A digitális transzformáció olyan globális trend, ami visszafordíthatatlanul átalakít iparágakat. Az IoT ennek részeként olyan folyamatokra és termékekre van hatással, ami a fizikai valóságban léteznek. Mert habár nagyrészt online intézzük a pénzügyeinket, még mindig rengeteg kézzelfogható terméket gyártunk, raktározunk, szállítunk, termeljük a növényeket és a fizikai valóságban betegszünk meg. Az IoT megoldásai ezen területek nagy részében máris tapasztalható változást hozott, gondoljunk csak az önvezető autóra, drónokra, a szenzor adatokkal támogatott növénytermesztésre, a karon hordott EKG-ra, vagy az Ipar 4.0-ra.

Vállalati döntéshozóként téged is érint, vagy hamarosan érinteni fog. Hogyan? Megváltoztak a fogyasztói szokások, a hagyományos termékeket okosítani kell. Munkaerőhiány van a kritikus folyamatokban, mint a raktározás, összeszerelés és szállítás, ezért az automatizálás a túlélés záloga. Európában nehezen bírjuk a versenyt a távol keleti szállítókkal, hatékonyabb folyamatokra van szükség. 
Képzésünkön bemutatjuk az IoT valós, gyakorlati tapasztalaton alapuló értékteremtéseit. Előadóink az IoT piac elsővonalas résztvevői szolgáltatóként, fejlesztőként, befektetőként, vagy éppen felhasználóként osztja meg a tapasztalatait. Célunk, hogy megértsd az üzleti hasznát, ki tudd választani a neked megfelelőt és hídembereként alkalmazni tudd a saját szervezetedben.

KiKnek ajánljuk képzésünket:

  • Ha közép- és felsővezetőként olyan folyamatokért felelsz, amit úgy érzel, lehetne hatékonyabban, itt megtanulhatod, mely kihívásodra nyújt megoldást az IoT.
  • Ha termékért felelsz, bemutatjuk a modern, életképes fizikai termék ismérveit. 

AKKOR NEM AJÁNLJUK A KÉPZÉST, HA:

  • Szerinted az automatizálás csak egy múló szeszély.
  • Csak egy részterület érdekel, pl. a hardverprogramozás / Hadoop / adatelemzés. (Viszont írd meg nekünk, mi ez a részterület: gabriela.sebenyova@kurtakademia.hu)
  • Mély technológiai tudást szeretnél a teljes ipar 4.0 palettáról. Ehhez kevés a 9 alkalom. Mi ezen a képzésen az alapokat rakjuk le, hogy végig tudj vinni egy ilyen projektet, meg tudd becsülni, milyen hardver, szoftver és szakértelem kell hozzá, de nem mérnököket képzünk.

Miért a KÜRT Akadémiát válaszd?

  • Módszertan és tudás mellett szemléletet és kontextust is adunk képzéseinken. Arra buzdítunk ezzel, hogy teszteld az eszköztárad határait, állj kritikusan az új ismeretekhez, és értsd meg, melyik módszer mikor alkalmazható.
  • A legjobb hazai szakemberekkel dolgozunk, akiknek komoly üzleti vagy világszínvonalú akadémiai múltja van azon a területen, amelyen oktat.
  • A nyílt képzések mellett évek óta vállalati tanácsadással, agilis és digitális transzformációval foglalkozunk a legkülönbözőbb szervezeteknél, ezért valós képünk van arról, milyen munkaerőpiaci igényeik vannak a vállalatoknak.
  • Szenvedélyünk az oktatás-fejlesztés, ezért tíz éve dolgozunk azon, hogy szakemberekből, érdeklődőkből, gondolkodókból álló kreatív, tenni akaró közösséget formáljunk, több mint ezer fős alumni és oktatói közösségünk is ezt bizonyítja.

GYAKRAN ISMÉTELT KÉRDÉSEK

További kérdéseid vannak? Lehet, hogy a GY.I.K.-ben megtalálod rájuk a választ. Ha mégsem, keresd Sebényová Gabrielát a gabriela.sebenyova@kurtakademia.hu címen vagy a 0670 621 3492 számon!

A jövő szakmáit tanítjuk, JÖVŐÁLLÓ SZERVEZETEKET ÉPÍTÜNK.

A képzés adatai

  • Képzés hossza

    9 alkalom
  • A képzés indulása

    2019. október 30.
  • Képzési alkalmak

    szerdánként 13:00-18:00 között
  • Jelentkezési határidő

    2019. október 29.
  • Részvételi díj

    580.000 Ft+ÁFA
    A jelentkezés 50.000 Ft-os regisztrációs díj befizetésével válik aktívvá.
  • A jelentkezéshez szükséges előképzettség

    Érettségi bizonyítvány.
  • A képzés helyszíne

    CEU, 1051 Budapest, Nádor utca 15.

KEDVEZMÉNYEK

Kedvezményt biztosítunk a részvételi díjból az alábbi esetekben:

  • Early bird: 15% kedvezmény június 30-ig
  • Helyszíni jelentkezés esetén rendezvényeinken: 5% kedvezmény
  • Csoportos jelentkezés (4 vagy több fő): 10% kedvezmény 
  • Alumni tagként: 10% kedvezmény

Az egyes kedvezmények nem vonhatók össze!

A képzés oktatói

A képzés tematikája

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20

1. NAP: Üzleti célok felmérése

  • Digitalizáció és üzlet: hogyan borítja fel a hagyományos üzleti működést a technológia? Hol az IOT szerepe ebben a folyamatban és kiknek kell résen lennie?
  • Alapfogalmak tisztázása és történeti áttekintés: mi az IoT, miben más attól, amit pár éve annak hívtunk, miben más, mint az Ipar 4.0. Mi igaz a körülötte levő hype-ból és milyen a jelenlegi piaci érettsége?
  • A hallgatók és vállalataik érettségi szintjének felmérése, az elvárások tisztázása. Hallgatóink egy tesztet töltenek ki, hogy

2. NAP: Ipari folyamatok optimalizálása

  • Egy létező gyártási folyamat digitalizálása előtt fontos, hogy az adott folyamat veszteségeit minimalizáljuk, különben egyrészt azok digitalizációjára is erőforrást áldozunk, másrészt a veszteségeket ugyanúgy exponenciális pályára állítjuk, mint az értékteremtő folyamatokat. Első lépésként tehát végigvesszük, hogyan lehet a vevő szempontjait figyelembe véve szisztematikusan felülvizsgálni a meglévő értékteremtési folyamatokat, feltárni és kiküszöbölni annak veszteségeit.
  • Ezután rengeteg esettanulmányt hozunk a következő területekről, hogy hallgatóinknak kézzelfogható, valós üzleti élménye legyen: gyártás, raktározás, üzemeltetés, energetika, logisztika, agrárium, kereskedelem, közlekedés.

3. NAP: Digitális megoldások

  • Az IOT okos eszközökön alapul, és a piacon találhatóak jól személyre szabható megoldások (amik alkalmazásához szakértelem kell) és egy specifikus célra használható eszközök (amik cserébe felhasználóbarátok). Képzésünkön arra is kitérünk, hogyan lehet ebben az első kategóriába eső megoldásokat létrehozni: milyen egy modern hardvertermékek, hogyan finanszírozható, mi a gyors prototipizálás módja. Természetesen szó lesz az Arduinoról, Raspberryről, STM Nucleoról.
  • Bemutatjuk az IOT által lehetővé tett új termékstratégiákat, üzleti modelleket, és az új befektetői elvárásokat, ami ezek nyomában jár.

4. NAP: Megvalósítás - Hogyan legyen adatunk?

  • Sokszor egy cég rengeteg adaton ül, csak a rendszertelen tárolás, kaotikus kezelés miatt nem látszik ez a hatalmas érték. Bemutatjuk, hogyan lehet az adott üzleti igény alapján eldönteni, mi számít értékelhető adatnak, ezek hol bújnak meg a jelenlegi működés keretei közt, hogyan lehet összefésülni és tárolni a különböző forrásból származó adatokat, mik a tárolásuk optimális módja a biztonság és könnyű hozzáférés keretei közt.
  • A következő lépés, hogy ha az üzleti igény a meglévőkön túl további adatot igényel, azt milyen eszközökkel lehet megteremteni. A szenzorok sokfélesége, a piaci termékek korlátai új kihívások elé állítják a szakértőket. A megfelelő eszközök kiválasztásához szükséges ismerni a működésük fizikai elveit, a legfontosabb szenzor kategóriákat, ismerni kell a saját eszköz gyártásának költségeit és megtérülési mutatóit.

5. NAP: Eszközök közti kommunikáció

  • Bemutatjuk a legfontosabb licenszelt és szabadsávos hálózati technológiákat, valamint a rövidtávú adatkommunikáció előnyeit és korlátait. Noha képzésünk üzleti fókuszú, ez a fajta technológiai szintrehozó teszi lehetővé, hogy hallgatóink megvalósítsanak IOT projekteket, és minden szakértővel a maga nyelvén beszéljenek.
  • NB-IOT, LTE-M, 5G
  • LoRa, LoRaWAN, Sigfox
  • BTLE 4x/5, NFC, Zigbee, WiFi, Thread, Z-wave

6. NAP: Adatelemzés

  • A temérdek gépi adat elemzésére a hagyományos data science megoldások is alkalmasak lehetnek, de akik megtehetik, már most is gépi tanulással dolgozzák fel őket. Programunkon bemutatjuk, hogy adott üzleti igények mekkora számítási kapacitást és milyen infrastruktúrát igényelnek.
  • Végigvesszük, milyen kritériumok szerint érdemes még platformot választani, és hogyan teljesítenek jelenleg a globális platformok a biztonság, az adatok elérési sebessége, a tárolható adatmennyiség, a skáláshatóság szempontjai szerint: Google Cloud, Amazon IOT Core, Microsoft Azure IOT stb. Hallgatóinkat ezen túl felkészítjük a saját fejlesztésű platform rögös útjára is, sőt az adatelemzési alapokra is sort kerítünk.

7. NAP: Szervezeti kihívások

  • Az új rendszerek új kockázatokat hoznak be, amelyeket kezelni kell. Kié a megtermelt adat és ki férhet még hozzá? Mi minősül magánadatnak, hogyan lehet azt kezelni, és hogyan hat ez a szempont az alvállalkozókra kiválasztásánál? Hogyan lehet kezelni az új információbiztonsági kockázatokat?
  • A szervezeti kihívások másik aspektusa talán a legnehezebb része minden digitális transzformációs cél megvalósításának. Mindegy, mennyi IT befektetés született, ha az emberi oldal nem követi le: a vezetői elköteleződés, a külső és belső érintettek kezelése, változásmenedzsment, a transzparencia okozta belső feszültségek mind akadályozhatják és meggátolhatják a fejlesztési törekvéseket.

8. NAP: Diszruptív trendek

  • Ha egy változás lineáris, azt könnyű befogadni, ott könnyű elképzelni és megbecsülni, hogy egységnyi idő alatt hová jut el egy technológia, egy cég, egy iparág. Az IOT eszközök fejlődési pályája viszont exponenciális, nem lineáris, és ilyen esetben nem lehet megtippelni, hogyan fog elterjedni a következő években és mi mindent söpör el a meglévő értékteremtő folyamatokból. Képzésünkön ezért nem csak a jelent vizsgáljuk, hanem amennyire csak jó lelkiismerettel lehet, a jövőbe tekintünk. Esettanulmányokat hozunk el olyan területekről, amelyek ma még egy kísérleti szakaszban levő drága és extrém ötletnek tűnnek, de holnap már iparági sztenderdek lehetnek.
    • Kooperatív robotok – mi automatizálható, mik a kiváltható munkakörök és hogyan hatnak a munkaerőpiacra.
    • Szenzortechnológia következő lépések – drónok és autók, a közlekedés és logisztika forradalma.
    • Augmented Reality és Virtual Reality – hogyan alakítják át a tervezést, összeszerelést és karbantartást.

9. NAP: Következő lépések

  • Képzésünk végén a hallgatóink vizsgaprezentációkkal mutathatják be, mit visznek haza a nálunk tanultakból, mik lehetnek a következő lépések az ő vállalatukban.