmering av IoT-system
• Skapa, testa, distribuera och felsöka ett IoT-system med hjälp av C

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling. Java är ett allmänt språk som är känt för att vara "skriv en gång, kör var som helst". Java rekommenderas för IoT på grund av dess portabilitet och effektivitet.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man programmerar IoT-lösningar med Java.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera verktyg och ramverk (Eclipse Open IoT Stack) för programmering av IoT-system med Java
• Förstå grunderna i IoT-arkitektur
• Använd Eclipse Open IoT Stack för Java för att ansluta och hantera enheter i en IoT-lösning
• Skapa, testa och distribuera ett IoT-system med hjälp av Java

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Anslutna enheter förändrar många affärer, och elföretag är inget undantag. Elföretag står inför fyra utmaningar som ett resultat av IoT:s tillväxt

1. Maskiner, reglerare, HMI (Human-Machine Interface), SCADA-system blir alltmer molnanvända genom leverantörer som löftar att erbjuda mer analys och insikter via deras data för prediktiv och förebyggande underhåll. Men kvarantänprincipen för kritiska tillgångar betyder att dessa nya IoT-funktioner från maskin-/regleringsleverantörerna inte kan användas av elföretagen
2. Med den allt lägre kostnaden för sol- och vindkraft i mikronät kommer elföretag snart att se en minskad intäkt från elkraftproduktion. För att kompensera för den förlorade inkomsten från kraftproduktion måste företaget agressivt sträva efter nya inkomstkällor, som energihantering i hemmet som tjänst, energilagring som tjänst, erbjudande av nätetjänster för elbilavgift, nätetjänster för P2P-energihandel mellan hem och mikronät, mikronät till batteri, hem till batteri etc. Allt detta måste möjliggöras via smarta mätningar, smarta nät och säkra transaktioner endast möjliga med DLT (distributed ledger technology) som IOTA. Elföretag utforskar också att erbjuda vissa smarta stads tjänster till stadsmyndigheter
3. För kritisk infrastruktur som dammar vill ICOLD (Internationella Kommittén för Stora Dammar) se realtidsövervakning av strukturens hälsotillstånd så att eventuellt fara av damm- eller bergskollaps kan meddelas i tid för att evakuera de berörda personerna
4. Ett nytt och växande inkomstområde kommer att vara elbilavgift vid parkering - hur IoT kan möjliggöra smart avgift och smart parkering?

Under de senaste tre åren har ingenjörskonsten för IoT sett massiva förändringar, huvudsakligen drivna av Microsoft, Google och Amazon. Dessa stora aktörer har investerat miljarder dollar för att utveckla IoT-plattformar som är lättare att hantera och säkrare. IoT-edge har också fått mycket momentum i både forskning och driftsättning som den enda praktiska metoden för IoT-implementering. 5G lovar att transformera IoT-åtgärden. Detta har lett till en oprecedentad mängd nya forskningsområden inom IoT. Därför är det just nu absolut nödvändigt för alla praktiserande ingenjörer att förstå IoT-plattformar som utvecklats för stora aktörer som AWS, Google och särskilt Microsoft.

Ingen av de ovan nämnda plattformarna erbjuder dock en omfattande eller helt komprehensiv lösning för en skalbar IoT. Bara för att implementera smart mätning i miljontals hem kommer ytterligare teknik behövas för att säkra smartmätaren, radionät, IoT-hanteringsteknik och många andra ytterligare säkra tjänster. Strategi, pris och säkerhet för alla IoT-distributioner måste vara optimala och acceptabla. Med så mycket interdisciplinär kunskap är det nästan omöjligt för något företag att sätta samman ett team som kan uppfylla alla krav.

Denna kurs är en modest ansträngning för att utbilda nyckladecisioner, utvecklare och säkerhets experter om vilka utmaningar, risker och praktiska sätt att implementera IoT för deras nästa generations elföretagsverksamhet.

Vid skalbar distribution blir hantering av IoT-tjänster för tusentals sensorer och anslutningar ett separat ingenjörssubjekt inom forskning. Detta område, formellt känt som hanterade IoT-tjänster, upplever snabb tillväxt eftersom utmaningarna med skalbar IoT är mycket större än att bygga dem. Detta inkluderar säkerhet för over-the-top firmware-/programvaruuppdatering, hantering av kalibrering av sensorer och system, självdjurdiagnostik av anslutningsproblem, smalringning av rotenorsor i API-fel, spårning av hårdvara och tjänstehälsa för det distribuerade systemet etc.

Kursmål

Huvudmålet med kursen är att presentera framtidens teknologiska alternativ, plattformar och fallstudier av IoT-implementering i Elföretag - smart mätning, smart bil, SHM (strukturell hälsöövervakning), elkvalitetsdiagnostik och smart kontrakt. Grundläggande introduktion till alla element i IoT - mekaniskt, elektronisk/sensorplattform, trådlösa och trådbundna protokoll, mobilintegration med elektronik, mobilt för företagsintegration, data-analys och kontrollplansapplikationer.

1. IoT-teknologistack: Enheter, Gatewayar, Edge, Edge Cloud, Public Cloud, IoT-databaser, Web- & Mobilapplikationer för IoT, Centraliserad vs decentraliserad IoT
2. IoT-ekosystem för affärer, tredjeparts enhetsmanagement, riskhantering av hela IoT-ekosystemet
3. M2M (Machine-to-Machine) trådlösa protokoll för IoT - WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: När och var ska vilket användas
4. Grundläggande om IoT-gateways - risker, management och ekosystem
5. Mobil/Desktop/Webbapp - för registrering, datainsamling och kontroll - Tillgängliga M2M-datainsamlingsplattformar för IoT - AWS IoT, Azure IoT, Google IoT
6. Säkerhetsproblem och lösningar för IoT - Granskning av säkerheten i alla teknologistack
7. Företags IoT-plattformar som Microsoft Azure IoT-suiten, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere
8. Smart mätning, Open Smart Grid Protocols (OSGP), ANSI C 2.18-protokoll, NIST-standard för HAN (Home Area Network), Home Plug Powerline Alliance, Säkerhetsstandard för smartmätare - IEC 62056
9. Distribuerade ledge teknologier (DLT) som Blockchain, HyperLedger och DAG (Direct Acyclic Graph) för smart kontrakt, P2P-transaktioner, smart bilavgift
10. IoT för kritisk infrastruktur som DAM, transformer, understation, högspänningsledningar

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och programmerare som vill installera, konfigurera och hantera Kaa-plattformen för att bygga IoT-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna bygga, utveckla, hantera och implementera IoT-applikationer för smarta enheter och maskiner med hjälp av Kaa.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på avancerad nivå och entusiaster av smarta hem som vill automatisera IoT-processer och skapa innovativa lösningar med hjälp av n8n.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera n8n för automatisering av IoT-arbetsflöden.
• Integrera IoT-enheter och plattformar med hjälp av n8n-noder och anslutningsappar.
• Implementera anpassade arbetsflöden för att automatisera IoT-uppgifter och processer.
• Använd IoT-protokoll som MQTT och REST API:er i n8n-arbetsflöden.
• Övervaka, felsök och optimera arbetsflöden för IoT-automatisering.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man maximerar prestandan för Nginx när de ställer in, konfigurerar, övervakar och felsöker Nginx för att hantera olika former av HTTP / TCP-trafik. Ämnen som tas upp är bland annat hur du konfigurerar de viktigaste parametrarna i Nginx, operativsystemet och en virtuell dator för att få ut maximalt värde av Nginx.

Denna instruktörledda, live utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IoT-utvecklare på mellanliggande nivå, inbäddade ingenjörer och AI-utövare som vill implementera TinyML för förutsägelseunderhåll, avvikelsetidning och smarta sensortillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och dess tillämpningar inom IoT.
• Ställa in en TinyML utvecklingsmiljö för IoT-projekt.
• Utveckla och distribuera ML-modeller på energisnåla mikrokontroller.
• Implementera förutsägelseunderhåll och avvikelsetidning med hjälp av TinyML.
• Optimera TinyML modeller för effektiv kraft- och minnesanvändning.