全域科技有限公司／鄭德俊 總經理
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金屬機電產業 預測性維護
全域科技有限公司／鄭德俊 總經理
課程時間：64分鐘
修課人數：634位同學
課程評鑑：139人評鑑
在現代金屬機電製造業中，設備的穩定性對生產效率至關重要。然而，突發性故障不僅會導致生產停工，還可能造成巨大的經濟損失。傳統的維護方式（如事後維修）難以應對這些挑戰，於是預測性維護的需求應運而生。
一、預測性維護的概念及其在製造業中的應用
二、loT技術基本概念及其在預測性維護中的重要性
三、基本機器學習概念與演算法介紹
四、Case Study 預測性案例分享
五、預測性維護的AI模型實作
學員將學習預測性維護的核心概念，掌握IoT設備數據的蒐集、儲存與清理流程，了解機器學習模型在設備異常預測中的應用。透過金屬機電產業案例，實作Azure平台上的AI模型訓練與部署，強化數據分析與智慧製造實務整合能力，提升生產效率與設備可靠性。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840